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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: 9 D" D: P& I( F9 F" j
    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。) A6 ?% M* D5 y$ C1 \! a+ g9 q- U- F

    . h) H/ l  S0 K; l鄙人谈几句话:% _* O+ _7 m+ I. ^$ _7 T4 l
    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。' F, f1 D8 ^* L% O! |9 a

    ; Y  @, q' o8 t; w% i以下是鄙人的python模拟程序:
    2 |2 k4 w8 A7 Y4 K       #Author : Naupio
    8 P' d. b8 }6 u0 w% I+ r: ?7 ximport random as rd$ U, ]7 n. X% M: V+ ]
    change = True2 U8 }8 Q5 y0 l: d& H0 C
    def moni(times=10000):0 R& A: h* l$ F$ K
        counts = 0.0
    & u) e$ D8 }1 ^! K+ |- L1 X, B: F    for i  in range(times):: k# j% ?- t1 }5 D
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门7 Z! X6 H2 I2 J* a; B
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    . U& w  }# }# T' e        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门) I. H: d4 w" l. K
                   
    ) r5 R. S7 B2 J; g( \3 ]        #找出要主持人打开的门
    5 [9 O2 @( ]/ m6 e% J* C        for j in aim:- G8 E$ q8 ]" ?0 {1 K- G, y
                if (j!=guss and j!=rightaim):
    ( @6 c! W+ d# _1 \  c                openaim = j
    ' ?, i5 x- P& D, O/ @* X/ T) U2 B                break+ u7 s0 ^" J- ?" }! s" G
      
    . n& ?* _/ B" t        #找出另一个门
    ; c: d; E/ Z1 v" q* K3 w& N        for j in aim:
    * v. ~: x; ^6 Y            if (j!=guss and j!=openaim):, P# H& ^* B4 b- I6 p1 D
                    otheraim =j
    8 L4 X4 W, h* y; e. l                break
    2 s- Y$ N2 ~! C, u* R
    + s3 }; a% D' u
    1 x% R2 `- E* E9 k1 B        #改变选择 7 N- c4 ?! x3 G4 s
            if change:, S" a4 i% O# A
                guss = otheraim+ i/ a1 [6 T) ]8 k5 t
             
    , Z+ J- p) {1 n$ K8 M/ C: \: u        #改变选择之后猜中汽车的次数统计
      Q9 G* M4 _% m- p        if guss==rightaim:. J8 S2 c+ m3 P
                counts+=18 e' |8 j, M  G3 _, }8 k
            
    : E* {2 I8 t- Q7 d; b2 }; c            #返回改变选择之后猜中汽车的概率 . u% V% v5 C' s3 h5 C( \
        return counts/times( L4 x+ e) c- z7 l. {& ?3 V% w, l
    print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    + O$ d: Y7 l2 i- Eprint "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)0 W4 j) a, @5 P. l8 n" {8 T; S
    print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)5 {& p# n1 I% r3 P9 n
    print "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    - ?. M) Q: @& K& b& e& _6 mprint "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) 6 I: h5 W: ~8 v  F: `* t4 Z7 K

    9 P# [1 F& W! X, V' n4 T4 r以下是模拟效果截图: 0 \# Y9 {: |- e/ j; U
    % ]; Z. x+ r6 ^) u5 L0 m6 J  {

      [) I. V6 t$ C$ w* [: S2 f% C鄙人最后说几句:1 d& z# X( j5 O( j2 d- p4 s, W2 ?
    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。
    # |; H# B8 v8 @' t
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio ( y" v& w/ `( j7 H  P& P  h/ V
    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。

    8 m! m3 U$ h" `# O, V# B8 i# J; I5 U, G8 q9 i+ D4 ~5 {4 l/ B

    # p1 Z4 j; l4 |+ w5 C. X8 Y' Z
    & M3 J% g9 W4 Y2 s$ j0 \
    zan
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