我想展示（通过模拟演示）一个随机过程，该过程在交互之后是确定性的，即以时间已知的预定义值（大致）结束。
解决方案的条件：
1)随机过程应显示可见的随机性（图表）=interactive
2）最终结果的“收敛”应该是渐进的，因此最终结果令观察者感到惊讶。
3） R中的解决方案（希望如此）。
在这种情况下惊奇的意思：我的意思是，在生成过程中，观察者的期望不是（理性的？）....（在确信随机毕竟不是随机的信念意义上的惊奇）。
子问题（设置）：
终端（最终）值是先验地（在生成过程系列开始时）还是在过程结束后（以确认值匹配）显示给观察者是否重要？
概括：
1）如果没有提供解决方案，如何处理？（任何提示都有帮助）
2)应该使用哪种工具（统计/建模）？如何设置流程？
编辑：改进版（我要问的）
模拟（大量）同分布但依赖的随机变量，使得它们的总和理想地等于预先指定的值，或者失败（对于连续的 RV，我们将以概率 0 命中单个数字），这是给定的给定概率的范围。（在@Stephan 的帮助下。）
假设在次迭代之后，您的过程应该以预定义的值结束。
您可以先模拟一个具有您想要的任何特征的进程，然后对其进行如下修改：
请注意，这要求我们修改无约束过程时。
这是和的示例：
target <- 2
n_steps <- 1000
set.seed(1)
process_raw <- cumsum(rnorm(n_steps+1))
process <- process_raw + (0:n_steps)/n_steps * (target-tail(process_raw,1))
plot(process,type="l")
abline(h=target,lty=2)
如果您需要可以在时间计算的东西而无需“向前看”，则可以在上面的公式中代替
但是，那么您的过程将具有越来越低的方差：
process <- process_raw + (0:n_steps)/n_steps * (target-process_raw)
plot(process,type="l")
abline(h=target,lty=2)
您所要求的称为布朗桥 ；CV 上的其他地方有一个答案，询问如何将布朗桥转换为布朗“游览”：使用布朗桥模拟布朗游览？. 该问题使用包中的rbridge()功能e1071：
library(e1071)
set.seed(101)
r <- rbridge() ## default: end time=1, frequency=1000
plot(r)
abline(h=0,col="red")
的底层代码rbridge非常简单：
z <- rwiener(end = end, frequency = frequency)
ts(z - time(z) * as.vector(z)[frequency], start = 1/frequency,
frequency = frequency)
除去其额外的细节，这对应于，其中是维纳过程，是结束时间，正如维基百科文章中所建议的那样。
这模拟了一个开始和结束于零的布朗桥；如果您想修改起点和终点（如维基百科文章的“一般情况”部分所建议的那样），我建议添加线性趋势。
合奏：
rr <- replicate(500,rbridge())
matplot(rr,type="l",col=adjustcolor("black",alpha=0.05))
对此答案的先前版本的评论认为，波动性不会是恒定的；基于数值实验（比思考容易），我认为这是错误的 - 波动性是恒定的（我们也可以通过查看上面的表达式来看到这一点......
然而，细心的观察者应该能够检测到正在发生的事情，因为将偏向起始点（类似于，但不同于Ornstein-Uhlenbeck 过程）。