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*(

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

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言 最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的

转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科,自由的百科全书     蒙特卡洛方法(英语: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

从祖冲之到现在,圆周率的发展越来越丰富,求法也是越来越快其中: 1.求圆周率的方法: (1)蒙特卡罗法 这是基于“随机数”的算法,通过计算落在单位圆内的点与正方形内的比值来求圆周率PI. 如果一共投入N个点,其中有M个落入圆中,则要点均匀,假定圆周率的半径为R,则: (2)欧拉恒等式公式为: 基础的泰勒级数: (2)求python进度表 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-5-21 下午3:44# @Autho

如图,刷微博时,看到一个问题,第一个想到的就是用蒙特卡洛方法求解,当时正在练python,于是尝试用python编写程序. import random # 先求s1 k=0 n=100000000 for i in range(n): x=random.uniform(0,10) y=random.uniform(0,10) if ((x-5)**2+(y-5)**2>25) and (y<-2*x+20): k=k+1 else: k=k s1=(k/n)*100 #求s2 import m

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 数学符号说明 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字.冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性. 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛

1 目录 * MATLAB随机数的产生 - Uniform,Normal & Custom distributions * 蒙特卡洛仿真 * 产生股票价格路径 * 期权定价 - 经典公式 - 和蒙特卡洛方法比较 - 方差减小技巧 - Exotic Options * 多变量仿真 - Basket Option - Portfolio Value at Risk 2 重点内容讲解 2.1 蒙特卡洛仿真 - 依赖随机数生成 - rand,randn,randi 注:rand:产生平均分布随机数 ra

// Pi.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. //求圆周率PI #include "stdafx.h" #include <windows.h> #include <time.h> #include <omp.h> #include <iostream> using namespace std; static long num_steps=1000000000;//定义所分的块数 #define NUM_THREADS 2 //定

第 19 题(数组.递归):题目:定义 Fibonacci 数列如下:/ 0 n=0f(n)= 1 n=1/ f(n-1)+f(n-2) n=2输入 n,用最快的方法求该数列的第 n 项. 思路:递归和非递归的 下面的代码有个问题,没有考虑大数越界.返回值应该设成long long型的 递归速度非常慢 /* 第 19 题(数组.递归): 题目:定义 Fibonacci 数列如下: / 0 n=0 f(n)= 1 n=1 / f(n-1)+f(n-2) n=2 输入 n,用最快的方法求该数列的第

paip.截取字符串byLastDot方法总结uapi python java php c# 总结 ========uapi   left_byLastDot   right_byLastDot 目前几乎所有的编程语言都没有这个api..都是根据last index dot ..在substring =======python def left_ByDot(char):       lastIndex=char.rindex(".")     pre=char[0:lastIndex+

poj3660 题意: 有n头牛, 给你m对关系(a, b)表示牛a能打败牛b, 求在给出的这些关系下, 能确定多少牛的排名. 分析: 在这呢先说一下关系闭包: 关系闭包有三种: 自反闭包(r), 对称闭包(s), 传递闭包(t). 先画出 R 的关系图,再画出 r(R), s(R), t(R) 的关系图.                        我们今天用的是传递闭包.   仅作为个人理解 传递闭包: 关系之间具有传递性(例如a> b, b> c, 那么a> c), 在那些已给出

"""给定一个正整数,实现一个方法求出离该整数最近的大于自身的 换位数 -> 把一个整数各个数位进行全排列""" # 使用 permutations() 方法实现import itertools def full_arrangement(num): my_str = '' my_list = [] permutation = list(itertools.permutations(str(num), len(str(num)))) for

用递归的方法求一个数组的前n项和 public class Demo1 { /* * 用递归的方法求一个数组的前n项和 */ public static void main(String[] args) { //定义和初始化数组 int[] a = new int[100]; for(int i=0; i<100;i++) { a[i] = i+1; System.out.print(a[i] + " "); } System.out.println(); //调试输出结果,注意

给定随意长度的一个集合.用一个数组表示,如{"a", "b","c"},求它的全部子集.结果是{ {a}, {b}, {c}, {a,b}, {a,c}, {b,c}, {a,b,c}}和一个空集. 以下讲的就是怎样用一个原始的傻瓜方法(非算法)求它的全部子集. 首先我们知道是它的子集个数是2^length,假设长度是3,那子集就共同拥有2的3次方=8个,包含空集. 求子集,我的做法是对不论什么一项做推断,有或者无,用1和0来相应表示. 那么像这

题目 蒙特卡罗算法的典型应用之一为求圆周率PI问题. 思想: 一个半径r=1的圆,其面积为:S=PI∗r2=PI/4 一个边长r=1的正方形,其面积为:S=r2=1 那么建立一个坐标系,如果均匀的向正方形内撒点,那么落入圆心在正方形中心,半径为1的圆内的点数与全部点数的比例应该为PI/4,根据概率统计的规律,只要撒的点足够多,那么便会得到圆周率PI的非常近似的值. 蒙特卡罗算法关键 使用蒙特卡罗算法计算圆周率有下面两个关键点: 均匀撒点:在C语言中可用随机函数来实现,产生[0,1)之间随机的坐标

给定一个精度求圆周率π的近似值 给定公式:π/4=1-1/3+1/5-1/7+1/9-... public static void main(String[] args) { System.out.println("请输入π的精度(小数点后有效位数)"); Scanner input = new Scanner(System.in); double i = input.nextDouble(); double p = pi(i); NumberFormat nFormat = Numb

[项目-累加求圆周率] 用例如以下公式求π的近似值(计算直到最后一项的绝对值小于10−5) π4=1−13+15−17+... [參考解答] #include <iostream> using namespace std; int main( ) { int n,sign; double total,f; n=1; total=0; sign=1; f=1; //用f代表待累加的每一项的绝对值 while(f>1e-5) { total+=(sign*f); n+=2; f=1.0/n;

Line.h #pragma once //Microsoft Visual Studio 2015 Enterprise //根据两点式方法求直线,并求两条直线的交点 #include"BoundaryPoint.h" #include"Coordinates.h" class Line { public: Line GetLine(BoundaryPoint sourcePoint, BoundaryPoint endPoint); Line GetLine(C

在C#语言的编程开发中,有时候需要对List集合数据进行运算,如对两个List集合进行交集运算或者并集运算,其中针对2个List集合的并集运算,可以使用Union方法来快速实现,Union方法的调用格式为List1.Union(List2),List1和List2为同类型的List集合数据. (1)针对值类型的List集合,两个集合的合并即以值是否相同为准进行合并.例如以下两个List<int>集合,list1的值为1.2.3.4.list2的值为3.4.5.6.则求它们并集可使用list1.