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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:
    ! p: {; [% Y, b6 \, u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+ F8 t8 H2 a% Y
    : J0 {5 S9 d- }) m) F1 [
    鄙人谈几句话:7 N, [* p5 q6 I$ j6 R
    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。/ |. y# k) X8 I4 u
    ( A1 z' v0 i; \5 Y# E2 B8 ?6 ~
    以下是鄙人的python模拟程序: : L, f& E( d6 b6 ^* S" k
           #Author : Naupio/ I' p1 I" p4 N$ d
    import random as rd
    ( Q% B' q+ G; Z" jchange = True
    4 e7 e6 k3 Z, K  I+ ^def moni(times=10000):
      i4 i) P# X0 {+ b# |) L    counts = 0.0+ ?* L2 d; X5 [8 n
        for i  in range(times):
    * r" M$ D( j! r; n& y* y2 |/ c        rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门7 V! E0 D3 f2 E) X( g
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门/ @0 e2 g, e- z
            aim=[0,1,2]                    #初始化三个门
    . ]) u& j  ?9 O               
    5 V; u  M  I, c2 \4 D        #找出要主持人打开的门 2 o& C) N/ a. }. @! M- \; D
            for j in aim:
    1 E9 _$ R. ~2 B! l' @% J            if (j!=guss and j!=rightaim):
    . v" D5 g/ i5 z$ y8 L% i                openaim = j6 k5 C1 M- s* \  V: f
                    break
    7 u0 A5 j9 [3 P* v0 P4 N+ U7 L8 k- ^  5 B2 _8 j" J8 ]; h3 N. E
            #找出另一个门 # G0 U1 l6 b- ?& b- c& a6 N8 w
            for j in aim:
    + ~- t, }* W' R& p            if (j!=guss and j!=openaim):
    6 P# e" y, h; D! A  L                otheraim =j: b' _5 M! f) [; W
                    break
    7 x& m1 K) t4 g! P" j  s) X9 ?0 R) l. x# m) ]1 m& `1 k
    7 [* _7 U- A( O5 o! B- [$ {" h
            #改变选择
    & o' H  X4 @; P: e        if change:
    7 }9 O5 a' K! C5 `7 Y- p) e            guss = otheraim
    6 V: h& L! H6 r7 `) F: s         2 M) W9 z  f% n
            #改变选择之后猜中汽车的次数统计 9 a3 [8 P) k" Z2 Z( C# v) n
            if guss==rightaim:
    1 M% m8 g6 w# Z% X" |1 k/ v            counts+=1
    ; ]  c$ i. s+ _4 Y. }        
    : ~2 P4 D6 F. ]8 C' i            #返回改变选择之后猜中汽车的概率
    ! l0 s  v! Z. O! j2 [% L3 T0 K    return counts/times
    ! U, K/ {3 l6 L# ?1 Eprint "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)1 \- F# X  g: F+ J- J8 l6 V
    print "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)9 t. a7 {9 a( e' [. U7 C2 Y% L
    print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)
    , u- A$ ]/ [( I) j9 jprint "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    6 {- ~: L& H2 h/ ^9 @% W. fprint "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) 5 D* c% ~% P) ]/ H
    ) p. H5 {$ n# M/ }' ^
    以下是模拟效果截图: , v' C# _) j0 @  n7 m! y

    5 E4 A# H" j4 w7 q
    # w8 n9 Y6 z5 D$ M% Y" @, N鄙人最后说几句:
      f+ J: E' h3 \8 D9 A6 ~( S 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。5 z2 Y6 D+ Z' ^8 r
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio ! \8 h0 [% S! o* a/ d8 `% |4 r
    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。

    ) Q& I" g) S: O# I" B* q8 R6 v& K8 X+ y1 s! o# P' O

    * {2 V7 k* ]" F& ~4 z
    , g0 [/ F! r$ J
    zan
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