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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: / W! ]0 E3 l! v
    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。  ~: S$ S: L0 ?% }% z9 c* t
    : v/ [: d* N: g+ q/ K/ w
    鄙人谈几句话:
    # C5 f0 Z# p" u" h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。
      h: h/ F: @9 B8 n  S( d0 a2 ^& S3 S7 _
    以下是鄙人的python模拟程序:
    2 i6 a% ]7 Q& A; I- @. u3 g8 N       #Author : Naupio- {! @  |/ R# H7 [  ~0 Z* c  z- N
    import random as rd; F& p( J2 A; D# ~* D7 r5 ?
    change = True# i: `. q- l& Z% a1 I  \
    def moni(times=10000):0 c% M8 z1 T4 w( x$ ^8 S3 k
        counts = 0.04 ?8 _# h2 V/ q6 |
        for i  in range(times):- t- S; M  X* C/ A: E
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门
    9 y$ h" i: h) i        guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    - B" p( |5 Z/ V3 G0 X! a$ n. ?        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门
    - s/ {0 K7 _, A) x( }               4 r) r# e1 T5 O& a3 M
            #找出要主持人打开的门 * M3 ^0 n: T$ w. c7 F
            for j in aim:
    ' }8 D+ D. Y# H& K            if (j!=guss and j!=rightaim):
    - \  C3 f' ?$ g) f# a' h                openaim = j# r4 t/ d  z; q# C2 @2 i) M- e! H
                    break
      Y! p) F+ ?" ?2 x2 d; S4 {' K  
    * i% S% d: y( M" v; _4 @: A6 R3 E% y        #找出另一个门
    1 I$ J6 K. F* |% A8 `' q5 Z        for j in aim:
    % A3 h9 r( [3 X/ l% s  {: ^            if (j!=guss and j!=openaim):
    - c4 O0 |& o1 ~  r. k( y                otheraim =j& Y# L* Y; ^' t& S5 k) X+ O
                    break
    " q# q0 S+ e) }
    1 L& F5 A& I# t- \
    8 @) o5 @; K6 F1 x% X8 H: x        #改变选择   R( z) b6 Z( Z% o
            if change:* W* e' S) H8 L6 k4 w/ P
                guss = otheraim5 H5 Y: S1 v0 }, f: W
             
    9 n, K( Q+ E, a" _& y        #改变选择之后猜中汽车的次数统计
    + Z% Z- D( I4 w1 ^        if guss==rightaim:
    ' X) L. \. U$ {            counts+=1
    5 k1 i% |2 E& P% Z2 w        
    # [* o) S6 |. Y            #返回改变选择之后猜中汽车的概率 % _+ p2 ]9 s! t# d6 \/ T* W
        return counts/times% W) c& I8 M: N$ R. L
    print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    $ o% e. ^% ^4 ?+ I' q' fprint "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)  Z7 R! I( W) A# @. ^$ b1 W( s# Q+ F2 n
    print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)" [- f5 z7 k( B" Y
    print "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    : N) _# k# i/ D$ \2 p' vprint "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) / K: X/ ]! [& b& X1 O- Q0 Z. u0 v
    " S- X2 b/ X; D4 t
    以下是模拟效果截图: " ]9 C% X0 t& {# ?! }# l5 w

    ' o1 K2 C0 k; v! e/ o" D. Q( N/ v4 d
    鄙人最后说几句:$ g7 ?0 C  V7 @# Q8 Z
    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。  c% i( w2 |4 G: }4 Q# [
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio
      D( ^) H8 C7 ?$ D# A. Kps: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。

    " ~# f7 O5 {& I) h% ^" T% z% f0 u. Y. }5 x
    : a/ \9 J2 C! R% W
    % G  p6 o) Q  Z7 b# d- I
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