"랜덤워크(random walk)"의 두 판 사이의 차이
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+ | * 일정한 총량의 돈을 가진 사람 A,B간의 게임 | ||
+ | * 일정한 확률로 승패가 결정되는 게임을 둘 중 한명이 파산할 때까지 반복 | ||
+ | ;정리 | ||
+ | A,B가 각각 <math>n_1,n_2</math>만큼의 돈을 가지고 있고, 각각의 게임에서 A가 이길확률을 p, B가 이길확률을 q=1-p라 두자. 한 사람이 파산할 때까지 경기를 반복할 경우, A,B가 파산할 확률은 각각 다음과 같다. | ||
− | + | (i) <math>p\neq \frac{1}{2}</math> 일 때, | |
+ | :<math>P_A= \frac{(\frac{q}{p})^{n_1}-(\frac{q}{p})^{n_1+n_2}}{1-(\frac{q}{p})^{n_1+n_2}}</math> | ||
+ | :<math>P_B= \frac{1-(\frac{q}{p})^{n_1}}{1-(\frac{q}{p})^{n_1+n_2}}</math> | ||
+ | (ii) <math>p= \frac{1}{2}</math>일 때, | ||
+ | :<math>P_A= \frac{n_2}{n_1+n_2}</math> | ||
+ | :<math>P_B= \frac{n_1}{n_1+n_2}</math> | ||
− | + | ;(증명) | |
− | < | + | A,B가 가진돈을 합하여 <math>N=n_1+n_2</math>, 상수이다. |
− | + | A가 n개의 동전을 가진 상태에 있을때, '''파산할 확률'''을 <math>P_n</math>이라 두자. | |
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− | + | [[선형점화식]]이므로, 이차방정식 <math>px^2-x+q=0</math>의 해를 구하면, 1과 <math>q/p</math> 를 얻는다. | |
− | < | + | (i) <math>p\neq \frac{1}{2}</math> 인 경우는, 적당한 상수 <math>\alpha,\beta</math>에 대하여 <math>P_n=\alpha+\beta(\frac{q}{p})^n</math> 의 꼴로 쓸 수 있다. |
− | + | <math>P_0=1, P_{n_1+n_2}=0</math> 을 이용하여, 상수 <math>\alpha,\beta</math>를 구할 수 있다. | |
− | + | :<math>P_n= 1-\frac{1-(\frac{q}{p})^{n}}{1-(\frac{q}{p})^{N}}</math> 를 얻는다. | |
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− | ( | + | (ii) <math>p= \frac{1}{2}</math> 인 경우, 적당한 상수 <math>\alpha,\beta</math>에 대하여 <math>P_n=\alpha+\beta n</math> 의 꼴로 쓸 수 있다. |
− | + | <math>P_0=1, P_{n_1+n_2}=0</math> 을 이용하면, <math>\alpha = 1</math>, <math>\beta =-\frac{1}{N}</math>를 얻는다. | |
− | + | <math>P_n= 1-\frac{n}{N}</math> 를 얻는다. ■ | |
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− | + | ===응용=== | |
− | + | * A를 카지노, B를 소량의 돈을 가지고 온 관광객이라고 하자. | |
+ | * A의 돈은 무한대로 볼 수 있으므로, B가 계속 게임을 한다고 가정할 경우, 결국 돈을 다 잃고 나오기 쉽다. | ||
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− | + | ==동전던지기== | |
− | + | * 앞뒷면이 나올 확률을 가진 동전 | |
+ | * 원점에서 출발하여 1차원 격자점에서 동전던지기의 결과를 따라 주변의 격자점으로 움직일 때, 다시 원점으로 돌아올 확률과 기대값 | ||
+ | * nearest-neighbor random walk | ||
+ | * 앞면이 나올 확률은 p, 왼쪽으로 이동 | ||
+ | * 뒷변이 나올 확률은 q, 오른족으로 이동 | ||
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− | + | * http://www.jstor.org/stable/2304386 | |
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− | + | ==관련된 항목들== | |
− | + | * [[드무아브르-라플라스 중심극한정리]] | |
+ | * [[생성함수]] | ||
+ | * [[이항급수와 이항정리]] | ||
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* http://ko.wikipedia.org/wiki/ | * http://ko.wikipedia.org/wiki/ | ||
* http://en.wikipedia.org/wiki/Coin_flipping | * http://en.wikipedia.org/wiki/Coin_flipping | ||
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− | + | ==리뷰, 에세이, 강의노트== | |
+ | * Bovet, Alexandre. “An Introduction to Non-Diffusive Transport Models.” arXiv:1508.01879 [cond-Mat], August 8, 2015. http://arxiv.org/abs/1508.01879. | ||
− | + | ==메타데이터== | |
− | + | ===위키데이터=== | |
− | * | + | * ID : [https://www.wikidata.org/wiki/Q660446 Q660446] |
− | + | ===Spacy 패턴 목록=== | |
− | + | * [{'LOWER': 'gambler'}, {'LOWER': "'s"}, {'LEMMA': 'ruin'}] | |
− | * [ |
2021년 2월 17일 (수) 05:04 기준 최신판
개요
- 도박사의 파산(gambler's ruin)
- 브라운 운동
도박사의 파산
- http://math.ucsd.edu/~anistat/gamblers_ruin.html
- http://en.wikipedia.org/wiki/Gambler's_ruin
- 일정한 총량의 돈을 가진 사람 A,B간의 게임
- 일정한 확률로 승패가 결정되는 게임을 둘 중 한명이 파산할 때까지 반복
- 정리
A,B가 각각 \(n_1,n_2\)만큼의 돈을 가지고 있고, 각각의 게임에서 A가 이길확률을 p, B가 이길확률을 q=1-p라 두자. 한 사람이 파산할 때까지 경기를 반복할 경우, A,B가 파산할 확률은 각각 다음과 같다.
