確率変数 は互いに独立で、それぞれ確率 で 、確率 で をとるとする。、 とおく(単純対称ランダムウォーク)。このとき、
となる確率を求めよ。
単純ランダムウォークと反射原理
反射原理を使って、ランダムウォークの到達確率や最大値の分布を数えられる
前提
- 到達確率と平均到達時間 (大学数学 確率・統計)
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説明
単純ランダムウォーク ( は独立で )の動きを、折れ線の「経路」として数えて確率を求める技能です。反射原理を使うと、正の整数 について「 ステップ以内に高さ に到達する確率」や、最大値 の分布を、終点 の分布だけで表せます。一段解析では時間制限のない到達確率を求めましたが、反射原理では「 歩以内」という有限時間の到達を正確に数えられます。
なぜそうしてよいのか
長さ の経路(各ステップが か の列)は全部で 本あり、どれも確率 で等しく起こります。したがって確率の計算は経路の本数を数えることに帰着します。終点が の経路は、上りの歩数 と下りの歩数 が を満たすので となり、本数は です( が整数で が偶数かつ のとき。それ以外は )。
正の整数 を固定し、(最初に に着く時刻)とします。 かつ終点 である経路に対し、時刻 より後のステップの符号をすべて反転させた経路を作ります。すると時刻 以降の位置は と直線 に関して折り返され、終点は になります。逆に、終点が整数 の経路は、位置が常に整数で ずつしか動かず なので、整数 を飛び越せず必ず途中で に止まります()。同じ操作をもう一度施すと元に戻り、折り返しの前後で最初に に着く時刻 は変わらないので、この操作は 1 対 1 の対応です。よって
が成り立ちます。
一方、終点が の経路も同じ理由ですべて を通るので、そのまま全部数えます。 が整数なので と は同じ事象であり、合わせて
が得られます。第1項は「終点が 以上」の経路、第2項は「終点が 未満で に触れた」経路を反射して数えたものです。 が整数でないと位置 に「止まる」ことがなく、この議論も公式も成り立ちません(例: では だが右辺は )。
手順
経路として数える準備をする:全経路は 本で等確率。終点 の経路数は ( が奇数や なら )。
高さ が正の整数であることを確認する(整数でなければ と整数に直す)。求める事象を「整数 に 歩以内で触れる」 と言い換え、終点 で場合分けする。
終点 の経路は必ず を通るので、 をそのまま数える。
終点 で に触れた経路は、最初に に着いた後を折り返して、終点 の経路と 1 対 1 に対応させ、 本と数える。
合計して で割る。まとめると、正の整数 に対して 。
例題
単純対称ランダムウォーク ( は独立で )について、 とする。 を求めよ。
例題の解答
手順1:全経路は 本。 なので終点 は偶数で、。具体的には 。
手順2: は正の整数。 は「6 歩以内に高さ に触れる」こと。終点 で場合分けする。
手順3:終点 ()の経路はすべて を通るので 本。
手順4:終点 で に触れた経路は、終点 の経路と対応する。 で 本、 で 本、 は なので 本。合計 本。
手順5: 本なので 。公式 とも一致する。(検算:余事象は で、。)
答え:
よくある誤り
としてしまう誤り。終点がちょうど の経路は反射しても終点が のままで、反射の相手は より大きい終点だけです。正しくは 。例題では ではなく 。
最初に に着いた時刻 ではなく、経路全体や最後に にいた時刻以降などを折り返してしまう誤り。全体を折り返すと始点が から に移り、別の時刻で折り返すと 1 対 1 にならないことがあります。正しくは の部分だけを と折り返し、反射後の終点は 。
整数でない高さ にそのまま公式を使う誤り。ウォークは整数の位置にしか止まらないので、たとえば で としてしまいますが、正しくは 。整数でない は に直してから使います。あわせて偶奇にも注意し、 が奇数なら ( のような式は無意味)、 なら反射先も 本です。
非対称なウォーク()にも を使ってしまう誤り。経路の本数の対応はそのまま成り立ちますが、終点 の経路 1 本の確率は で終点ごとに異なり、反射で確率が変わります。経路の本数を数えてから、終点 ごとにこの重みを掛けて足す必要があります。
この説明は AI が書き、別の AI が例題を独立に解いて答えを確かめ、説明を一歩ずつ査読しました。
入口の問題
を独立な確率変数で、各 は を満たすとする。、 とおく(単純対称ランダムウォーク)。
事象「 かつ 」の確率を求めよ。
は互いに独立な確率変数で、各 は を満たすとする。, で定まる単純対称ランダムウォークを考える。最初の ステップまでに一度でも に到達する確率、すなわち
を求めよ。
この技能の次に学べること
- ブラウン運動 (大学院数学 確率論)