2D квадратная решетка случайная проблема Уокера Векторы среднего смещения - PullRequest
Новая
       51

2D квадратная решетка случайная проблема Уокера Векторы среднего смещения

0 голосов
/ 31 января 2019

Вопрос просит вычислить вектор среднего смещения путем усреднения по ансамблю xN и yN по M случайным блужданиям для различных значений N. График как функция от N, а затем смещение среднего квадрата по усреднению по ансамблю R_N ^ 2 дляХодоки М-1000, которые все изначально у истоков в 2-м.

Вот мой кодер для размещения карт случайных блужданий, независимых от сервала: 

import numpy as np
import pylab 
import random 

# defining the number of steps 
M = 1000

#creating two array for containing x and y coordinate 
#of size equals to the number of size and filled up with 0's 
x = np.zeros(M) 
y = np.zeros(M) 

# filling the coordinates with random variables

for i in range(1, M):
      value = random.randint(1, 4)
      if value == 1:
           x[i] = x[i - 1] + 1
           y[i] = y[i - 1] 
      elif value == 2: 
           x[i] = x[i - 1] - 1
           y[i] = y[i - 1] 
      elif value == 3: 
           x[i] = x[i - 1] 
           y[i] = y[i - 1] + 1
      else: 
           x[i] = x[i - 1] 
           y[i] = y[i - 1] - 1


def compute_SquareMean(value):
   totalsize=len(value)
   msd=[]
  for i in range(totalsize-1):
      j=i+1
      msd.append(np.sum((value[0:-j]

value [j ::]) ** 2) / float (totalsize-j)) msd =np.array (msd) return msd 

print(compute_SquareMean)
pylab.title("Random Walk ($n = " + str(M) + "$ steps)") 
pylab.plot(x,y)      
pylab.show()

Может кто-нибудь показать мне код для вычисления среднего вектора смещения путем усреднения по ансамблю xN и yN по M случайным блужданиям для различных значений N и среднего квадратасмещение по ансамблю усреднение R_N ^ 2.Я подозреваю, что моя функция compute_SquareMean не работает должным образом, потому что она дает местоположение в качестве вывода.Следует отметить, что цикл for для случайного пути обходчика работает отлично.Спасибо

...