# Una realización del paso de tiempo del proceso 1D Brownian Excursion dt = .0001importar matplotlib.pyplot como pl importar numpy como npt0 = 0.0 dt = 0.0001 t_final = 1.0 T = np . arange ( t0 , t_final , dt ) ax = pl . figura () . add_subplot ( 111 ) ax . set_xlabel ( 't' ) ax . set_ylabel ( 'X' )np . al azar . semilla ( 3 )mientras Verdadero : B = [ 0,0 ] para _ en gama ( len ( T )): old_value = B [ - 1 ] nuevo_valor = old_value + np . al azar . normales ( 0 , dt ) B . añadir ( valor_nuevo )W1 = B [ - 1 ] para i en el rango ( len ( B )): B [ i ] = B [ i ] - dt * i * W1 si min ( B ) > - 1e-14 : romperpara i en el rango ( 1 , len ( B )): ax . plot ([ dt * i , dt * ( i - 1 )], [ B [ i ], B [ i - 1 ]], 'b-' , ancho de línea = 0.5 )pl . mostrar ()
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