蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

#CalPi.py from random import random from math import sqrt from time import clock DARTS = 10000000 hits = 0.0 clock() for i in range(1, DARTS+1): x, y = random(), random() dist = sqrt(x ** 2 + y ** 2) if dist <= 1.0: hits = hits + 1 pi = 4.0 * (hits/D

[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

0-故事: 蒙特卡罗方法是计算模拟的基础,其名字来源于世界著名的赌城——摩纳哥的蒙特卡罗. 蒙特卡罗一词来源于意大利语,是为了纪念王子摩纳哥查理三世.蒙特卡罗(MonteCarlo)虽然是个赌城,但很小,估计跟北京的一条街差不多大. 其思想来源于著名的蒲丰投针问题(提出用投针实验的方法求圆周率π).而后20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼(计算机之父)首先提出了这一方法. 蒲丰投针: 1777年法国科学家蒲丰提出了下述著名问题:

蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法.与它对应的是确定性算法. 这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关,当时的几个大牛,包括乌拉姆.冯.诺依曼.费米.费曼.Nicholas Metropolis,在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

一 背景 此算法诞生的背景是: 曼哈顿计划,有极大的计算需求. 计算机刚开始发展,最适合做计算. 蒙特卡洛算法理论基础是概率论,实际就是暴力计算逼近理想结果.正是在以上两个背景下,它刚好得到了极大的应用和发展. 二 概念 蒙特·卡罗算法,也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法.与它对应的是确定性算法.蒙特·卡罗方法在金融工程学,宏观经

一.分支结构 单分支结构 if 一般用于判断选择 score = 95 if score > 90: print('优秀') 双分支结构 if...else age = 20 if age >= 18: print('成年') else: print('未成年') 三目运算 age = 19 print('成年') if age >=18 else print('未成年') # 只有双分支有这种写法 if...elif...elif...else 与 if...if...if...els

Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法示例 本文实例讲述了Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.需求分析 输入想要计算到小数点后的位数,计算圆周率π的值. 二.算法:马青公式 π/4=4arctan1/5-arctan1/239 这个公式由英国天文学教授约翰·马青于1706年发现.他利用这个公式计算到了100位的圆周率.马青公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度.因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上

一.要求: 1.计算到圆周率后面越多位越好. 2.用进度条显示计算的进度. 3.要求给出圆周率Π的具体计算方法和解释. 二.算法: 1.拉马努金公式: 2.高斯-勒让德公式: 设置初始值: 反复执行以下步骤直到    与   之间的误差到达所需精度: 则π的近似值为: 下面给出前三个迭代结果(近似值精确到第一个错误的位数): 3.140... 3.14159264... 3.1415926535897932382... 该算法具有二阶收敛性,本质上说就是算法每执行一步正确位数就会加倍. 3.波尔

利用 Python 尝试采用面向对象的设计方法.(1)设计一个基类 Shape:包含两个成员函数:def cal_area(): 计算并返回该图形的面积,保留两位小数:def cal_perimeter(): 计算并返回该图形的周长,保留两位小数.def display(): 三行字符串,分别显示名称.面积.周长,数值四舍五入保留两位小数,如下:名称是 rect面积是 6周长是 10包含三个变量:name:表示名称,字符串类型:area:表示面积,数字:perimeter:表示周长,数字.(2)

1.蒙特卡洛求圆周率 向区域内随即撒点 当点的数目足够多时,落在圆的点数目与在正方形点数目成正比 即圆的面积和正方形的面积成正比 可以得出计算圆周率的算法 DARTS=100000000   hits=0.0   clock()   for i in range(1,DARTS+1):       x,y=random(),random()       dist=sqrt(x**2+y**2)       if dist <=1.0:           hits=hits+1   pi=4*(

Python之进度条及π的计算 文本进度条 1.  简单的开始 这是利用print()函数来实现简单的非刷新文本进度条.它的基本思想是按照任务执行百分比将整个任务划分为100个单位,每执行N%输出一次进度条. 为了模拟任务处理的时间效果,需要调用Python标准时间库time. 完整代码如下: import time scale=10 print("-----执行开始-----") for i in range(scale+1): a,b='**'*i,'..'*(scale-i) c

sqlalchemy mark-deleted 和 python 多继承下的方法解析顺序 MRO 今天在弄一个 sqlalchemy 的数据库基类的时候,遇到了跟多继承相关的一个小问题,因此顺便看了一下 MRO mark-deleted 在 sqlalchemy 中的实现 在做数据库的类时,由于重要的数据都不能直接删除,需要使用 mark-deleted 的方式,即在数据库中保留一个 deleted 的标记字段,根据这个标记来区分数据是否已被标记删除.被 mark-deleted 的数据,在普通

  读了阮一峰的蒙特卡罗方法入门,用概率统计的方式求解棘手的数学问题还挺有意思的,尤其是利用正方形和它的内切圆之间的面积关系来建模求解圆周率的方法精巧又简单,比投针实验好理解也好实现多了.建模可不是Matlab或者MAST/VHDL语言的专利,既然tcl/tk脚本也有内置的随机数产成函数rand(),那么我用tcl/tk建模计算圆周率也应该不在话下. 建模思想 正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4. 在这个正方形内部,随机产生足够多的点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内

原文:http://www.cnblogs.com/allenblogs/archive/2011/11/15/2055149.html python有三种导入模块的方法 其一, import modname : 模块是指一个可以交互使用,或者从另一Python 程序访问的代码段.只要导入了一个模块,就可以引用它的任何公共的函数.类或属性.模块可以通过这种方法来使用其它模块的功能. 用import语句导入模块,就在当前的名称空间(namespace)建立了一个到该模块的引用.这种引用必须使用全称

一.字段 字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同, 普通字段属于对象 静态字段属于类 class Province: # 静态字段 country ＝ '中国' def __init__(self, name): # 普通字段 self.name = name # 直接访问普通字段 obj = Province('河北省') print obj.name # 直接访问静态字段 Province.country 由上述代码可以看出[普通字段需

静态方法.类方法和属性方法 在 Python 中有三种常用的方法装饰器,可以使普通的类实例方法变成带有特殊功能的方法,分别是静态方法.类方法和属性方法. 静态方法 / Static Method 在 def 定义之前加上 @staticmethod 进行装饰,便可以使该方法成为静态方法,静态方法无法调用实例属性.静态方法可以通过实例或类进行调用.通常用于无需生成实例或无需共享实例属性的方法中,比如一些纯粹的数学公式计算等场合. class Foo(): @staticmethod def foo

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

Python进阶学习之特殊方法实例详析 最近在学习python,学习到了一个之前没接触过的--特殊方法. 什么是特殊方法?当我们在设计一个类的时候,python中有一个用于初始化的方法$__init__$,类似于java中的构造器,这个就是特殊方法,也叫作魔术方法.简单来说,特殊方法可以给你设计的类加上一些神奇的特性,比如可以进行python原生的切片操作,迭代.连乘操作等.在python中,特殊方法以双下划线开始,以双下划线结束. 一个大例子 数学中有一个表示数的概念叫做向量,但是python