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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:
    , o3 U0 H/ {+ y* x  T2 O& ?) q* G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。7 S, t8 U- J" p/ H
    ; k  n8 i9 u8 X+ m$ H% R
    鄙人谈几句话:* H5 _; N  B& w* T9 T
    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。, s# J8 w" n0 C) {

    # s& A" S2 [! Q/ Q: x1 k以下是鄙人的python模拟程序: % K: e5 P# m1 \, {! [
           #Author : Naupio
    8 C# S1 B2 y! y3 v0 c; h/ ?import random as rd# A8 i' O5 V& B  C+ }! d  S! U
    change = True
    - b" S, F0 M2 @6 t  L; ~% W. N1 l( Z, Adef moni(times=10000):
    * _4 V1 M. w6 k; q+ D1 w: _6 g    counts = 0.0) v" B2 F* b9 y4 x& w& W$ z1 f- i
        for i  in range(times):
      U/ e+ ^- `  r% }- |' {        rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门2 ?8 N/ K& m7 H5 s0 i
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    + [* z/ |; h3 R2 i: [* D        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门
    , Q- p0 V5 f$ d               
    # n3 l: T( O6 G        #找出要主持人打开的门
    2 D" }  T9 ]8 c# L/ q2 s        for j in aim:( {% p9 L5 \4 r  i, r& g4 [) U
                if (j!=guss and j!=rightaim):
    ; }8 |' u. q' N$ `4 k& l9 N                openaim = j" S$ Y6 D3 d9 P, X& g( b
                    break0 O# m% l9 v: n* G/ a& k( ~
      
    : ~5 W& j$ {' |8 W: |5 X$ l4 d' r: S% ]        #找出另一个门 * N+ m/ f2 M) D, r; p2 i  e- \' _( O
            for j in aim:+ D0 l' I% a$ |0 W8 c8 b% U6 H
                if (j!=guss and j!=openaim):
    % B7 I, Z  @5 d; z3 y" D. e+ P                otheraim =j
    * k9 f- {  [2 F! F* Y                break9 M2 A; A6 N$ L0 q% e8 f

    0 R8 K8 z3 @6 P* }. Z5 A! }8 M5 U/ B/ C) X* @
            #改变选择 % l9 W7 y$ _: ?  z: j+ y2 m
            if change:8 n/ p/ X, ]3 h
                guss = otheraim  i# B( {9 w$ K3 X, {4 h/ S* Q* X
             
    ' q  S" q2 z: c8 d9 C7 ]2 ^3 m: v6 G5 n# W        #改变选择之后猜中汽车的次数统计
    , Y; ]# g. S: f1 U* n! y        if guss==rightaim:2 E- K4 Z9 w# V' |5 G4 H: s3 _
                counts+=1) U9 [5 r2 S+ u3 Z! ^
            , f8 E9 s) U2 s' o' v3 E  v
                #返回改变选择之后猜中汽车的概率 1 Q8 j! l; c3 x3 h0 U7 n# A
        return counts/times
    9 Y" A9 _- Y+ _0 K8 A3 _print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)& a+ U" I: ^7 V' Q; W
    print "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    1 ]; N6 Y. ?" b2 v, M+ d9 q( w' M: c, h, pprint "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)/ V" e+ X5 M! i4 p+ \
    print "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)' c4 s5 [7 z" O" n# y9 P  i5 v
    print "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) : @" n, F2 d% ]' w/ Z

    7 o( X% ~( r2 |; {" z以下是模拟效果截图: 0 s* @. Z5 C- {, }( `2 |9 ^

    8 d" z. T( z- G9 _- f/ q
    ; D. `2 A. }/ a2 h+ P& V鄙人最后说几句:, W+ U: s% |: A# b& ^
    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。* t4 C; N7 u% o
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio % e  Z& G( h. C2 f) k- C% g
    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。

    5 u! T& J3 X- X0 q3 X+ F3 ^- c0 @: \8 m
    2 z" L, F; G* G2 h! T3 O

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    zan
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