原点から勝手な向きに歩幅1だけ進み(ステップ1),そこから再び勝手な向きに
歩幅1だけ進む(ステップ2).そしてまた勝手な向きに歩幅1だけ進む(ステップ3).こ
のような歩みを酔歩(random walk)という. n ステップ後の位置は酔歩の試行ごとに
異なり,全く規則性がないように見える.しかし,試行を数多く繰り返すと,それらの位置の分布に
法則性が現れてくる.ここでは,そのときに現れる正規分布(ガウス分布)を酔歩の
シミュレーションを通して学ぶ.
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| 目次 | |
| [ A ] 平面上での酔歩 (Random Walk) と統計分布:正規分布への漸近 | |
10ステップ酔歩の 6個のサンプルと酔歩後の分布 | |
10ステップ酔歩の10個のサンプルと酔歩後の分布 | |
10ステップ酔歩の100個のサンプルと酔歩後の分布:正規分布には遠い | |
10ステップ酔歩の1000個のサンプルと酔歩後の分布:正規分布に近づく | |
10ステップ酔歩の5000個のサンプルと酔歩後の分布:正規分布 | |
シミュレーションデータからの平均と標準偏差の計算 | ![]() |
| [ B ] 酔歩のステップ数を変えた場合:正規分布と分散 | |
10ステップ酔歩の10000個のサンプルの分布 | |
15ステップ酔歩の10000個のサンプルの分布 | |
20ステップ酔歩の10000個のサンプルの分布 | |
適合する正規分布:3つの場合の比較 | |
平均2乗変位:酔っ払いは自宅にたどり着くか | ![]() |
| [ C ] 気体分子の速度分布と気体の温度 | |
マクスウェルの速度分布則と気体の温度 | |
気体分子の平均の速度と平均の運動エネルギー | ![]() |
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