蒙特卡罗类型概率算法
蒙特卡罗算法:用蒙特卡罗算法能够求得问题的一个解,但是这个解未必是正确的。求得正确解的概率依赖于算法所用的时间。算法所用的时间越多,得到正确解的概率就越高。蒙特卡罗算法的主要缺点就在于此。一般情况下,无法有效判断得到的解是否肯定正确。其特点是判定问题的准确解,得到的解不一定正确。
【问题】设计一个求(圆周率)的蒙特卡罗型概率算法。
【解答】在边长为2的正方形内有一半径为1的内切圆,如图所示。向该正方形中投掷n次飞镖,假设飞镖击中正方形中任何位置的概率相同,设飞镖的位置为(x,y),如果有+
1,则飞镖落在内切圆中。
这里内切圆面积为,正方形面积为4,内切圆面积与正方形面积比为
/4。若n次投掷中有m次落在内切圆中,则内切圆面积与正方形面积之比可近似为m/n,即

本文介绍了一种利用蒙特卡罗方法来估算圆周率π的算法。通过在边长为2的正方形内投掷飞镖模拟随机点,统计落在半径为1的内切圆内的飞镖数量,进而估算π的值。通过增加投掷次数提高估算精度,程序展示了如何在C++中实现这一算法。
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