MakarovSuites
Українська
EnglishDeutschРусскийУкраїнськаFrançaisEspañolItalianoPolski
Зв’язок і ліцензії

Math

Випадкові блукання

Рій іде з дому ґраткою: хмара росте як √n, кінці лягають у гауссіану, а у трьох вимірах дві третини не повертаються ніколи.

Випадкові блукання — Зображення з програми
Зображення з програми

Що відбувається

Тисячі ходоків стартують з початку координат і крокують ґраткою, кожен напрямок рівноймовірний. Три речі, які математика знає про те, куди вони доходять, і кожна тут перевірена точно: хмара росте як √n - скляна сфера рівно такого радіуса росте разом із нею, а E|x|² = n на панелі виміряно за роєм; кінці лягають у гауссіану - центральна гранична теорема, намальована поверх живої гістограми; і Пойа - ходок, що повернувся через початок координат, стає золотим, і в одному й двох вимірах майже всі рано чи пізно повертаються, а у трьох - лише 34 %. Точна частка вдома до кроку n - динамічне програмування, що поглинає масу в нулі, - малюється поруч із виміряною і з межею. Вісім ходоків несуть слід, щоб блукання було видно як шлях, а не лише як хмару.

Рівняння модуля
Рівняння
E|x_n|² = n   (одиничні кроки на ґратці в будь-якому вимірі: хмара росте як √n)
x_n / √(n/d) → N(0, 1)   (центральна гранична теорема, кожна координата)
P(колись повернеться додому) = 1 в одному й двох вимірах,  0.340537 у трьох   (Пойя)
P(повернення не пізніше кроку n): маса, поглинена початком координат, точно обчислена динамічним програмуванням

Інші експерименти

До каталогу
Модель Ізінга — Зображення з програми

Physics / Math

Модель Ізінга

Фазовий перехід феромагнетика: домени та критична температура.

Нейронний спуск — Зображення з програми

Physics / Math

Нейронний спуск

Нейромережа вчиться розпізнавати цифри наживо, намальована як фізика: ландшафт втрат у 3D, градієнтний спуск - кулька, що котиться вниз, momentum - інерція, шум мінібатчів - температура.

Пам'ять Гопфілда — Зображення з програми

Physics / Math

Пам'ять Гопфілда

Пошкодь записану пам'ять пензлем, передбач, чи вона повернеться, і дивись, як мережа лагодить її по одному нейрону — кожен переворот знижує енергію на 2|h| — або скочується в іншу пам'ять чи в хибну суміш, названу прямо.