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무작위 걸음 되돌아올 확률 계산기

격자 위 무작위 걸음이 원점으로 돌아올 확률과 n걸음 뒤 기대 거리를 계산합니다. 1·2차원에서는 반드시 돌아오지만 3차원에서는 34%뿐이라는 폴리아 정리를 숫자로 확인할 수 있습니다.

걸음

4,000걸음까지 다룹니다. 매 걸음 이웃 칸을 고르게 골라 옮겨 갑니다.

언제고 원점으로 돌아올 확률

34.054%

3차원에서는 세 번에 두 번꼴로 영영 돌아오지 못합니다. 폴리아 정리(1921)입니다.

걸음 수100걸음
원점 방문 횟수 기댓값1.5164번
100걸음 뒤 원점에 있을 확률0.0655%
제곱거리 기댓값100
제곱평균거리 √n10칸

차원별로 비교

차원돌아올 확률방문 횟수 기댓값지금 원점일 확률
1차원100%7.9589%
2차원100%0.6334%
3차원34.05%1.51640.0655%

2n걸음 뒤 원점에 있을 확률이 1차원은 대략 1/√(πn), 2차원은 1/(πn), 3차원은 n의 −3/2제곱에 비례합니다. 앞의 둘은 모두 더하면 발산하고 3차원만 수렴합니다 — 차원이 갈리는 자리가 바로 여기입니다.

1차원에서 아직 안 돌아왔을 확률

걸음한 번도 안 돌아옴그때 원점일 확률
1024.609%24.609%
1007.959%7.959%
1,0002.523%2.523%
10,0000.798%0.798%
100,0000.252%0.252%

두 열의 값이 같습니다. 우연이 아니라 반사 원리로 증명되는 항등식입니다 — 그래서 1차원에서 반드시 돌아오면서도 평균 돌아오는 시간은 무한대입니다.

취한 사람은 집에 돌아오지만 취한 새는 영영 길을 잃습니다. 1·2차원에서는 확률 1로 원점을 다시 밟지만 3차원에서는 34.05%뿐입니다. 폴리아가 1921년에 증명했고, 갈림길은 「원점에 머무는 횟수의 기댓값 G가 유한한가」입니다. 돌아올 확률 p와 G 사이에 G = 1/(1−p)가 성립하므로 G가 발산하면 p = 1이고, 3차원처럼 G ≈ 1.5164로 수렴하면 p가 1보다 작아집니다.
멀어지는 속도는 걸음 수가 아니라 √n입니다. 걸음마다 길이가 1이고 방향이 서로 상관없으므로 거리 제곱의 기댓값이 정확히 n이며, 이는 차원과 무관합니다. 그래서 100걸음을 걸어도 원점에서 10칸쯤 떨어져 있을 뿐이고, 거리를 두 배로 늘리려면 걸음을 네 배로 늘려야 합니다. 확산 현상이 느린 이유가 이것입니다.
2차원 확률은 1차원 확률의 정확한 제곱입니다. 판을 45도 돌려 x+y와 x−y를 좌표로 삼으면 2차원 걸음이 서로 상관없는 두 개의 1차원 걸음으로 갈라지기 때문입니다. 우연히 비슷한 것이 아니라 같은 걸음을 달리 본 것입니다.
모두 닫힌 식과 정확한 합으로 계산합니다. 무작위 시뮬레이션을 돌리지 않으므로 새로고침해도 값이 흔들리지 않습니다. 짧은 걸음은 모든 경로를 전수로 세어 대조했고, 3차원 상수는 원점 방문 확률을 400항까지 더해 0.340547을 얻어 알려진 값 0.3405373과 맞는 것을 확인했습니다.

