Pourquoi ce visualiseur ?
- Comparez visuellement diffusion, biais et conditions aux limites.
- Créez une chaîne de Markov à partir d’une matrice de transition et observez l’évolution des probabilités.
- Estimez la distribution stationnaire (itération de puissance) et testez l’analyse des chaînes absorbantes si applicable.
- Copiez une URL (réglages uniquement) et téléchargez les résultats (JSON/CSV/PNG).
Mode d’emploi (3 étapes)
- Choisissez un mode : marche aléatoire ou chaîne de Markov.
- Réglez les paramètres (pas, trajectoires ou matrice de transition).
- Lancez, puis téléchargez ou copiez une URL (réglages uniquement).
Visualiser
Marche aléatoire & chaîne de Markov
Deux modes légers : trajectoires/MSD et évolution des probabilités/graphe.
En 1D, cela devient p(droite). En 2D/3D, cela biaise doucement la direction.
0°
0°
Avancé
Le mode seed sert uniquement aux démos/tests reproductibles (pas sécurisé).
Plus de préréglages
Matrice de transition P
Coller en texte
Distribution initiale π0
0.10
Avancé
Visualisation
Trajectoires
MSD
Astuce : faites glisser les nœuds pour réorganiser le graphe.
Distribution
Table des probabilités (extrait)
Détails
Notes
Ces visualisations aident à construire l’intuition. Elles ne garantissent ni la précision des prédictions ni la sécurité cryptographique.
FAQ
Qu’est-ce qu’une marche aléatoire ?
Une marche aléatoire est un processus qui avance pas à pas dans des directions aléatoires. C’est un modèle de base pour la diffusion et le bruit.
Qu’est-ce qu’une chaîne de Markov ?
Une chaîne de Markov est un processus où l’état suivant dépend uniquement de l’état actuel, via une matrice de transition.
La distribution stationnaire converge-t-elle toujours ?
Pas toujours. Les chaînes périodiques ou réductibles peuvent ne pas converger depuis toute distribution initiale, même si une distribution stationnaire existe.
Mes données sont-elles envoyées ?
Non. Tout tourne localement dans votre navigateur.
Que dois-je renseigner en premier ?
Commencez par les champs obligatoires puis lancez un calcul pour obtenir un cas de base. Gardez les valeurs par défaut au premier essai.