ماذا يفيد هذا المُصوِّر؟
- قارن الانتشار والانحياز وشروط الحدود بصريًا.
- أنشئ سلسلة ماركوف من مصفوفة انتقال وتابع تطور الاحتمالات.
- قدّر السلوك المستقر (تكرار القدرة) وجرّب تحليل السلاسل الممتصة عند الحاجة.
- انسخ رابط إعدادات فقط ونزّل النتائج (JSON/CSV/PNG).
طريقة الاستخدام (3 خطوات)
- اختر الوضع: المشي العشوائي أو سلسلة ماركوف.
- اضبط الإعدادات (الخطوات، المسارات، أو مصفوفة الانتقال).
- شغّل ثم نزّل أو انسخ رابط إعدادات فقط.
تصوير
المشي العشوائي وسلسلة ماركوف
وضعان خفيفان: مسارات/MSD وتطور الاحتمالات/الرسم البياني.
في 1D تصبح p(يمين). في 2D/3D تُميل الاتجاه بشكل خفيف.
0°
0°
متقدم
وضع البذرة للتجارب/العروض القابلة للإعادة فقط (غير آمن).
مزيد من القوالب
مصفوفة الانتقال P
لصق كنص
التوزيع الابتدائي π0
0.10
متقدم
التصوير
المسارات
MSD
نصيحة: اسحب العقد لترتيب رسم الحالات.
التوزيع
جدول الاحتمالات (عينة)
تفاصيل
ملاحظات
هذه الرسوم تساعد على بناء الفهم. لا تضمن دقة التنبؤ ولا الأمان التشفيري.
الأسئلة الشائعة
ما هو المشي العشوائي؟
المشي العشوائي عملية تتحرك خطوة بخطوة في اتجاهات عشوائية. وهو نموذج أساسي للانتشار والضوضاء.
ما هي سلسلة ماركوف؟
سلسلة ماركوف عملية يعتمد فيها الوضع التالي فقط على الوضع الحالي، عبر مصفوفة انتقال.
هل يتقارب التوزيع المستقر دائمًا؟
ليس دائمًا. السلاسل الدورية أو القابلة للاختزال قد لا تتقارب من كل توزيع ابتدائي، حتى لو وُجد توزيع مستقر.
هل يتم رفع مدخلاتي؟
لا. كل شيء يعمل محليًا في متصفحك.