Python简单编程算概率题

最新推荐文章于 2024-10-10 17:34:13 发布

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最新推荐文章于 2024-10-10 17:34:13 发布 · 3.2k 阅读

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#Python #数学

本文讲述了如何使用Python代替MATLAB解决一个涉及数学期望的最优化问题。通过代码展示了当单个事件概率变化时，所需检测次数的变化规律。

晚上刚上完课，朋友就发来消息询问，如何用MATLAB求取不同情况下的最小值
聊天截图
具体的函数表达式
可以看出 EM 是一个由k 和p共同决定的二元函数，它是一个数学期望（这里省略了原题干，有兴趣的读者可在文章的末尾留言）

说实话，笔者并不熟悉 MATLAB 的相关操作，MATLAB 是一个商用的数学建模分析仿真软件，同时也是一门编程语言。但是求解这个最优化问题，我们完全可以用到我们在课堂上学到的 Python 知识.

程序在 Anaconda带的 dupyter notebook 中运行

def optimize(min_k,p): 
    EM_list = []     
    k_list = []
    for k in range(min_k,min_k**2,1):
        EM = 1 - k*(1-p)**k + k
        EM_list.append(EM)
        k_list.append(k)
    min_value = min(EM_list)
    index = EM_list.index(min_value)
    best_k = k_list[index]
    answer = [min_value, best_k]
    return answer

optimize(10,0.0001)

运行的结果还