¿Por qué este visualizador?
- Compara difusión, sesgo y condiciones de borde en un camino aleatorio.
- Crea cadenas de Markov desde una matriz de transición y observa la evolución de probabilidades.
- Estima el comportamiento estacionario (iteración de potencia) y analiza cadenas absorbentes cuando aplica.
- Copia una URL solo con ajustes y descarga resultados (JSON/CSV/PNG).
Cómo usar (3 pasos)
- Elige un modo: Camino aleatorio o Cadena de Markov.
- Ajusta parámetros (pasos, trayectorias o matriz de transición).
- Ejecuta y luego descarga o copia una URL solo con ajustes.
Visualizar
Camino aleatorio y Markov
Dos modos ligeros: trayectorias/MSD y evolución de probabilidades/grafo.
En 1D se interpreta como p(derecha). En 2D sesga suavemente la dirección.
0°
0°
Avanzado
La semilla es solo para reproducibilidad (no es segura).
Más preajustes
Matriz de transición P
Pegar como texto
Distribución inicial π0
0.10
Avanzado
Visualización
Trayectorias
MSD
Consejo: arrastra los nodos para reorganizar el grafo.
Distribución
Tabla de probabilidades (muestra)
Detalles
Notas
Estas visualizaciones ayudan a construir intuición. No garantizan predicción ni seguridad criptográfica.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un camino aleatorio?
Un camino aleatorio es un proceso que avanza paso a paso en direcciones aleatorias. Es un modelo básico de difusión y ruido.
¿Qué es una cadena de Markov?
Una cadena de Markov es un proceso donde el siguiente estado depende solo del estado actual, mediante una matriz de transición.
¿Siempre converge la distribución estacionaria?
No siempre. Cadenas periódicas o reducibles pueden no converger desde toda distribución inicial, aunque exista una distribución estacionaria.
¿Se sube mi entrada a un servidor?
No. Todo se ejecuta localmente en tu navegador.