Я обсуждаю различные типы синтетических случайных блужданий, которые почти идеально случайны в одном и двух измерениях. Помимо теоретического интереса, он предоставляет новые инструменты моделирования, особенно для физиков, инженеров, специалистов в области естественных наук, безопасности, финансовых технологий и квантов.
Нерегулярности, введенные в эти случайные блуждания, особенно слабы и их трудно обнаружить. Результаты исследований, представленные здесь, являются новыми, ориентированными на приложения и современными. Эти необычные стохастические процессы не только предлагают оригинальные инструменты моделирования, но и могут использоваться для тестирования систем обнаружения мошенничества или тестирования случайности.
На приведенном ниже рисунке показана метрика, которая увеличивает очень слабые закономерности, чтобы показать, что, несмотря на все проявления, что-то «не так» и определенно не случайно в моих смоделированных случайных блужданиях. Вы можете точно настроить различные параметры в сопроводительном коде Python для создания различных типов неслучайности, начиная от полностью не обнаруживаемой до трудно обнаруживаемой.
Читать статью полностью здесь.
