解锁蒙特卡洛算法：随机数背后的智慧

文章预览

大家好，我是吴师兄。 提前批开始啦！ 早点练习，准备好秋招吧。 今天分享的是 蒙特卡洛专题 ，拿下它！！！ 蒙特卡洛模拟算法 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）是一种利用随机采样和统计分析来解决复杂问题的数值计算方法。 它得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，因为这种方法 依赖于大量的随机试验 ，类似于赌博中的随机性。 已知一个单位圆的半径是1，算出圆的面积就是 π 一个经典的蒙特卡洛模拟例子是估算圆周率 π ： 在一个单位正方形内随机投放大量点（随机抽样）。 计算落在单位圆内的点的比例。由于圆的面积为 πr² （半径为 0.5 ，面积为 π/4 ），正方形的面积为 1 ，所以圆内点数与总点数之比接近于 π/4 。 通过大量点的统计结果估算 π 的值。 import  random def   estimate_pi (num_samples) :     inside_circle =  0      for  _  in  rang ………………………………