İstatistik ve olasılık teorisinde yer alan "kendiliğinden geri gelme" kavramı, belirli stokastik süreçlerin ilginç ve sezgisel olmayan bir davranışını tanımlar. Bu yazıda, bu önemli kavramı her yönüyle ele alacağız.
Matematiksel olarak, bir Markov zincirinin bir durumundan başlayarak, zincirin sonunda (neredeyse kesinlikle) o duruma tekrar dönme olasılığı 1 ise, o duruma "kendiliğinden geri gelen durum" denir. Eğer bir durum kendiliğinden geri gelmiyorsa, ona "kendiliğinden geri gelmeyen durum" adı verilir.
En basit örneklerden biri, bir doğru üzerindeki rasgele yürüyüştür. Tek boyutlu ve iki boyutlu rasgele yürüyüşlerde, yürüyüşün başlangıç noktasına kesinlikle geri döneceği kanıtlanmıştır. Bu, onları kendiliğinden geri gelen süreçler yapar.
Ancak, işler üç boyuta çıktığında durum değişir. Üç boyutlu bir rasgele yürüyüşün başlangıç noktasına geri dönme olasılığı 1'den küçüktür, yani kendiliğinden geri gelmez.
Bir Xn Markov zinciri ve bir i durumu için, i durumuna ilk dönüş zamanı:
τi = min{n ≥ 1 : Xn = i | X0 = i}
şeklinde tanımlanır. Eğer P(τi < ∞) = 1 ise, i durumu kendiliğinden geri gelendir.
Sonuç olarak, kendiliğinden geri gelme kavramı, stokastik süreçlerin uzun vadeli davranışını anlamak için temel bir araçtır ve birçok teorik ve pratik alanda kritik öneme sahiptir.