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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: : B! M  k9 m" ]0 P
    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。
    # i" Z- D' ~: ]4 r
    / |7 \0 K, D! _$ `( _. r) K: e鄙人谈几句话:/ G0 [8 v6 d) ~& W
    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  c9 m! L/ L1 e; ^. C) M

    + T6 m1 T, E# w  y# v: m以下是鄙人的python模拟程序:
    ! [: @7 @! Z  h# F/ p" R  i       #Author : Naupio  x5 H* |" x$ G6 A1 F/ Q
    import random as rd
    7 }/ a  w  q7 o2 P& Gchange = True
    + t: t; P$ d* C8 q9 g. E* ydef moni(times=10000):( v" F% c! Y" [: t7 i
        counts = 0.0/ b8 t. S2 J8 L; x
        for i  in range(times):: a( |3 W8 t# T2 U) G# }
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门
    " n4 F# W& |" s        guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    3 B8 M6 [4 s9 \, a        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门6 e  N2 I- [0 f) S/ i6 T7 O% x
                   $ P1 Y% n5 \0 c; C
            #找出要主持人打开的门 & V+ H' ^. ^7 o  b+ k9 o; I) a9 `+ g: E
            for j in aim:
    ) r1 b8 |4 E& ^3 g9 x0 w# K% H+ y' y            if (j!=guss and j!=rightaim):7 Q; f6 q9 k$ e7 L. x: h
                    openaim = j
    8 G+ h" D4 i( J                break/ S' S* o* G$ Y/ Y/ M
      
    1 W# H8 E! R) e4 s# N" M* e        #找出另一个门 : l7 S8 V* P7 R8 \6 l
            for j in aim:/ k2 N* r5 s" ^. N* h1 M
                if (j!=guss and j!=openaim):
    ; Q' w8 S2 U; z8 D/ e6 p) B6 w6 p. M                otheraim =j8 H. r9 s9 k$ t) Z$ p6 N8 Q
                    break. R0 V5 g( B; b$ O
    . C2 L& U5 L# r& @3 v& n* m! w$ R
    : `3 M4 \# s. B" l, D
            #改变选择 ! a8 }# D! ]! @5 ?
            if change:0 P# I' c  L, ~* q1 A7 i; h8 C
                guss = otheraim
    - I& e& \& F1 x( j9 B# }         , E! g0 k7 w1 T5 v* }+ ~
            #改变选择之后猜中汽车的次数统计
    5 J- b9 ?* J# I8 m$ S9 [+ R        if guss==rightaim:
    2 f$ ~8 K9 s( t' L            counts+=17 h/ q2 m) k$ k; u5 D; ~( i, ]
            
    ; w- s/ w8 w- q) C8 C1 F! q, b7 ]            #返回改变选择之后猜中汽车的概率 9 U2 K4 ~4 B* R4 o
        return counts/times
    - b0 S! v4 Q7 T% S; mprint "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)  R2 C9 C# p% B9 n2 T" x+ Q. X" ~
    print "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    0 n* ?: y0 b  U5 K/ Z+ |print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)3 ]/ u3 b7 N4 n
    print "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    # O1 `$ q$ [: u5 O: Iprint "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) 3 C1 h/ P! F( f3 @( A+ V- f6 p
    , \% T& m% s/ }7 T5 e; F
    以下是模拟效果截图: 2 W- r( `% r4 S. o8 Q+ z: |, K

    1 T' i( n5 D$ w3 l" t7 \2 V  X+ a+ S- j8 L* b1 g3 y0 O* q
    鄙人最后说几句:" S: Q) p  @7 Q9 h/ ~3 i; b* R* r5 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。1 A! `% q) ^- y1 C& E
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio 0 i0 M  @% K: L9 L- w( y
    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。
    7 ?# g9 |" M7 ?. U: I% H$ O, ^

    ! s# k- i: y  w+ K+ w" l5 h- y

    0 \: d0 {' a8 y% q. y! N) z
    ' e$ y( j: C& n7 ~7 D
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