蒙特卡罗方法python简单实现

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了蒙特卡罗方法python简单实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。

1、估算pi值

import random
n = 10000
k = 0
for i in range(n):
    x = random.uniform(-1,1)
    y = random.uniform(-1,1)
    if x**2 + y**2 <1:
        k +=1
print(4*float(k)/float(n))

2、计算y=x^2在[0,1]的积分

import random
n = 1000
k = 0
for i in range(n):
    x = random.uniform(0,1)
    y = random.uniform(0,1)
    if x**2 > y:
        k+=1
print(float(k)/float(n))

  

 

以上是关于蒙特卡罗方法python简单实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言实战案例-蒙特卡罗方法(附实现代码)

Python蒙特卡罗计算圆周率PI——Numpy性能优化

时序差分学习(temporary learning, TD)

蒙特卡洛方法

R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型

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