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第152章 蒙特卡洛,未来之法

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队长精灵正色说道,“请你,不用任何计算,告诉我可以得出精度足够的π数值的方法。”

林奇不禁一愣。

计算?

哪怕是最简单的割圆法那也是计算内切正多边形的面积呀。

“计算,大概是什么尺度才算计算?”

“加减乘除?”林奇追问道。

“数数吧。”高等精灵回答。

他身后几位守卫队员,已经将手中武器轻轻放下,那发出“杀无赦”的长弓更是失去了魔力一般,再无魔法灵光。

可以用公式,但是不能用计算?

林奇有些纳闷,试探道,“我用一把皮尺,量一个半径0.5米的圆,得出周长是3米14(2πr),得到圆周率3.14,这算么?”

精灵淡淡摇头,“足够精度。”

林奇明白过来。

哪怕地球本身是完美的球形,然后还有一把四万公里长的皮尺子给他量,再精确到厘米级别,他也只能算出π精确到8、9位有效数字,比起他刚刚用公式随便就8位精度,寒酸得可怜。

更别说原先的条件,都是天方夜谭。

忽然。

林奇一下子想起曾经的某段过往。

他当场翻开《林奇学业记忆:小学课本》——

1777年,法国数学家布丰用投针实验的方法求圆周率。

同时翻开另一段记忆《林奇围棋记忆:人类失去荣光之时》——

阿尔法狗,在后期碾压人类顶尖九段棋手,处于轻易让一、二子的超九段位,所采用的便是“神经网络算法”结合“蒙特卡洛算法”的进阶版本。

计算机有时候会让人类感觉到无解,可以轻而易举地做到常人所不能及的东西。

但本质上,它们背后所驱动的,正是一个个“算法”。

蒙特卡洛算法,这种发展最为成熟的计算机模拟方法之一。

无比暴力。

而且只要会数数即可。

林奇深吸一口气。

“一个正方形场地,内切一个圆形球场。如果随机往正方形场地投球,那么最后圆形球场的落球数量与总投球数之比正是π/4,这样就可以得到π的数值。”

林奇淡淡说道,“当然,换成别针、小珠都可以,只要保证均匀分布即可,甚至夸张点一箱子别针倒下去也成。”

利用从总体中抽取的随机数作为样本进行实验,以求得的统计


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