随机游走（Random Walk，缩写为 RW），是一种数学统计模型，它是一连串的轨迹所组成，其中每一次都是随机的。它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人酒后乱步，所形成的随机过程记录。 随机游走是基于物理中"布朗运动"相关的微观粒子的运动形成的一个模型 随机游走算法是一个全局最优化方法
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2023-09-08 10:12:21
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题目描述 给定一张有 nn个点 mm条边的图，生成 1∼n1\sim n的全排列，假设一个排列是 pp， SS是当前最大独立集；如果 S∪pi是独立集就令 S=S∪piS=S\cup {p_i} ；求这 n!n!个独立集有多少个为最大独立集，答案对 998244353取模。 输入输出格式 输入格式：
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2018-03-20 07:48:00
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Description 一个无向连通图，顶点从1编号到N，边从1编号到M。 小Z在该图上进行随机游走，初始时小Z在1号顶点，每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边，沿着这条边走到下一个顶点，获得等于这条边的编号的分数。当小Z 到达N号顶点时游走结束，总分为所有获得的分数之和。 现在，请你对
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2017-01-09 21:19:00
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一、随机游走简介 随机游走（Random Walk）又称随机游动或随机漫步。在我们生活中处处都存在着与Random Walk有关的自然现象，例如气体分子的运动，滴入水中的墨水，气味的扩散等（如图1.4）。Random Walk是扩散过程的基础，因此它被广泛地用于对物理和化学等扩散现象的模拟上。 此外
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2016-03-10 19:23:00
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这两天做了几道图上随机游走的题，虽然这部分题大多是一个固定的套路，但是还是值得记录一下。值得一提的是，发生随机游走的局面往往是在一个平等的关系下，即可以反复横跳，这一点在第三题有所体现，也可能是随机游走的本质。第一题:$bzoj\;3143$题意:一个无向图，从$1$号节点随机游走，走到$n$号节点 ...
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2021-06-13 01:20:00
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Description：一个无向连通图，顶点从1编号到N，边从1编号到M。 小Z在该图上进行随机游走，初始时小Z在1号顶点，用高斯消元做。定义f[i]为...
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2022-10-14 15:05:03
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赌徒破产定理：为什么赌博最终会归零 引言 在概率论中，"赌徒破
听说这东西有必要学习一下？本文内容全部参考《浅谈图模型上的随机游走问题》by 王修涵。updated on 12.25 终于把一般图做法给学习了。定义给定一张有向简单图 \(G = (V,E)(V = \{v_1,v_2,\cdots,v_{|V|}\} )\)和起点 \(v_s\in V\) ，终点 \(v_t \in V\)，每条边\(e = (v_x,v_y)\)有正权值\(w_e\)，满足
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2023-12-13 20:20:37
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sxk:基础dp 还是套路的 min-max 容斥。 众所周知 min-max 容斥在期望下也成立： \(E(\max(S))=\sum_{S\subseteq T}(-1)^{|T|+1}E(\min(T))\) 这样走到点集内所有点的时间的步数相当于到点集内的点最晚时间的步数，可以转化为求最早到 ...
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2021-08-02 14:42:00
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# 随机游走 Python实现
随机游走是一种模拟随机过程的数学模型，在很多领域都有广泛的应用，比如物理学、生态学、金融等。在随机游走中，一个物体或者粒子在空间中随机移动，每一步的移动方向和距离都是随机的。在本篇文章中，我们将介绍如何用 Python 实现随机游走，并展示一个简单的示例。
## 随机游走的概念
随机游走是一种马尔科夫链的特例，马尔科夫链是一种具有“无记忆”的性质的随机过程。在
原创
2024-04-26 05:32:48
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1. 关于全局最优化求解 全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办法求解。常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法、线性规划法、以及一些人工智能算法
DeepWalkDeepWalk算法的中心思想就是在图中随机游走生成节点序列，之后用Word2Vec的方式得到节点的embedding做下游任务。随机游走在介绍Deepwalk算法之前，需要先了解游走序列的生成方式。随机游走即在特定网络拓扑构成的图中，从图中的一个随机节点开始，根据此节点的连通情况随机的选择下一个节点，进行一定步长的游走，起止节点之间所经过的节点即为一条游走序列，图中所有节点都要进
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2024-01-08 11:53:30
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题目链接： "戳我" 对于一个点x来说，它的最终概率$p[x]$是$\sum p[v]/du[v]$。显然这个递推是搞不了了，所以我们考虑列方程。 就是设$f[i][j]$表示点j对点i的贡献概率，然后列出n个方程来高斯消元。初始时点1概率为1.（方程的解的意义？就相当于是刚开始是静止态，经过无数轮
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2021-07-15 14:31:26
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题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3143 学到了无向图中点被经过的期望次数和边被经过的期望次数。 一个点被经过的期望次数 就是 与它相连的点被经过的期望次数/那个点的度数 的求和。 https://www.cnblogs.com
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2018-05-17 00:45:00
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题目描述 一个无向连通图，顶点从1编号到N，边从1编号到M。 小Z在该图上进行随机游走，初始时小Z在1号顶点，每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边，沿着这条边走到下一个顶点，获得等于这条边的编号的分数。当小Z 到达N号顶点时游走结束，总分为所有获得的分数之和。 现在，请你对这M条边进行编
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2017-10-24 21:20:00
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# Python中的随机游走：探索随机过程的魅力
随机游走（Random Walk）是一种数学模型，它通过模拟随机运动来表示许多现实世界的现象，如股价波动、生态系统中的动物移动等。在计算机科学和数据分析中，随机游走模型是一个颇具吸引力的主题。本文将通过Python代码示例深入探讨随机游走的基本概念，并展示如何用程序实现这一模型。
## 随机游走的基本概念
随机游走可以简单地定义为在一维或多维
在这篇文章中，我想分享一个简单有趣的随机游走（Random Walk）算法的 Python 实现。随机游走是数学和统计学中的一种模型，广泛运用于物理学、经济学、生态学等领域。通过代码，我们将更好地理解这一概念，并尝试实现一些具体的应用。
### 四象限图：随机游走的应用背景
在探索随机游走的过程中，我特别喜欢用四象限图来展示它在不同领域的应用。在上面的图中，我们可以看到不同行业如何利用随机游走
# 随机游走模型的实现
随机游走是一种简单但有趣的数学模型，广泛应用于物理学、金融学和计算机科学等多个领域。本文将带你逐步实现一个简单的随机游走模型，使用 Python 编程语言。我们将通过几个步骤来完成这个任务。
## 实现流程
下面是实现随机游走模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
原创
2024-09-20 10:14:16
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嘟嘟嘟 [数组越界真刺激，debug到怀疑人生] 我们可以求出每一条边的期望，然后贪心的把期望大的赋上小边权。 而对于边$e<x, y>$的期望$E(e) = \frac{E(x)}{du[x]} + \frac{E(y)}{du[y]}$。$du[x]$表示$x$有几条出边。 理解起来就是这条边的
原创
2021-05-29 20:20:02
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"题目" 这题就是一个图上随机游走的板子了 设$dp_u$表示$u$点的期望经过次数，那么非常显然 $$dp_u=\sum_{(u,v)\in e}\frac{dp_v}{d_v}$$ 也就有 $$\sum_{(u,v)\in e}\frac{dp_v}{d_v} dp_u=0$$ 根据这个列出$n
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2019-02-16 15:11:00
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