使用python做蒙特卡罗模拟求pi

思考者-Instrive

神奇的随机，蒙特卡罗模拟求pi

以下摘自百度百科：
3 m% x; d4 s/ W5 w8 P, m' {蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”, 而当一种模式足够精确时， 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷： 如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数， 而却构成一些微妙的非随机模式， 那么整个的模拟（及其预测结果）都可能是错的。

鄙人谈几句话：
蒙特卡罗模拟的用处非常广，而且蒙特卡罗模拟听起来有点高端霸气上档次，其实蒙特卡罗模拟的原理很简单，就是利用“随机”去创造一个数学模型，从而模拟复杂的系统来解决问题。下面是蒙特卡罗模拟的一个简单应用例子，求解pi的近似解。我们知道pi的9位有效数字的近似值是3.14159265。然后我使用的蒙特卡罗原理是这样的：单位长度为1的正方形中，我们在其中的一条对角线画一条弧得出一个扇形，刚好是单位为1的圆的1/4。如graph1。

! @% \( J) F- N$ x; _然后我们在正方形内生成随机的点。然后统计点在弧线下方出现的次数。弧下方的点数/总点数=1/4倍的单位圆面积=(πr^2)/4，r=1。然后我们就可以得出pi的值。
7 O0 E" B+ q. Q
以下是鄙人的蒙特卡罗模拟求pi的python程序：
#Author : Naupio
import random as rd


4 l/ D# X5 R0 x- r4 A8 Xdef findpi(times = 1000):
    counts = 0.0
    for i in range(times):
/ s; g4 J$ u8 R" R- h7 f9 v        x = rd.random()
. E6 X% k+ o! i+ H        y = rd.random()
* n  Y1 t6 B$ J/ {. M        if (x**2+y**2)<1:
. ^* i! Z. ?; p  h, X            counts+=1
    return (counts*4)/(times*1)
) n. I1 |0 o3 o# x7 Y9 t' c

8 O, b/ X# F, y$ y( w' Pprint "蒙特卡罗模拟一千次得出的pi近似值为：",findpi(1000)
9 i7 G  c  d9 \7 F9 {print "蒙特卡罗模拟一万次得出的pi近似值为：",findpi(10000)
1 I7 G7 `  Y* ^! ]print "蒙特卡罗模拟十万次次得出的pi近似值为：",findpi(100000)
print "蒙特卡罗模拟一百万次得出的pi近似值为：",findpi(1000000)
print "蒙特卡罗模拟一千万次得出的pi近似值为：",findpi(10000000)
print "蒙特卡罗模拟五千万次得出的pi近似值为：",findpi(50000000)
9 m/ j( ^* X' Z9 {2 v2 I5 g, z
以下是蒙特卡罗模拟的结果图：


- F; S/ ]5 M7 H9 A$ \; q最后鄙人说几句：
从模拟的结果来看，是非常成功的，随着模拟次数的增加，结果越来越接近pi的真实值 。蒙特卡罗模拟当然还有很多用法，下次有空时，鄙人会尝试用蒙特卡罗模拟来求解积分值。
! p# x5 ?( B' B4 T1 [+ g@madio @百年孤独 @数学中国—罂粟
ps ：鄙人无法保证绝对的正确性，如有误导之处，欢迎指正，同时也欢迎交流，转载请注明出去，版权所有。


7 `& K7 T& r: Q  Y4 x) x/ l

) R2 l5 R$ t9 s0 {' K

dazhou123

我来赞一个 ，，用Python会更方便

深梦沉睡

感谢楼主分享
# z$ S" ^0 c7 U" y+ I" h