Un proceso estocástico donde el estado de un sistema evoluciona mediante pasos aleatorios, a menudo utilizado para modelar la difusión.Un paseo aleatorio es un modelo matemático de una trayectoria que consiste en una secuencia de pasos aleatorios. Es la descripción más simple y universal de la difusión: una partícula (o una molécula, un animal, o incluso el precio de una acción) que se mueve de tal manera que cada paso es independiente de los anteriores. El paseo aleatorio explica por qué una gota de tinta se extiende en el agua, cómo el calor se conduce a través de un sólido, y cómo la trayectoria de un borracho que deambula desde una farola termina, en promedio, a una distancia proporcional a la raíz cuadrada del número de pasos.
El paseo aleatorio fue formalizado por primera vez por Karl Pearson en 1905, quien lo planteó como un problema en Nature, e independientemente por Albert Einstein en su artículo de 1905 sobre el movimiento browniano, donde derivó la ecuación de difusión a partir de colisiones moleculares aleatorias. La teoría matemática fue desarrollada posteriormente por George Pólya y William Feller.
En el caso más simple, un caminante en una línea da un paso a la izquierda o a la derecha con igual probabilidad. Después de N pasos, la posición esperada es cero, pero la distancia esperada desde el inicio crece como √N. Esta escala de raíz cuadrada es la característica distintiva de la difusión: el desplazamiento cuadrático medio crece linealmente con el tiempo. En entornos más complejos, los pasos pueden tener diferentes longitudes, direcciones o probabilidades, pero el teorema del límite central asegura que muchos paseos aleatorios convergen al mismo comportamiento difusivo. En mecánica cuántica, la misma idea se aplica a la evolución de una función de onda bajo perturbaciones aleatorias, dando lugar a fenómenos como la localización de Anderson.
Los paseos aleatorios modelan la difusión en física y química, las fluctuaciones de los precios de las acciones en finanzas, los patrones de búsqueda de alimento en biología, y la propagación de rumores o enfermedades en redes.
En un paseo aleatorio en 2D, el caminante regresa al origen con probabilidad 1, pero en 3D, la probabilidad es solo de aproximadamente 0.34 — lo que significa que una hormiga borracha en un plano siempre volverá a casa, pero un pájaro borracho podría perderse para siempre.










