Random Walk finden/ verstehen

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Meine Frage:
Hallo, kennt jemand von Euch das Greenberg-Hastings Modell?
Es ist vereinfacht gesagt sowas: Man hat eine bi-infinite Sequenz von Zellen (im Eindimensionalen also einfach eine nach beiden Seiten unendlich lange Kette z.B. von Nervenzellen) und jede Zelle kann drei Zustände haben: erregt (1), müde (2), ruhig (0). Dabei gibt es folgende Regel: Eine müde Zelle ist im nächsten Schritt eine ruhige Zelle, eine ruhige Zelle ist im nächsten Schritt, wenn mindestens eine der beiden benachbarten Zellen erregt ist und eine erregte Zelle ist im nächsten Schritt eine müde Zelle.


Jetzt lese ich Folgendes dazu [leider auf Englisch]:

"We need to construct an auxiliary random walk. The distribution for the steps of this walk (denoted by F) will be the distribution of

. Clearly this distribution is concentrated on ."



Ehrlich gesagt: Ich verstehe das überhaupt nicht!!
Blickt da irgendjemand durch und könnte mir helfen, das zu kapieren?

Meine Ideen:
Ich verstehe nur Bahnhof und Kofferklauen!


-------------------------------------------------------------------

Korrektur: Nochmal die Regeln für den jeweils nächsten Schritt.


müde -> ruhig

ruhig -> erregt, falls mindestens eine der beiden Nachbarzellen erregt

erregt -> müde


Beiträge zusammengefügt, damit Antwortenzähler wieder auf 0 steht. - Guppi12/Steffen

Ich muss glaube ich noch dazu sagen, dass es darum geht, dass zum Zeitpunkt n an der Stelle 0 eine erregte Zelle sein soll.
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