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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:
    % B9 ~' O! g6 C2 `/ x& R. @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。' H! a; F! E+ l% K; f8 E

    0 h6 A$ q6 p* B鄙人谈几句话:
    ; Z$ P, B7 h9 C2 z1 B0 r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。; a1 l4 Z) y4 T3 F* S4 J  d7 t
      n  J& n8 q& s$ }- u
    以下是鄙人的python模拟程序: ' P  Z# H( t3 ]
           #Author : Naupio
    2 F! V- X& l4 r/ a/ d% u* H% {import random as rd
    ; m/ R3 Q4 }- Y5 A4 H, \; Dchange = True
    0 l7 u1 f4 R. N! g- C: ^/ T+ Pdef moni(times=10000):
    3 r; B" e& w, s6 |! Q# L- R/ Q    counts = 0.0
      `! T: I5 ?! r* n. y9 E    for i  in range(times):2 P0 h" c' `8 o* c5 A6 J
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门
    : r* C) U" p7 f1 s2 h# h- C- ]/ U        guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门
    ; E# V! n8 L8 x- h, D" T        aim=[0,1,2]                    #初始化三个门9 P' c& M* `; b  j7 c( Y& F" y
                   
    0 Z5 B' Z& P" B# K7 N        #找出要主持人打开的门
    * U. y0 i) ?# u) p) a        for j in aim:$ t. R3 ]% B9 ]2 ^
                if (j!=guss and j!=rightaim):
    ' J% ~4 I) a! Z& U2 d                openaim = j" S2 q; t9 m" c, d- U9 K& ]
                    break9 x+ }7 {# j2 S+ ?
      
    3 K6 A  N+ U6 y# H2 |3 }        #找出另一个门
    . t8 a9 ?2 T1 M7 K        for j in aim:
    : S% X  W4 k- [0 V! d6 I. d            if (j!=guss and j!=openaim):
    , y* C( `8 L" x7 {" `3 T6 A% W                otheraim =j) s+ ?) P( o( [) V
                    break2 `1 f. V" P6 Q
    + J" w) g1 _" R8 ^  q
    ' i' e2 z. y& K' @! q1 w4 b
            #改变选择 4 a" j. n3 t$ M8 I7 M3 S8 P
            if change:- I% H- P* F% B( R# A: X- Z
                guss = otheraim
    , r3 p! X! W% w7 w2 j* b         
    7 w) F" H9 M+ q        #改变选择之后猜中汽车的次数统计   v" v  V5 p+ `0 f4 g1 k
            if guss==rightaim:$ c# [" v1 G7 H$ N1 E
                counts+=1
    8 a- @& v$ B! K  e* z. S        
    4 [4 @. I$ \9 p            #返回改变选择之后猜中汽车的概率
    : J0 W! c9 z1 V& L7 E0 `    return counts/times
    ; S$ Q/ W- _$ Q3 T. r  xprint "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)
    ; u3 _1 f/ s% G+ ^1 ?2 i8 C$ I( N  Z# {print "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000)
    7 i4 C- O- j  V8 z4 o1 Y0 p& ^print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)  l( o1 {0 n3 B2 c2 D7 C% e, e% i
    print "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)
    ; u/ S9 G( o* U6 Fprint "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) * ~; }+ M0 w, ?
    . c: U9 |/ u3 v3 [/ a
    以下是模拟效果截图:
    * f5 p2 L9 b) y! o! R/ h' {
    : v9 L7 {" h% g, O
    / `# Q) m0 s9 F1 u鄙人最后说几句:" y7 J& e8 ?* f8 `  Y( u0 |, `
    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。
    # g& U% g: ~4 }
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio
    ( o# Z# A# U( c4 ~1 X1 ~, Q5 v# ups: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。

      E  z2 M2 x; N$ \+ i+ ~+ w4 V3 M4 L" T/ J1 l8 z

    ' V$ E) d/ j- T0 M/ U. T" J  L6 i  l' m& d" c& L# k
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