Abrir el simulador
Cientos de caminantes que dan pasos al azar: cómo se dispersan y por qué la distancia crece como √N.
Lo que vas a aprender
- Qué es una caminata aleatoria en una y en dos dimensiones.
- Por qué la posición media no se mueve pero los caminantes se dispersan.
- Por qué la distancia típica crece como .
- Por qué aparece una campana de Gauss.
- Su relación con la difusión y el movimiento browniano.
Cómo se usa el simulador
- Caminata: en una línea o en un plano.
- Los puntos grises son todos los caminantes; tres de ellos dejan su camino en color. El círculo tiene radio .
- La gráfica Desplazamiento cuadrático medio compara medido con la recta .
- El histograma Dónde están en x va tomando forma de campana.
- El panel da los pasos , , la distancia típica y .
Fundamentos teóricos
El modelo
Cada paso tiene longitud y dirección al azar, independiente de los anteriores: izquierda o derecha en una línea; arriba, abajo, izquierda o derecha en una cuadrícula.La posición media no cambia
Como cada paso tiene la misma probabilidad de ir en un sentido que en el contrario, en promedio no se avanza: . La nube de caminantes se queda centrada en el punto de salida.Pero se dispersan
La posición tras pasos es la suma de pasos independientes. Al elevar al cuadrado y promediar, los productos cruzados se anulan (los pasos son independientes) y queda: Para alejarse el doble hacen falta cuatro veces más pasos.La campana de Gauss
Por el teorema central del límite, la suma de muchos pasos independientes tiende a una distribución normal, sea cual sea la forma de cada paso. Con unos cientos de pasos, el histograma ya es una campana de anchura .Difusión
Si los pasos se dan a un ritmo constante, es proporcional al tiempo y: es el coeficiente de difusión. Por eso la difusión es rápida a distancias cortas y lentísima a distancias largas.Movimiento browniano
En 1827, Robert Brown vio que los granos de polen en agua se movían sin parar de forma errática. En 1905, Einstein explicó que eran los golpes de las moléculas del agua y relacionó con el tamaño de las moléculas. Jean Perrin lo midió y obtuvo el número de Avogadro: fue la prueba definitiva de que los átomos existen.Ejemplos resueltos
Ejemplo 1 · Diez mil pasos
Ejemplo 1 · Diez mil pasos
Una partícula da pasos al azar de 1 µm. ¿A qué distancia típica estará tras 10 000 pasos? ¿Y tras 40 000?m; m. Cuatro veces más pasos, el doble de distancia.
Ejemplo 2 · Una gota de tinta
Ejemplo 2 · Una gota de tinta
La tinta en agua tiene m²/s. ¿Cuánto tarda en difundirse 1 cm? s horas. Por eso, para mezclar, removemos.
Experimenta con el simulador
1
√N
Deja correr la caminata en un plano y compara la distancia típica con a los 100, 400 y 1600 pasos.
2
La recta
Mira la gráfica de . ¿Sigue la recta discontinua? ¿Se aleja más con pocos caminantes?
3
La campana
En una línea, observa cómo el histograma se convierte en una campana y se ensancha.
Errores frecuentes
- Pensar que tras pasos se está a pasos. Eso solo si todos fueran en la misma dirección.
- Creer que la media cero significa que no se mueven. Se dispersan; la media se queda en cero por simetría.
- Confundir con .
Preguntas frecuentes
¿Vuelve siempre al punto de partida?
¿Vuelve siempre al punto de partida?
En una línea y en un plano, sí, con probabilidad 1, aunque puede tardar muchísimo. En tres dimensiones no: hay alrededor de un 66 % de probabilidad de no volver nunca. Es un teorema de George Pólya.
¿Dónde más se usa?
¿Dónde más se usa?
En la difusión de moléculas y calor, el movimiento de bacterias, los precios en bolsa, los algoritmos de búsqueda (como el PageRank de Google) y los métodos de Monte Carlo.
Simuladores relacionados
Difusión de gases
Dos gases que se mezclan.
Tablero de Galton
La misma campana con bolas y clavos.
Distribución normal
La campana de Gauss.