왜 이 확률 과정 시각화 도구를 사용하나요?
- 랜덤 워크 확산, 바이어스 및 경계 조건을 시각적으로 비교합니다.
- 전이 행렬에서 마르코프 체인을 구축하고 확률 변화를 확인하세요.
- 정상 동작(거듭제곱 반복)을 추정하고 적용 가능한 경우 흡수 체인 분석을 시도합니다.
- 설정 전용 URL을 복사하고 결과(JSON/CSV/PNG)를 다운로드합니다.
사용 방법(3단계)
- 모드를 선택하세요: 랜덤 워크 또는 마르코프 체인.
- 설정(단계, 경로 또는 전이 행렬)을 조정합니다.
- 실행한 다음 설정 전용 URL을 다운로드하거나 복사하세요.
시각화
랜덤 워크 및 마르코프 체인
두 가지 경량 모드: 랜덤 워크 궤적/MSD 및 마르코프 확률 진화/그래프.
1D의 경우 이는 p(right)가 됩니다. 2D의 경우 방향을 부드럽게 바이어스합니다.
고급
시드 모드는 재현 가능한 데모/테스트 전용입니다(보안되지 않음).
더 많은 사전 설정
텍스트로 붙여넣기
고급
시각화
궤적
MSD
팁: 노드를 드래그하여 상태 그래프를 재정렬하세요.
유통
확률표(샘플)
세부정보
메모
이러한 시각화는 직관력을 키우는 데 도움이 됩니다. 예측 정확성이나 암호화 보안을 보장하지 않습니다.
랜덤 워크 및 마르코프 체인 워크플로
이 시각화 도우미를 사용하여 1차원 랜덤 워크, 유한 상태 마르코프 체인, 전이 행렬 및 정상 동작을 재현 가능한 시드와 비교합니다.
작동 원리
랜덤 워크 모드는 선택한 확률과 시드에 따라 단계별 경로를 시뮬레이션합니다. 마르코프 체인 모드는 전이 행렬로 상태 벡터를 갱신하고 시간이 지남에 따라 확률 질량이 어떻게 이동하는지 보여줍니다.
언제 사용하나요?
확률 과정을 가르치거나, 전이 행렬을 테스트하거나, 흡수 상태를 설명하거나, 여러 체인이 장기 분포에 얼마나 빨리 접근하는지 비교할 때 사용합니다.
피해야 할 일반적인 실수
- 합이 1이 아닌 전이 행을 입력합니다.
- 모든 체인이 하나의 안정적인 분포로 수렴될 것으로 기대합니다.
- 확률 설정을 비교하면서 시드를 변경합니다.
- 하나의 시뮬레이션 경로를 전체 과정의 예상 동작으로 해석합니다.
워크플로 검토
모델 유형을 선택하고 확률 입력을 검증한 뒤 고정 시드로 실행하세요. 결론을 공유하기 전에 경로 플롯, 상태 확률, 정상분포 추정치를 함께 비교합니다.
함께 보기
자주 묻는 질문
랜덤 워크란 무엇인가요?
마르코프 체인이란 무엇인가요?
고정분포는 항상 수렴하나요?
내 입력이 업로드되었나요?
마르코프 체인을 실행하기 전에 무엇을 확인해야 하나요?
모든 전이 행이 음수가 아니고 합이 1인지 확인하세요. 그렇지 않으면 상태 확률이 유효한 체인을 설명하지 않습니다.
시작 상태가 왜 중요한가요?
시작 상태 또는 분포는 초기 단계를 제어합니다. 잘 동작하는 체인은 나중에 수렴할 수 있지만 짧은 범위는 여전히 시작에 크게 의존할 수 있습니다.
시각화 결과를 읽는 방법
모델 유형 먼저
랜덤 워크는 샘플 경로와 반복 단계에 따른 확산을 강조합니다. 마르코프 체인은 명명된 상태 사이에서 이동하는 확률 질량을 강조합니다.
행렬 검증
마르코프 체인의 경우 각 행은 하나의 현재 상태이고 각 셀은 다음 상태로 이동할 확률입니다. 반올림 후 행의 합은 1이 되어야 합니다.
수렴 검사
흡수성, 환원성 또는 주기성이 있는 체인은 단순한 수렴 사례처럼 동작하지 않을 수 있습니다. 장기 동작을 설명하기 전에 여러 관점을 비교하세요.
재실행 시기
확률 변화를 확인할 때 동일한 시드로 다시 실행하세요. 시뮬레이션 변동성을 설명하려는 경우에만 시드를 변경하세요.