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用python模拟三门悖论

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    发表于 2014-9-18 17:07 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    直觉的欺骗,三门悖论的模拟
    以下描述来自百度百科: $ E. v2 U& Y* i2 F
    三门问题(Monty Hall problem)亦称为蒙提霍尔问题、蒙特霍问题或蒙提霍尔悖论,大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。问题名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Hall)。参赛者会看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门可赢得该汽车,另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当参赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候,节目主持人开启剩下两扇门的其中一扇,露出其中一只山羊。主持人其后会问参赛者要不要换另一扇仍然关上的门。问题是:换另一扇门会否增加参赛者赢得汽车的机会率?如果严格按照上述的条件,即主持人清楚地知道,哪扇门后是羊,那么答案是会。换门的话,赢得汽车的机率是2/3。
    + W$ I4 Q8 ]1 {1 ~0 k
    ) g1 w1 F  j. e5 B4 \鄙人谈几句话:
    9 U2 \- w) G+ V6 }7 Q& \很多人都认为改变选择之后是二选一的情况,认为赢得汽车的概率是1/2,包括伟大的数学家鄂尔多斯都这样认为。但是我们要用事实来证明,如果真实做这个实验,会消耗太多资源,下面由鄙人用计算机编程来模拟这个情形。源码公开,如果有大神觉得不妥,欢迎指正。* k' t" T) y9 {1 n

    # w5 @4 k& o' D2 {3 I  @" j( ^以下是鄙人的python模拟程序:
    9 s! D+ p. K' H! R% T! d, T       #Author : Naupio, B, n& w6 [, w  g2 {7 E( K  ]
    import random as rd% ]; S2 g+ }- g/ S4 |  ]3 y  V
    change = True+ S( [; b" u" N5 g
    def moni(times=10000):
    & G, O( _1 J$ O, B" z    counts = 0.0
    8 i; W3 L0 j" o- M" @# x9 I    for i  in range(times):' g3 \0 k+ @6 K% o; c
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门- m  }1 e! v" O( \
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门7 ^% @- H; l4 e6 l
            aim=[0,1,2]                    #初始化三个门  }0 d( W1 f' P1 p' S
                   
    2 P# k$ \2 R+ [+ R& |4 y  h- m        #找出要主持人打开的门 + L  ~/ M" e% Q6 k
            for j in aim:. t2 W) o% @4 p$ l! @* O. h5 G
                if (j!=guss and j!=rightaim):
    / S6 q* U* A% V/ B3 ^( y                openaim = j
    5 h6 D% `2 j$ D2 M                break
    6 x" |( C* P$ V+ w  
    0 A* d" k( W" B8 M& M8 z        #找出另一个门
    ) J- l9 Y' s9 f0 q  t        for j in aim:
    1 n) l  r3 @( w' B7 T7 @4 ~            if (j!=guss and j!=openaim):4 G( ?  M) F, }. r( r8 @
                    otheraim =j
    0 r, X$ j) l  k+ o' R6 X) T                break
    9 s2 p! J+ f$ f$ e5 n0 g$ s% R9 H6 z, w' q' `9 B1 X0 h

    4 m1 U( @& k) ^3 E        #改变选择 + e3 o( H+ ?  B# O$ M+ O( |
            if change:$ j$ @2 x) G" i. I) Y
                guss = otheraim! W2 ]0 {9 ?8 L' [" N& K9 u
             
    ' ?5 V  z( I7 P9 l8 o3 y- M& h  e        #改变选择之后猜中汽车的次数统计 , P" h5 B& ~5 K, _6 X# x4 H
            if guss==rightaim:3 a5 r  ^* @9 r+ W3 L7 ~
                counts+=1
    : U9 O, V0 W9 i: J        
    $ F9 T4 n4 }2 v0 ~8 R4 ?3 g; k            #返回改变选择之后猜中汽车的概率
    6 J2 p1 {0 W. `" k    return counts/times6 T4 o# ^0 h0 B4 J% o
    print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    ! G2 f- l% K4 ]# o9 H' [" tprint "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    . f" j3 S4 `3 L7 u0 Bprint "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)
    % H: L) \  v6 H% \: D/ L% {$ ^9 j' Jprint "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)% c9 C) K1 i* D& w; p2 C
    print "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) 6 t# T3 Z; n* b( d+ j. y

    5 y: c: J6 p# R# O3 Q: f+ Q" ?以下是模拟效果截图: 3 `0 b. X6 t" [, {  a
    $ {8 {8 k- l7 q5 x4 l. ^* I/ e
    ! h/ T7 [, p  U2 ?
    鄙人最后说几句:8 F$ C% g& t5 X+ d
    从模拟的结果上来看还算是成功的,随着模拟的次数越来越多,结果越来越接近2/3,本来想打算再提高模拟次数的,但由于我的本本比较渣,会卡爆,所以只模拟到一千万次。
    / P2 j' x  e' E' J- n* m' _7 d
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio ; z- j: s1 a- k1 s
    ps:不排除有错误,欢迎指正,欢迎交流,转载请注明出处,版权所有。
    * {( D6 e* e# V/ i3 U( R

    & b# S7 M6 h; z3 ~8 |2 Y; s/ t

    2 i5 e( R' ^3 F6 t$ B# a
    1 p3 y/ r8 `2 k+ H8 V
    zan
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