Por que este visualizador?
- Compare difusão, viés e condições de borda em uma caminhada aleatória.
- Monte cadeias de Markov a partir de uma matriz de transição e veja a evolução das probabilidades.
- Estime a distribuição estacionária (iteração de potência) e, quando fizer sentido, teste a análise de cadeias absorventes.
- Copie uma URL só com configurações e baixe os resultados (JSON/CSV/PNG).
Como usar (3 passos)
- Escolha o modo: Caminhada aleatória ou Cadeia de Markov.
- Ajuste as configurações (passos, trajetórias ou matriz de transição).
- Execute e depois baixe ou copie uma URL só com configurações.
Visualizar
Caminhada aleatória e cadeia de Markov
Dois modos leves: trajetórias/MSD e evolução de probabilidades/grafo.
Em 1D isso vira p(direita). Em 2D/3D, aplica um viés suave na direção.
0°
0°
Avançado
O modo com seed é só para demos/testes reprodutíveis (não é seguro).
Mais predefinições
Matriz de transição P
Colar como texto
Distribuição inicial π0
0.10
Avançado
Visualização
Trajetórias
MSD
Dica: arraste os nós para reorganizar o grafo de estados.
Distribuição
Tabela de probabilidades (amostra)
Detalhes
Notas
Essas visualizações ajudam a criar intuição. Não garantem previsão nem segurança criptográfica.
Perguntas frequentes
O que é uma caminhada aleatória?
Uma caminhada aleatória é um processo que se move passo a passo em direções aleatórias. É um modelo básico para difusão e ruído.
O que é uma cadeia de Markov?
Uma cadeia de Markov é um processo em que o próximo estado depende apenas do estado atual, via uma matriz de transição.
A distribuição estacionária sempre converge?
Nem sempre. Cadeias periódicas ou redutíveis podem não convergir a partir de toda distribuição inicial, mesmo que exista uma distribuição estacionária.
Meu input é enviado?
Não. Tudo roda localmente no seu navegador.