(i) \(p\neq \frac{1}{2}\) 일 때, \[P_A= \frac{(\frac{q}{p})^{n_1}-(\frac{q}{p})^{n_1+n_2}}{1-(\frac{q}{p})^{n_1+n_2}}\] \[P_B= \frac{1-(\frac{q}{p})^{n_1}}{1-(\frac{q}{p})^{n_1+n_2}}\] (ii) \(p= \frac{1}{2}\)일 때, \[P_A= \frac{n_2}{n_1+n_2}\] \[P_B= \frac{n_1}{n_1+n_2}\]
- (증명)
A,B가 가진돈을 합하여 \(N=n_1+n_2\), 상수이다.
A가 n개의 동전을 가진 상태에 있을때, 파산할 확률을 \(P_n\)이라 두자.
점화식 \(P_n=pP_{n+1}+qP_{n-1}\)이 성립한다.\(P_0=1, P_{n_1+n_2}=0\).
선형점화식이므로, 이차방정식 \(px^2-x+q=0\)의 해를 구하면, 1과 \(q/p\) 를 얻는다.
(i) \(p\neq \frac{1}{2}\) 인 경우는, 적당한 상수 \(\alpha,\beta\)에 대하여 \(P_n=\alpha+\beta(\frac{q}{p})^n\) 의 꼴로 쓸 수 있다.
\(P_0=1, P_{n_1+n_2}=0\) 을 이용하여, 상수 \(\alpha,\beta\)를 구할 수 있다. \[P_n= 1-\frac{1-(\frac{q}{p})^{n}}{1-(\frac{q}{p})^{N}}\] 를 얻는다.
(ii) \(p= \frac{1}{2}\) 인 경우, 적당한 상수 \(\alpha,\beta\)에 대하여 \(P_n=\alpha+\beta n\) 의 꼴로 쓸 수 있다.
\(P_0=1, P_{n_1+n_2}=0\) 을 이용하면, \(\alpha = 1\), \(\beta =-\frac{1}{N}\)를 얻는다.
\(P_n= 1-\frac{n}{N}\) 를 얻는다. ■
응용
- A를 카지노, B를 소량의 돈을 가지고 온 관광객이라고 하자.
- A의 돈은 무한대로 볼 수 있으므로, B가 계속 게임을 한다고 가정할 경우, 결국 돈을 다 잃고 나오기 쉽다.
동전던지기
- 앞뒷면이 나올 확률을 가진 동전
- 원점에서 출발하여 1차원 격자점에서 동전던지기의 결과를 따라 주변의 격자점으로 움직일 때, 다시 원점으로 돌아올 확률과 기대값
- nearest-neighbor random walk
- 앞면이 나올 확률은 p, 왼쪽으로 이동
- 뒷변이 나올 확률은 q, 오른족으로 이동
메모
관련된 항목들
사전 형태의 자료
리뷰, 에세이, 강의노트
- Bovet, Alexandre. “An Introduction to Non-Diffusive Transport Models.” arXiv:1508.01879 [cond-Mat], August 8, 2015. http://arxiv.org/abs/1508.01879.
메타데이터
위키데이터
- ID : Q660446
Spacy 패턴 목록
- [{'LOWER': 'gambler'}, {'LOWER': "'s"}, {'LEMMA': 'ruin'}]