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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:
    5 V" d# ^8 l3 ^, G% h/ b; `! ~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。9 o; |) _9 a8 ?/ x
    7 ]. p- u7 j, _" j
    鄙人谈几句话:) `$ D. }0 `2 Z5 @
    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。
    0 `: [7 ]$ B: _, l2 i1 P$ J/ X0 ~$ M& }8 p0 n
    以下是鄙人的python模拟程序:
    + O$ x% i# k& ?8 s; [. F5 B       #Author : Naupio
    " U5 C% U8 i& B; W$ Y/ c' q/ |import random as rd. `. g6 k$ K, o3 C* D
    change = True
    3 ~, Y1 s4 w; D% b! b$ Gdef moni(times=10000):
    / f# ?# r0 _( l3 z- \    counts = 0.0
    & r6 J- W. X1 t& @+ d$ ?    for i  in range(times):- L7 s4 `2 ]8 X* k& ], H  `; }
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门
    " R# I7 Q; |7 Z8 {8 u; L) ^        guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门" f: y, G- c) M0 x9 K" Y" Q
            aim=[0,1,2]                    #初始化三个门
    % T# }0 i! l: e$ N8 ~               ) i/ M/ d5 Z( y# N% v
            #找出要主持人打开的门
    & A) B5 G; ^: \. E" d        for j in aim:
    7 S" |* I- e; d            if (j!=guss and j!=rightaim):
    ( I; l% j& Y+ G8 W. \                openaim = j
      _+ F1 R6 K) R  k9 c/ d                break2 e* y  Y5 C6 }/ v3 t
      ! |8 R5 G* x) @. ~9 U' a# i9 q
            #找出另一个门 8 V" k  [/ }+ U* i
            for j in aim:
    4 Q4 C0 ?& o  j, z& ]  G            if (j!=guss and j!=openaim):
    0 u% Z' y! [$ x% _9 A3 E7 l                otheraim =j4 Z% I! {8 H; s4 A
                    break
    : I! f. p- D  n& y0 V# k' h/ _8 B0 _5 a
    ( \5 U3 L  r* o. {8 i! J* F8 H7 }6 d" V( c3 f
            #改变选择
    3 v; N$ E- V: Y3 o/ I7 M8 A        if change:# B8 M1 s2 F+ `% j- v
                guss = otheraim
    9 y. ?) F5 ~7 O1 `+ z8 A5 x( M+ G5 m         8 D# ~9 Z* X+ u- ~6 s
            #改变选择之后猜中汽车的次数统计 " k) [2 u  D9 l. Z  x3 F) B
            if guss==rightaim:  ?: _+ g2 G5 C1 E; w) n
                counts+=1! g* g# W8 \) E. f8 g! w
            " d& r2 ~5 g5 q7 M" g
                #返回改变选择之后猜中汽车的概率 1 q, K" v5 I. K* f( b& V
        return counts/times5 P% P$ D: G3 f+ t9 n+ y; m
    print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    3 m6 K' |/ U8 K4 rprint "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    * o' Y6 ?- C& kprint "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)$ O+ W) O- V6 B5 Q
    print "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)$ T3 f: I% P1 w
    print "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) ! j* S9 {: L0 R' F. Q8 N$ u4 Q% v
    1 x; c7 x# W! V: M0 \8 W
    以下是模拟效果截图:
    8 q3 K1 b4 z2 S  n2 J( p2 {- c- R
    $ C6 b) b. p5 d
    ' N3 d" Q  i  t9 e' S2 w6 }鄙人最后说几句:
    $ L; _$ D# w# A 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。
    ) H8 o( R; K! M% n
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio
    . g! |3 O% S; m: N" m6 X# @: wps: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。

    * K6 d; ^/ @: _3 Q: F: i7 i; N8 H4 o  P! q$ ^( o  v, C

    1 Q  @, T$ c7 P2 U3 U+ b+ Z/ t- S4 V" [) a: y0 f# t4 i1 z
    zan
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