步长随机的行走问题

mathe

如果$s_k$是h重极点,那么对应的留数形如$e^{us_k}g(u)$,其中g是一个u的h-1次多项式.
所以同样如果所有极点在左平面,必然有上面的极限结论成立.
也就是说唯一的例外就是有限离散或"周期"离散的情况(Buffalo给出的例子)

Buffalo

如果$s_k$是h重极点,那么对应的留数形如$e^{us_k}g(u)$,其中g是一个u的h-1次多项式.
所以同样如果所有极点在左平面,必然有上面的极限结论成立.
也就是说唯一的例外就是有限离散或"周期"离散的情况(Buffalo给出的例 ...
mathe 发表于 2009-6-25 13:13

必须是周期的，也就是允许的步长必须是某个基础步长的整数倍。

mathe

有限离散是特例(相当于"周期"的情况,但是除了有限项其余项系数都是0)

到处瞎逛

有问题，稍候再来。

fengaas

可以选取好的随机数来提高精度。
如线性同余算法
$I_{n+1}=(aI_n+b) mod M$
其中变量的取值有多种选择，以32位的为例
（IBM）：$a=16807, b=0, m=2^{31}-1$
（UNIX）：$a=1103515245, b=12345, m=2^{31}$
当然还有48位，64位等等。

mathe

可以选取好的随机数来提高精度。
如线性同余算法
I_{n+1}=(aI_n+b) mod M
其中变量的取值有多种选择，以32位的为例
（IBM）：a=16807, b=0, m=2^{31}-1
（UNIX）：a=1103515245, b=12345, m=2^{31}
当然还有48 ...
fengaas 发表于 2009-9-8 20:58

你值得应该是前面的蒙特卡罗法计算.
再好的伪随机,没有大量的计算还是没有用.
即使采用真正的随机数,n个随机数据理论上精度也就在$O(1/{\sqrt(n)})$

BeerRabbit

78# shshsh_0510

阁下说过某本书中给出了这个问题的三种证明方法，请问可否告知一下这本书的名字。