QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 6400|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

用python模拟三门悖论

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

7

主题

9

听众

496

积分

升级  65.33%

  • TA的每日心情

    2015-11-11 09:17
  • 签到天数: 234 天

    [LV.7]常住居民III

    社区QQ达人

    群组2013年电工杯B题讨论群

    群组2014年网络挑战赛交流

    跳转到指定楼层
    1#
    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:
    ( M, `1 i8 a6 T+ }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。1 r$ V. [" Y$ N4 b4 m

    9 L& `; }9 V- \  F% W鄙人谈几句话:6 l1 t0 l8 h9 X' _- S) ~/ z  p
    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。9 X$ I9 }9 E) R. r; E8 U, i

    ; @3 L" t" S$ L6 w$ U. e0 m以下是鄙人的python模拟程序: " D  y7 B% C; c
           #Author : Naupio6 `7 S/ X; I* \
    import random as rd
    ( Q- C, f+ ]5 d) W( F1 m; schange = True
    . B3 Z: ^) _* gdef moni(times=10000):  T, x9 N0 C. J
        counts = 0.0
    1 W+ }$ K3 U9 W0 \& c* d7 R    for i  in range(times):
    % h; _, X, {$ E$ J; i; N        rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门0 {7 N, F) ^3 U# b3 W, t8 h
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    : R8 W) P/ J3 O& p9 o* b2 v        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门1 a" F* g6 m- i" |4 `
                   * q  Y2 z. }; B7 [" {3 A
            #找出要主持人打开的门
    ( z/ ~- H+ p  k, C# V, X        for j in aim:! _; i; p3 o& g4 j% J1 |4 ]
                if (j!=guss and j!=rightaim):0 i, _1 \- {$ {4 z5 x
                    openaim = j$ a" s5 o; J; ]/ m% ^' a  J
                    break3 ]6 W7 J; J/ V3 ^' F. `, `) {1 e
      
    3 K/ [$ p5 V: B, Z, I( m) e% K: E        #找出另一个门
      {) Q. Z4 U+ z5 e3 V! v* M+ W( i        for j in aim:
    9 q/ r$ D  t, G# M            if (j!=guss and j!=openaim):# p! P' R" @+ Y5 L
                    otheraim =j1 r, M: W. B& ]' S
                    break
    7 M* P7 h7 p% a! g2 g( q7 |
    + R& ]7 F9 G9 c4 G- r3 L) B% V" l2 Q" a4 \8 u! K
            #改变选择
    & l# @1 I/ u# |. V6 ]$ g3 t. ~2 @        if change:
    6 f9 j# x: P* W5 b$ C6 g& @0 Y            guss = otheraim3 ?5 f- l: m. t9 d3 M3 s6 t
             
    8 |3 E' ]7 P  B$ [' \% h* J        #改变选择之后猜中汽车的次数统计
    + Q0 N0 ^1 N6 O" A# U        if guss==rightaim:$ G( b) l0 \0 }6 B3 `% e% T) Y5 Q  b& H( S
                counts+=13 l* K( n9 }2 C/ h$ \( c3 \8 x% ?
            
    , ~$ I" `6 [8 ]. h; W            #返回改变选择之后猜中汽车的概率
    / [5 Q2 h4 r% T: M9 \' R    return counts/times
    8 Y6 ]5 f. N# |- Mprint "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    . P* ^: T! {7 q+ `print "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    , @5 F3 Q/ X3 n) P, u8 X* yprint "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)
    8 P  G% ^. u, }8 z4 T+ Jprint "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    0 \" B4 \" j# V3 X) |1 @print "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) 8 u6 |- g5 I) B, Z1 }! u  N- m+ ^
    ; u/ ]. Q: g" W- v# G0 P( m: Y7 D* M
    以下是模拟效果截图: 8 p; T* c* ]& w1 v+ d

    % z- |' _' f5 Q- a: f' D+ F5 W4 S8 w: j
    鄙人最后说几句:
    8 U7 s8 D' ~, g# R; u* O: n" y 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。4 d+ E8 V$ K1 k% A$ e2 p
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio - z4 M- z7 X  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。

    ; C( |2 d6 Y) `) |) Y
    4 l+ |' X, [% }$ B
    % c8 w: m2 _2 C% T

    * ^& R1 i. D- U' T
    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-7-18 11:09 , Processed in 0.416307 second(s), 50 queries .

    回顶部