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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: 0 S- X! F, R. O/ W. y
    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。
    : Z8 P' d$ T! P& y: |# ~: e* ?8 O$ i3 t
    鄙人谈几句话:
    * b3 D6 W4 }! ?* j0 u7 s2 S# s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。( E0 x7 V" W  X; U4 Z: X* [

    8 `4 E1 @; @; K( t* {: j- U8 \以下是鄙人的python模拟程序: 1 n& k; O! {, k1 m4 }# Z7 t
           #Author : Naupio8 |; J$ z$ d0 a6 s3 d
    import random as rd0 y1 S& f7 c* ?) X* }- z
    change = True, \! V3 e; a) y6 E2 [9 P8 z) {
    def moni(times=10000):. W( D7 l5 K% X, j  i" [
        counts = 0.03 x; b4 i  i. S$ X/ U1 k7 ^
        for i  in range(times):2 u! k9 c9 L9 K, ~
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门, n" Q6 _1 k+ Y6 \9 M; w# Z- P
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门) w* c3 i: O- _! B/ d9 {8 A$ o
            aim=[0,1,2]                    #初始化三个门1 ~* x# D# x, Y
                   
    & t( b; v8 n+ [4 a        #找出要主持人打开的门
    - f. |, \/ w# m; }* ^! M3 ^1 f        for j in aim:
    4 x( U1 e5 O: U8 ~" t0 ]            if (j!=guss and j!=rightaim):
    % }4 ]: S) F, F% o/ b1 w. s' _                openaim = j, T% y  t* o3 j) d6 f4 U, U$ e( G
                    break. U; `% G! }" b' ]2 `1 Z
      ' P& c' S9 g; Z
            #找出另一个门 , k0 u. q2 g% Y5 s5 G
            for j in aim:
    4 d$ j! e& x/ U# g+ l* o) q: ~) R- I            if (j!=guss and j!=openaim):- }" M" u% H" f  t1 e1 J3 b
                    otheraim =j" F1 {" i: m" ^! Q0 w
                    break% P& I5 O5 ]% ?9 E

    # A5 U3 Y6 E3 w% I' D" N9 V- s6 k9 F! i
            #改变选择
    : v" R5 T4 E: i* X" e0 V        if change:8 M4 m: Y4 A( E, t2 _
                guss = otheraim  u7 g$ W# Y0 }9 u* r
             
    ! Z, \1 v, E2 S2 f: `$ s        #改变选择之后猜中汽车的次数统计 + ^) t; @+ M5 u
            if guss==rightaim:
    ( F+ d0 A$ O' e( `1 N* q/ m' D            counts+=1& a5 N! ]* v6 [+ V. F% D* `, s+ G9 G2 K
            0 t% X/ k5 g. f- G# i) g, O) N. o( k
                #返回改变选择之后猜中汽车的概率 9 w8 f, d) ]! a6 Z
        return counts/times
    + v4 H# p. s4 Q. P. q! I2 ~3 k" j; k9 Wprint "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    ' Z+ v$ M* }4 S1 C5 X, yprint "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    7 w) ?9 }4 W, Tprint "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)
    * P3 u9 B7 K4 f3 F3 Nprint "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    & V- x* I5 m# Gprint "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000)
    : E2 f5 ]5 C  F% O1 R: w
    3 q9 ~/ o7 l2 {+ r9 _+ y以下是模拟效果截图: 1 \( }. f7 w- M
    ! w! Q# X2 [+ g
    9 e. B( s: `* t& f& @. b; ]
    鄙人最后说几句:
    ' J. v, y$ v( N, q8 O1 ~ 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。  U; G, {0 Z- b" P: v5 w
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio
    : X# p8 b* @% s) D# A  Gps: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 ]6 U) m4 Q5 F9 C; l" b- x
    : N8 m, a7 M4 Q
      V" {9 }# t$ c$ L; L
    6 x  _: D5 U4 e& f' j3 N+ M; J
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