Je suis ravi de vous présenter Random Walk, un projet scolaire réalisé en utilisant Python. Random Walk permet de simuler différents types de marches aléatoires, notamment les marches aléatoires simples, les marches sans retour et les marches auto-évitantes. L'objectif principal de ce projet était de visualiser et d'étudier la surface parcourue par ces marches aléatoires.
L'un des défis majeurs auxquels j'ai été confronté était la modélisation et l'implémentation des différents types de marches aléatoires. J'ai dû trouver des solutions pour générer des mouvements aléatoires dans l'espace en respectant les contraintes spécifiques à chaque type de marche. J'ai également dû trouver des mécanismes pour éviter les retours sur les pas précédents et pour éviter les collisions dans le cas des marches auto-évitantes.
Pour résoudre ces défis, j'ai utilisé des algorithmes de génération de nombres aléatoires pour déterminer les directions des pas. J'ai également utilisé des structures de données appropriées pour suivre les positions des marches et éviter les répétitions ou les collisions.
Cette expérience m'a permis d'approfondir mes connaissances en programmation Python, en particulier en ce qui concerne la manipulation des listes et des boucles. J'ai également amélioré ma compréhension des concepts de marche aléatoire et de leurs applications dans différents domaines tels que les mathématiques, la physique et la modélisation de systèmes complexes.
En conclusion, Random Walk a été une expérience enrichissante qui m'a permis de développer mes compétences en programmation, de relever des défis techniques et d'acquérir de nouvelles connaissances sur les marches aléatoires. Je suis fier du résultat obtenu et je suis convaincu que cette application peut être utilisée comme outil d'apprentissage et de visualisation dans divers domaines scientifiques.