계산 방법

  1. 1차원을 고릅니다. 1차원은 직선, 2차원은 바둑판, 3차원은 공간입니다.
  2. 2걸음 수를 넣습니다.
  3. 3원점으로 돌아올 확률과 원점에 머무는 횟수의 기댓값을 확인합니다.
  4. 4n걸음 뒤 원점에서 얼마나 떨어져 있는지(√n에 비례) 봅니다.
  5. 51차원이라면 위치별 확률 분포까지 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

1차원과 2차원에서는 100%, 3차원에서는 약 34.05%입니다. 폴리아가 1921년에 증명한 결과이며, 「취한 사람은 집에 돌아오지만 취한 새는 영영 길을 잃는다」는 말이 여기서 나왔습니다. 차원이 하나 늘 때마다 흩어질 방향이 늘어 원점을 다시 밟기가 급격히 어려워집니다.

원점에 머무는 횟수의 기댓값이 유한해지기 때문입니다. 2n걸음 뒤 원점에 있을 확률이 1차원에서는 대략 1/√(πn), 2차원에서는 1/(πn), 3차원에서는 n의 −3/2제곱에 비례합니다. 앞의 둘은 모두 더하면 무한대로 발산하지만 3차원은 약 1.5164로 수렴합니다. 돌아올 확률 p와 방문 횟수 기댓값 G 사이에 G = 1/(1−p)가 성립하므로, G가 유한하면 p가 1보다 작아집니다.

반드시 돌아오지만 평균 돌아오는 시간은 무한대입니다. n걸음 안에 한 번도 원점을 밟지 않을 확률이 1/√(πn)꼴로 아주 천천히 줄기 때문입니다. 1000걸음을 걸어도 2.5%는 아직 한 번도 돌아오지 않았고, 10000걸음에서도 0.8%가 남습니다.

√n에 비례합니다. 걸음마다 길이가 1이고 방향이 서로 상관없으므로 거리 제곱의 기댓값이 정확히 n이며, 이는 차원과 무관합니다. 그래서 100걸음을 걸어도 원점에서 10칸쯤, 10000걸음을 걸어도 100칸쯤 떨어져 있을 뿐입니다. 걸음 수를 네 배로 늘려야 거리가 두 배가 됩니다.

판을 45도 돌려 보면 2차원 걸음이 서로 상관없는 두 개의 1차원 걸음으로 갈라지기 때문입니다. 네 방향 이동을 x+y와 x−y라는 좌표로 바꿔 보면 각각이 독립적으로 ±1씩 움직입니다. 그래서 2n걸음 뒤 원점에 있을 확률이 1차원 값의 정확한 제곱이 됩니다.

다릅니다. 파산 문제는 위아래에 벽이 있어 어느 한쪽에 닿으면 끝나는 걸음이고, 여기서는 벽 없이 무한히 이어지는 걸음에서 원점을 다시 밟을지를 봅니다. 벽이 있으면 반드시 어느 한쪽에 닿아 끝나지만, 벽이 없으면 3차원부터는 원점을 영영 못 볼 수 있습니다.

전송되지 않습니다. 계산은 모두 브라우저 안에서 이뤄지고, 입력값은 이 기기에만 남습니다.

알아두면 좋은 점

  • 모든 값은 닫힌 식과 정확한 이항·다항 합으로 계산합니다. 무작위 시뮬레이션(몬테카를로)을 돌리지 않으므로 새로고침해도 값이 흔들리지 않습니다.
  • 짧은 걸음(2·4·6걸음)에 대해서는 모든 경로를 전수로 만들어 센 값과 대조해 고정했습니다. 1·2·3차원 모두입니다.
  • 3차원 재귀 확률 0.34053732955099914는 폴리아(1921)와 왓슨 적분으로 알려진 상수입니다. 그 값을 그대로 믿지 않고, 원점 방문 확률을 400항까지 정확히 더한 뒤 꼬리를 점근식으로 메워 0.340547을 얻어 대조했습니다.
  • 1차원에서 「n걸음 안에 한 번도 안 돌아올 확률」이 「n걸음 뒤 원점에 있을 확률」과 정확히 같다는 항등식(반사 원리)도 전수 탐색으로 확인했습니다.
  • 걸음 수는 4000까지 다룹니다. 1차원 분포 표는 앞부분만 그립니다.

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마지막 검증: 2026년 9월 1일 · 결과는 참고용 추정치입니다.