もう一度(これでだめな時は更新してください。) : やり直します。

確率あるいは 数理統計関係たち	一様乱数の実験	幾何分布の実験	二項分布の実験
	指数分布の実験	-	-
コインを投げまくる実験	１枚	２枚〜１０枚	１１枚〜１００枚
	１０１枚〜１０００枚	１００１枚〜１００, ０００枚	-
コインを投げl番目に小さい数を調べる実験	１０１枚〜１０００枚	２枚〜１０枚	１１枚〜１００枚
サイコロをふりまくる実験	１個	２個	３個
	４個から１０個	１１個から１００個	１０１個から１０００個
	１００１個から１００, ０００個	-	-
サイコロをふりl番目に小さい数をカウントする実験	２個〜１０個	１１個〜１００個	１０１個〜１０００個
０からｋ(kは2〜9)までの数字が書かれた ルーレットを回しまくる実験	1個	2〜10個	11〜100個
	-	-	101〜1000個
０からｋ(kは2〜9)までの数字が書かれた ルーレットを回しl番目に小さい数をカウントする実験	101〜1000個	2〜10個	11〜100個
０からｋ(kは10〜99)までの数字が書かれた ルーレットを回しまくる実験	1個	2〜10個	11〜100個
	-	-	101〜1000個
０からｋ(kは10〜99)までの数字が書かれた ルーレットを回しl番目に小さい数をカウントする実験	101〜1000個	2〜10個	11〜100個
０からｋ(kは100〜999)までの数字が書かれた ルーレットを回しまくる実験	1個	2〜10個	11〜100個
	-	-	101〜1000個
０からｋ(kは100〜999)までの数字が書かれた ルーレットを回しl番目に小さい数をカウントする実験	101〜1000個	2〜10個	11〜100個
ルーレットを回しまくり同じ数が連続した回数をカウントする実験
じゃんけんをしまくる実験	２人	３人から１０人	１１人から１００人
大数の法則：１回の試行で事象Aが起こる確率がpであるとき、この試行を独立にn回繰り返した場合に、この事象Aの起こる相対頻度f/nがpに等しいことは、nを大きくすればほとんど確実である。 中心極限定理：一般に確率変数の列X1,X2,...,Xn,...のn項までの和Yn＝ΣXnの作る数列Y1,Y2,...,Yn,...はかなりゆるい条件のもとで漸近的に正規分布をする。(矢野健太郎編、数学小辞典、共立出版)
円周率を求める実験	点をプロットしまくって円周率を求める実験	円に内接する正多角形と外接する正多角形を使って円周率を求める実験	円に内接する正でない多角形と外接する正でない多角形を使って円周率を求める実験
	ビュフォンの針をひたすら落とし続けて円周率を求める実験
モンティ・ホール問題ひたすら型実験	３枚	４枚〜１０枚	１１枚〜１００枚
ランダムウォーク	孤独な一人旅	二人が一人旅	３人から１０人が一人旅
	１１人から１００人が一人旅	１０１人から１０００人が一人旅	一次元ランダムウォーク
ギャンブラーの所持金の 推移を確認する実験	勝ちと負けだけのゲーム	一着を予想するゲーム	宝くじ
乱数を使った絵	乱数を使った絵	乱数を使った絵その２	-
デュレット系モデル	２色	デュレットの共存モデルをみて描きたくなった図 (３色)	４色から１０色
	１１色から１００色	１０１色から１０００色	デュレットのウィルスまん延モデルをみて描きたくなった図
	出生死滅的モデル
席替えしまくる実験	２〜１０人	１１〜１００人	１０１〜１０００人

デュレットのウィルスまん延モデルをみて描きたくなった図(2011年9月27日公開、2011年10月01日14:37:08第1回の改訂)

ここでは、参考文献[1]、[2]で紹介されているデュレットのウィルスまん延モデルをみて、作りたくなった図を描いています。じゃぁ、そのデュレットのモデルとはどのようなものか、説明しなくてはいけないのですが、私自身それをしっかり理解していないし、あやまりがあるといけないので、ここでは参考文献をご覧くださいとだけ書いておきます。
わーい。
ここでやっていることは、health（健康な人）がいる場所とno or dead(何もないあるいは死んだ人しかいない場所)な場所、virus(ウィルス感染)の場所が最初init_numだけ分散していて、実験が開始されます。ここからの説明が大変めんどくさいというかわかりにくいのですが。。。ある確率で４つのイベントがおこります。４つのイベントの確率は各場所に依存するので、なんとも説明しがたいのです。うーむ。。。そして、
ケース１　健康な領域が拡大されることになった場合、
確率health_ex_rでhealthの場所がno or deadに１マス分拡大します。
ケース２　ウィルスが健康な人に感染する場合、
確率infection_rでvirusの場所がhealthに１マス分拡大します。
ケース３　ウィルス感染者が死ぬ場合、
確率death_rでvirusの場所がno or deadに１マス分変化します。
ケース４　ウィルス感染者が健康人間に回復する場合、
確率recovery_rでvirusの場所がhealthに１マス分変化します。

ふむふむ。。。というかわかりにくい。。。

expand_nは健康な場所が拡大した回数、infection_nはウィルスが感染した回数、death_nは死亡した回数、recovery_nは回復した回数です。


参考文献
[1] Newton 2009年8月号　偶然の数学　確率
[2] Newton 別冊　確率に強くなる

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●プログラムのダウンロード
○Java(durrettv.java)

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