La caminata aleatoria o paseo aleatorio o camino aleatorio, abreviado en inglés como RW (Random Walks), es una formalización matemática de la trayectoria que resulta de hacer sucesivos pasos aleatorios. Por ejemplo, la ruta trazada por una molécula mientras viaja por un líquido o un gas, el camino que sigue un animal en su búsqueda de comida, el precio de una acción fluctuante y la situación financiera de un jugador pueden tratarse como una caminata aleatoria. El término caminata aleatoria fue introducido por Karl Pearson en 1905. Los resultados del estudio de las caminatas aleatorias han sido aplicados a muchos campos como la computación, la física, la química, la ecología, la biología, la psicología o la economía. En particular en este último campo la teoría del paseo aleatorio de Burton G. Malkiel en su obra Un paseo aleatorio por Wall Street se fundamenta en la hipótesis de los mercados eficientes, desarrollado en tres formas o hipótesis. En física el modelo ha servido, por ejemplo, para modelar el camino seguido por una molécula que viaja a través de un líquido o un gas (movimiento browniano). En ecología, se emplea para modelar los movimientos de un animal de pastoreo, etc. Varios tipos diferentes de caminos aleatorios son de interés. A menudo, los caminos aleatorios se suponen que son cadenas de Márkov o proceso de Márkov, pero otros caminos más complicados también son de interés. Algunos caminos aleatorios se dan en grafos finitos, otros en la recta, en el plano, o en dimensiones mayores, mientras algunos caminos aleatorios se dan en grupos. En su forma más general, las caminatas aleatorias son cualquier proceso aleatorio donde la posición de una partícula en cierto instante depende solo de su posición en algún instante previo y alguna variable aleatoria que determina su subsecuente dirección y la longitud de paso. Los caminos aleatorios también varían con respecto al tiempo. Casos específicos o límites de estos incluyen la caminata de un borracho, el vuelo de Lévy y el movimiento browniano. Los paseos aleatorios están relacionados con los modelos de difusión y son un tema fundamental en la discusión de los procesos de Márkov. Varias propiedades de los paseos aleatorios incluyen distribuciones dispersas, tiempos de primer cruce y rutas de encuentro.

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A random walk is a mathematical object which describes a path that consists of a succession of random steps. For example, the path traced by a molecule as it travels in a liquid or a gas, the search path of a foraging animal, superstring behavior, the price of a fluctuating stock and the financial status of a gambler can all be approximated by random walk models, even though they may not be truly random in reality. As illustrated by those examples, random walks have applications to many scientific fields including ecology, psychology, computer science, physics, chemistry, and biology, and also to economics. Random walks explain the observed behaviors of many processes in these fields, and thus serve as a fundamental model for the recorded stochastic activity. As a more mathematical application, the value of pi can be approximated by the usage of random walk in agent-based modelling environment. The term random walk was first introduced by Karl Pearson in 1905. Various different types of random walks are of interest, which can differ in several ways. The term itself most often refers to a special category of Markov chains or Markov processes, but many time-dependent processes are referred to as random walks, with a modifier indicating their specific properties. Random walks (Markov or not) can also take place on a variety of spaces: commonly studied ones include graphs, others on the integers or the real line, in the plane or in higher-dimensional vector spaces, on curved surfaces or higher-dimensional Riemannian manifolds, and also on groups finite, finitely generated or Lie. The time parameter can also be tinkered with. In the simplest context the walk is in discrete time, that is a sequence of random variables (Xt) = (X1, X2,...) indexed by the natural numbers. However, it is also possible to define random walks which take their steps at random times, and in that case the position Xt has to be defined for all times t ∈ [0,+∞]. Specific cases or limits of random walks include the Lévy flight and diffusion models such as Brownian motion. Random walks are a fundamental topic in discussions of Markov processes. Their mathematical study has been extensive. Several properties, including but not limited to dispersal distributions, first-passage or hitting times, encounter rates, recurrence or transience, have been introduced to quantify their behaviour.

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