問題タブ [random-walk]

ノードが「開始」としてマークされ、別のノードが「目標」としてマークされている有限の無向グラフがあります。

エージェントは最初に開始ノードに配置され、グラフ内をランダムにナビゲートします。つまり、各ステップで、隣接ノードをランダムに均一に選択して移動します。ゴールノードに到達すると停止します。

私は、ノードごとに、エージェントが開始から目標まで移動しているときにエージェントがノードにアクセスする確率を示すアルゴリズムを探しています。ありがとうございました。

これは、numpy配列のみを使用したランダムウォーク問題のバージョンです。位置が500ステップにわたって再訪される時間を見つけるには、位置のソートされた配列をそのオフセットと比較し、0に近い時間を記録してから、オフセットを増やす必要があります。

これまでの私のコードは次のとおりです。問題は「while」ループにあり、位置が「zeroArray」の要素として再訪される最終的な回数を保存しようとしています。

実行すると、インデックスエラーが発生し、結果が記録されず、ループを停止するブール式が変更されたにもかかわらず、何度も繰り返されたカウンターが発生します。

編集：numpy配列で繰り返し位置を見つける方法：1）最終的な位置配列を昇順で並べ替えます。2）オフセットを増やしながらスライスを比較します。ただし、そのオフセットで0.001m以内の位置を見つけます。つまり、位置を隣接する位置と比較します（オフセット1）。あなたは隣人が2つのスペースであなたがたった2つのケースを見つけるかもしれないと計算する18のケースを見つけるかもしれません。そして、3つのスペースで0が見つかり、その時点で停止します。

助けてくれてありがとう、

2D でランダム ウォークを作成し、2D ウォークをプロットしようとしています。私は散歩をすることができましたが、プロットはまさに私が望んでいたものではありません. Python でウォーク ライブを見ることは可能でしょうか? または、すべてのポイントにラベルを追加して、どのポイントが最初に来てどのポイントが 2 番目に来たかなどを知ることができますか?

編集私は自分のコードを間違ってコピーしました。正しいパッケージがインストールされていれば、コンパイル中です。

sde パッケージの GBM 式を使用して R で幾何学的ブラウン運動をシミュレートする場合:

この場合の「r」はドリフトですよね？パッケージのマニュアルに「r = 利率」と記載されているため、パラメータの指定方法がわかりません (例: 5%)。r=5 または r=0.05 のどちらを入力しますか?

どうもありがとうございました。乾杯、アナ:)

私は数時間、このようなランダム ウォーク (パス) を作ろうと試みてきました。上から下へ。

私の最大の困難は、サイクル (for、while..) が左から右に移動するため、右から左への変位を計算することです。

私は数学が得意ではないので、単純なアプローチを使用しています。私は2つの配列を持っています。前の行の位置を持つもの。

私が埋めなければならない現在の行を持つもの。

変位を設定するために、いくつかのサイクルと条件を使用しています。

このアプローチは間違っていますか？

編集:コメントから要求された詳細な仕様:

1. 開始点は最初の行の中間点にあります
2. 終点は最後の行にあります
3. 終点は最後の行の任意の列に配置できます

したがって、私の現在のコードは「ランダムウォーク」問題を効果的に実行し、ピタゴラスの定理を使用して実際の距離を歩いた単位で計算しますが、プログラムを修正して、その歩行を一定回数試行してから計算できるようにする必要があります。平均二乗距離。答えだけを探しているのではなく、学習して再現できるように説明も必要です。別のwhileループが必要だと思いますが、どこに置くべきかわかりません。

Rで次の関数を作成しました。

この関数は、ドリフトのあるランダム ウォークのデータ ポイントを表す、長さ 'N' のベクトル 'x' を返します。

私の場合：

ここで、この関数を 100 回繰り返し、長さ 250 の 100 個の時系列データ セットを作成する必要があります。次に、100 個のセットを使用して、データセット 'x' の 249 番目と 250 番目の値の間の相関を推定する必要があります。

Rの経験の浅いユーザーとして、データを効果的に操作し、要求されたデータポイントの相関を計算/推定する方法がわかりません。助けていただければ幸いです。

こんにちは！さて、私はランダムウォークで遊んでいます。中間点の変位はいくつかの良い結果をもたらしますが、このスクリーンホットの (黄色) のような、ウォーク ループのないランダム ウォークが必要です。

その問題に対処するための最初のアイデアは、他のすべてのセグメントとの交差があるかどうかを各セグメントで確認し、次に両方のセグメント間のウォーク ループを削除して、交差点でバインドすることです。しかし、いくつかの散歩では、次のような奇妙な結果が得られます。

黄色の部分はループで、私が言ったことを実行すると、歩行の大部分が削除されることがわかります。

おそらく別の方法は、中点の変位が行われたときに、セグメントが交差しているかどうかを確認することです。交差点がある場合は、別の変位を取得します。しかし、細分化の数が増えると、すぐに非常に時間がかかるように見えます...

これらのループを回避する方法があるかどうか知りたいのですが