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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: 8 L; T9 F. r4 ?0 t" m8 e
    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。! D: O" m( k6 w9 j- c  \

    - z$ i( ^# E, Z) H8 P鄙人谈几句话:; u1 R# A8 c% l: ~& I
    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。- ?3 Q" Q4 A* H, l$ Q* c

    # j1 G$ n) K2 H* v+ q3 V- }- K以下是鄙人的python模拟程序:
    . d: s1 c( I: y; q+ C; \& T( l% [       #Author : Naupio- T0 E4 Y- U  l' G
    import random as rd
    . e) G$ C5 a- d  [6 X! P& ^change = True* U5 N% A1 I: ]% g
    def moni(times=10000):
    1 t3 S% X2 v# Z1 w  d6 w9 D3 C    counts = 0.06 A- @& w! h6 o9 `
        for i  in range(times):
    . `: I$ t5 X7 r        rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门
    & I# N. |6 Q4 G$ m        guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    9 m& G1 n3 t& V2 G5 \$ u        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门& W6 p5 ]! f3 N2 Y* M) X# D1 n
                   
    5 f) j# n, G4 W1 M# E& P        #找出要主持人打开的门 * M  P) D. q* a
            for j in aim:
    # i' c% O- h& T5 F            if (j!=guss and j!=rightaim):
    $ {" K; D/ a; C" i                openaim = j; S. `5 Q3 E- z  D/ Z' d( {9 f
                    break& ^- D/ U- V2 ^' x, c% A, D2 A
      2 N7 @* K8 u8 z
            #找出另一个门 + f8 y/ o9 }: i1 ?8 \
            for j in aim:
    ) @$ N. {/ o$ l; s% E7 d/ l            if (j!=guss and j!=openaim):3 J( Z7 t- O$ _) l# {, y
                    otheraim =j% Z2 P) c: S4 {
                    break& b, s4 N; n+ J' C
    " e+ F7 h- U7 Z$ [3 c

    2 u0 g' c& z/ N        #改变选择
    # \6 ?" K  B- ]& R/ |. Y        if change:9 {2 ^4 D/ \4 `5 h2 ^
                guss = otheraim# e6 G. G  y7 {1 n, I
             
    . J3 ?5 K# s2 c) F" H" N% r        #改变选择之后猜中汽车的次数统计
    & X+ B# t6 Z! Q! l        if guss==rightaim:
    . F7 y9 ]# W, [- C" r- @            counts+=1
    5 t, c8 N) V" ]7 v4 f: H% K  _& [        7 T; }# P: f$ L  e) \
                #返回改变选择之后猜中汽车的概率 4 P: v2 d& V2 x  c" [. J
        return counts/times2 r6 V& c: w1 D1 \
    print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    ( N6 I) a& _6 q) g0 u: v2 jprint "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)# O7 B( Y# {9 J
    print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)
    7 }" Z0 J: f  _; B( Gprint "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)0 }2 o8 j0 `8 h
    print "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) 4 a! D' F7 q' x6 k% j& o  o
    , H: P* T! O' ^
    以下是模拟效果截图:
    3 e2 y, \0 [9 y 8 R9 i" B3 k' ]* N& S! u: N1 m
      P1 P, ]* A- n5 Q
    鄙人最后说几句:
    , U2 L+ M2 b& n 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。
    6 \2 c8 a2 N' @8 x9 Y
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio
    + e) d1 y# o$ Jps: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。
    # z0 c9 V# P  U+ V, N4 K% r
    8 k' w, p& i- a9 l. R: X4 ]
    9 H! `1 t9 ]5 C8 K! A

    , @" L: [, ^: B6 b. b. U- O0 e
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