使用python做蒙特卡罗模拟求pi

思考者-Instrive

神奇的随机，蒙特卡罗模拟求pi

以下摘自百度百科：
蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”, 而当一种模式足够精确时， 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷： 如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数， 而却构成一些微妙的非随机模式， 那么整个的模拟（及其预测结果）都可能是错的。

鄙人谈几句话：
8 v5 |5 f: s/ r& B: ]蒙特卡罗模拟的用处非常广，而且蒙特卡罗模拟听起来有点高端霸气上档次，其实蒙特卡罗模拟的原理很简单，就是利用“随机”去创造一个数学模型，从而模拟复杂的系统来解决问题。下面是蒙特卡罗模拟的一个简单应用例子，求解pi的近似解。我们知道pi的9位有效数字的近似值是3.14159265。然后我使用的蒙特卡罗原理是这样的：单位长度为1的正方形中，我们在其中的一条对角线画一条弧得出一个扇形，刚好是单位为1的圆的1/4。如graph1。

% k! ^- d0 P2 j( }; E8 z0 j* k# S
然后我们在正方形内生成随机的点。然后统计点在弧线下方出现的次数。弧下方的点数/总点数=1/4倍的单位圆面积=(πr^2)/4，r=1。然后我们就可以得出pi的值。
) }& s7 T3 E9 i4 P
以下是鄙人的蒙特卡罗模拟求pi的python程序：
9 r7 t" ~: C4 X+ x. K* ^#Author : Naupio
# H$ M2 B# p& @- j- @! @" K& U& jimport random as rd

  M* M, ]/ h, @/ Q: G
def findpi(times = 1000):
! h' P3 ^: ~( D1 M/ V    counts = 0.0
    for i in range(times):
        x = rd.random()
        y = rd.random()
        if (x**2+y**2)<1:
            counts+=1
) \, t* f5 h5 \3 m2 d- ]+ p2 Y. |    return (counts*4)/(times*1)


print "蒙特卡罗模拟一千次得出的pi近似值为：",findpi(1000)
print "蒙特卡罗模拟一万次得出的pi近似值为：",findpi(10000)
% A# f4 l) h+ Wprint "蒙特卡罗模拟十万次次得出的pi近似值为：",findpi(100000)
# i/ t/ c8 g; vprint "蒙特卡罗模拟一百万次得出的pi近似值为：",findpi(1000000)
print "蒙特卡罗模拟一千万次得出的pi近似值为：",findpi(10000000)
: p# j) b0 a* v5 V1 m6 P" Kprint "蒙特卡罗模拟五千万次得出的pi近似值为：",findpi(50000000)
2 \$ @6 S+ P  m$ S  ]: k, X4 m
1 G1 }: j* Z) K3 ?6 G以下是蒙特卡罗模拟的结果图：


最后鄙人说几句：
从模拟的结果来看，是非常成功的，随着模拟次数的增加，结果越来越接近pi的真实值 。蒙特卡罗模拟当然还有很多用法，下次有空时，鄙人会尝试用蒙特卡罗模拟来求解积分值。
@madio @百年孤独 @数学中国—罂粟
ps ：鄙人无法保证绝对的正确性，如有误导之处，欢迎指正，同时也欢迎交流，转载请注明出去，版权所有。




6 w$ {) v6 q$ j( }# g8 @2 D

dazhou123

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深梦沉睡

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