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Zufallsbewegung

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Zufallsbewegungen bzw. Irrfahrten (englisch random walk) bilden eine wichtige Klasse stochastischer Prozesse. Sie dienen der Modellierung nichtdeterministischer Zeitreihen und der Herleitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Eindimensionaler Random Walk

Bild:Randomwalk1rp.png
Simulation mehrerer 1D Random Walks.

Der eindimensionale Random Walk dient als verallgemeinerungsfähiges Einführungsbeispiel, hat aber auch eigenständige Anwendungen.

Der eindimensionale Random Walk ist ein Bernoulli-Prozess, das heißt eine Folge von unabhängigen Bernoulli-Versuchen; er führt zu einer Binomialverteilung.

Eine beliebte Veranschaulichung lautet ungefähr wie folgt: Ein desorientierter Fußgänger läuft in einer Gasse mit einer Wahrscheinlichkeit p einen Schritt nach vorne, mit einer Wahrscheinlichkeit q = 1 − p einen Schritt zurück. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er nach n Schritten eine Strecke X zurückgelegt hat? Antwort:

P(X=-n+2k) = { n \choose k } ~ p^k q^{n-k}.

Die Abbildung oben zeigt 5 Simulationen für n=300 Schritte mit einer variablen Schrittlänge von -0,5 bis 0,5 Einheiten. Da die Schritte durch gleichverteilte Zufallszahlen simuliert werden, beträgt die mittlere Schrittlänge 0,25. Die Varianz E(X2) beträgt n. Die Standardabweichung der Entfernung vom Ursprung ist \sqrt{n}\cdot 0{,}25 Schritte. Sie ist als rote Linie für positive und negative Entfernungen eingezeichnet. Um diese Strecke wird sich der Fußgänger fortbewegen. Die relative Abweichung \sqrt{n}/n geht gegen null, aber die absolute Abweichung \sqrt{n} wächst unbeschränkt.

Bild:Randomwalk2rp.png
Simulation eines 2D-Random Walk mit 229 Schritten und einer zufälligen Schrittweite aus dem Intervall [-0,5;0,5] für x- und y-Richtung.

Oft interessiert man sich speziell für den ungerichteten Random Walk mit p=q=1/2. Dann ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung der zurückgelegten Strecke symmetrisch um X=0, und auch der Erwartungswert ist E(X)=0. Das Vorankommen des Fußgängers kann man dann nur durch den mittleren quadratischen Abstand vom Ausgangspunkt, also die Varianz der Binomialverteilung beschreiben: E(X2) = n. Das ist ein nichttriviales Ergebnis, mit dem eine charakteristische Eigenschaft von Diffusionsprozessen und Brownscher Molekularbewegung wiedergefunden wird: das mittlere Quadrat des Abstands eines diffundierenden Teilchens von seinem Ausgangsort wächst proportional zur Zeit.

Siehe auch

Wikipedia
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