布朗运动

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文章摘要

这是 Gregory Gundersen 博客上一篇面向数学爱好者的长文,副标题点明了思路:从离散时间的随机游走出发,推导出布朗运动在任意时刻的边缘分布,以此建立对布朗运动的直觉。全文只用到初等概率,配有大量随机路径和二项树的示意图。

从花粉讲起。 作者设想一粒悬浮在水中的花粉,记录它的竖直位置,会得到一条锯齿状、每次重复实验都不一样的轨迹。面对这种随机性,概率论的核心思想是把「实际发生的那一条路径」和「所有可能发生的路径」区分开,用反事实的方式去讨论:花粉可能走哪些路、每条路有多大概率、结果的分布长什么样。

一段科学史。 1830 年代,苏格兰植物学家罗伯特·布朗在显微镜下发现花粉颗粒在动,一度以为它们是活的,后来用玻璃粉、矿物,甚至磨碎的埃及狮身人面像碎屑重复实验,排除了「生命」解释。此后半个世纪这一现象一直是谜。1905 年爱因斯坦提出,颗粒是被看不见的液体分子不断撞击才动起来的;次年斯莫鲁霍夫斯基独立得出几乎相同的理论。当时分子是否存在尚有争议,但两人用统计力学给出了可检验的定量预测,几年后被佩兰的实验证实。数学上,维纳在 1923 年将其严格化,所以布朗运动也常被称作「维纳过程」。

离散模型:抛硬币的随机游走。 作者把时间切成一个个「滴答」,每个滴答抛一次(不一定公平的)硬币,正面向上移动 u,反面向下移动 u——硬币代表水分子随机的撞击。n 步之后的位置就是 n 个独立 ±u 的和。所有可能位置可以画成一棵「二项树」:到达第 n 层第 k 个节点,等价于 n 次抛掷中恰好出现 k 次正面。作者一步步解释为什么到达某个节点的路径数是二项式系数「n 选 k」(先数有序的选法,再除去 k 个正面之间的排列重复),从而得到二项分布的概率公式,并算出正面次数的均值 np、方差 npq。由于位置等于 u 乘以(2 × 正面次数 − n),位置的分布与二项分布概率相同,但取值可以为负,均值为 2nu(p − 1/2),方差为 4u²npq;硬币公平时均值为 0、方差为 nu²。作者感叹:一个完全随机的粒子,我们却能对它的位置分布给出精确描述。

走向连续时间。 接下来让撞击次数越来越多、每次撞击的影响越来越小:固定物理时间 t,把每步步长取为 1/√n。作者强调这个缩放至关重要——如果只增加撞击次数而不缩小步长,方差会爆炸,粒子会被撞到不合理的远处。早在 1738 年(比布朗的观察早约一百年),棣莫弗就证明了最早的中心极限定理——棣莫弗-拉普拉斯定理:适当标准化后的二项随机变量收敛到正态分布。套用这个定理,作者推出缩放后的随机游走在时刻 t 的位置收敛到均值为 0、方差为 t 的正态分布;再引入缩放因子 σ 和让硬币偏置随 n 变化的漂移项 μ,就得到一般的带漂移布朗运动,其边缘分布是均值 μt、方差 σ²t 的正态分布。附录还给出了二项式定理的归纳证明和不经过 Slutsky 定理的「从头构造」推导。

作者的提醒与感悟。 作者坦言这并不是「随机游走作为整个过程收敛到布朗运动」的证明,那需要 Donsker 定理等更高深的工具;本文只论证了固定时刻的边缘分布。但他认为这足以让人直观理解布朗运动的本质。他回忆当年在课堂上看教授推完这段代数时「先觉得惊讶,然后觉得理所当然」:正态分布无处不在,正是因为它是独立同分布随机变量之和的极限分布——随机游走无论平移、缩放还是不对称,最终都会收敛到正态分布。

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