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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: / q) f" V+ O% u/ R5 J9 _4 D
    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。
    ; w/ N7 T' d) u2 G3 A
    $ s2 w6 D/ U2 D" c  m6 T鄙人谈几句话:, \& ]+ L: h7 S4 M8 n
    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。
    7 U, c3 Y  Z8 _# u7 T* C8 p& a1 ^0 T9 `. n( d
    以下是鄙人的python模拟程序: 5 I$ e+ z3 W' E7 ~+ B
           #Author : Naupio
      O% r. `7 ~- `# a! N# q7 y8 Simport random as rd: J% f& [' `5 P" r
    change = True
    : _6 ~! T( b- v8 b6 Zdef moni(times=10000):
    - |/ q) Z7 t4 q6 q/ ?0 e* B    counts = 0.0
    6 m# ~9 z; T3 p    for i  in range(times):2 l5 W6 [" e. S2 s
            rightaim = int(rd.random()*3)  #汽车所在的门5 r  ]$ }5 i) q
            guss = int(rd.random()*3)      #第一次猜的门$ r" ]; A" e+ U% e) x  P2 C% [
            aim=[0,1,2]                    #初始化三个门
    ) Y& L4 R' y0 }8 N/ W5 v2 `               
    3 h4 Y6 {7 Z( c, N8 {        #找出要主持人打开的门 ! w+ K& _4 ]; w3 T% ^* c
            for j in aim:8 v& J3 J: ~& L7 Z
                if (j!=guss and j!=rightaim):: G5 h* T$ I0 K* \
                    openaim = j+ g3 F5 c* ]1 Z/ T! W
                    break% {0 x/ G, q: T! b! h" j
      
    $ J0 j3 e! O" N1 W        #找出另一个门 : r5 j  f0 R9 T% ]; b: t! B2 p' M' {6 ~
            for j in aim:- }" P( M" d& x7 c2 G
                if (j!=guss and j!=openaim):
    / W) H( e' ~' Y# T+ x0 j5 W                otheraim =j
    6 a+ H/ l: r' K9 ]4 _4 M6 i                break
      r/ p- J" A. X( M: I/ U) u( z' U2 d8 p, n9 C

    $ y% i4 s5 g8 m) ^; O1 s        #改变选择 + `( j# H; X- V* X+ v8 ~' o
            if change:' r0 T/ D2 p; a4 g4 o- I! Z
                guss = otheraim; v1 I  L# ~6 {9 f9 F
             
    * _6 c- L3 e4 P( V5 B1 M        #改变选择之后猜中汽车的次数统计 / P) E" z& h: d, `
            if guss==rightaim:
    ( G6 P' x4 Q& w+ _) P& k% y            counts+=1
    3 Y% [# W1 D/ j        
    8 }2 p# M; L  S            #返回改变选择之后猜中汽车的概率
    2 u  _% V( ?0 N+ C3 D" f    return counts/times
    , Q8 ^/ x3 D4 s. t3 ^print "改变选择之后的模拟一千次结果是:",moni(1000)  v6 e1 y7 ~. r& b& k' t
    print "改变选择之后的模拟一万次结果是:",moni(10000); i2 D% T% t$ B, w1 C) K, m" ?2 m
    print "改变选择之后的模拟十万次结果是:",moni(100000)
    6 V# a5 r& O" v. C9 T' C8 kprint "改变选择之后的模拟一百万次结果是:",moni(1000000)  n5 X: J0 O5 u  T
    print "改变选择之后的模拟一千万次结果是:",moni(10000000) / w% X. K9 M8 S( O- V, j7 g  [1 Z

    ! n5 I* A1 \: X# i, a以下是模拟效果截图: 8 a" h8 N2 m" v, Z3 c( d
    5 L% g9 E- G1 @, p1 ?

    & [5 C$ {9 e/ D( v0 ?鄙人最后说几句:
    * G: a: V; z. ?' B8 i4 O& y* k- x9 g9 W" C 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。( A0 f3 W! }# B0 a0 ]3 q3 l
    @百年孤独 @数学中国—罂粟 @madio
    , c( O4 A1 O6 xps: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。
    ! Z5 N, K* \  Z: o

    & f6 |& f/ }/ W2 c7 @, B

    & i3 u1 n. @. Y4 ^- M3 {  p* I" w8 f6 P. [8 Z8 u
    zan
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