確率過程の可視化（ランダムウォーク/マルコフ連鎖）

この可視化ツールでできること

拡散・偏り・境界条件の違いを、ランダムウォークの軌跡で直感的に確認できます。
遷移行列からマルコフ連鎖を作り、状態確率の時間推移を可視化できます。
定常分布（パワー法）や、適用できる場合は吸収連鎖の解析も確認できます。
設定のみURL共有と、結果のJSON/CSV/PNGダウンロードに対応します。

使い方（3ステップ）

モード（ランダムウォーク / マルコフ連鎖）を選びます。
ステップ数や遷移行列などの設定を調整します。
実行して結果を確認し、DLまたは設定のみURLをコピーします。

可視化

ランダムウォーク / マルコフ連鎖

2つの軽量モード：ランダムウォーク（軌跡/MSD）とマルコフ連鎖（確率推移/グラフ）。

次元

ステップ数

軌跡数

ドリフト強さ: 0

1Dでは p(右) として扱います。2Dでは方向の“好み”をやさしく混ぜます。

ドリフト方向（度）

0°

近傍

境界条件

詳細

乱数生成

アニメ速度

可視化

軌跡

MSD

分布

確率表（抜粋）

詳細

注意

直感形成のための可視化です。予測精度や暗号的安全性を保証するものではありません。

よくある質問

ランダムウォークとは？

ランダムな方向に1ステップずつ動く確率過程です。拡散やノイズの基本モデルとして使われます。

マルコフ連鎖とは？

次の状態が「現在の状態」だけで決まる確率過程です。遷移行列Pで表します。

定常分布はいつも収束しますか？

いつも簡単に収束するとは限りません。周期性や可約性があると、初期分布によって収束しないことがあります。

入力はアップロードされますか？

アップロードされません。ブラウザ内で完結します。