e值的MonteCalo法估计
伯努利信封装错问题估计e值
- 一.问题的提出
- 二.问题的分析
- 三.代码实现
用MonteCarlo法估计自然常数e的值。
一.问题的提出
一群人每人写一张卡片,卡片上是自己的名字。把卡片收上去,打乱次序,再随机发给每一个人。此时每个人拿到的都不是自己的概率趋近与1e\frac{1}{e}e1。
二.问题的分析
如果我们多次重复此次实验(nnn次),那么用求得的事件每个人拿到的都不是自己的数字的事件发生的次数为mmm,我们可以用大数定律求得:∀ϵ>0,limn→∞P{∣mn−1e∣<ϵ}=1\forall \epsilon >0,lim_{n\rightarrow \infty}P\{{|\frac{m}{n}-\frac{1}{e}|<\epsilon}\} = 1∀ϵ>0,limn→∞P{∣nm−e1∣<ϵ}=1。
三.代码实现
import random,math
import matplotlib.pyplot as plt
numbers = 100 #总共有100个人
num = 10000 #实验总共重复10000次
Prop = 0
m = 0
xValue = []
yValue = []
zValue = []
randLine = []
for k in range(numbers):randLine.append(k)
for i in range(num):random.shuffle(randLine)for j in range(numbers):if randLine[j] == j:breakif(j == numbers-1 ):m += 1if m == 0:m = 1e-5xValue.append(i)yValue.append(i/m)
Prop = m/num
plt.plot(xValue,yValue,color = 'blue',label = 'Estimate Value')
plt.xlabel('The numbers')
plt.ylabel('The estimate value of e')
plt.legend()
print("e的估计值是{:.4f}。".format(1/Prop))
plt.show()
迭代曲线为:
结果是:
e的估计值是2.7203。
e值的MonteCalo法估计相关推荐
- 极大似然法估计与极大验后法估计
11.2 极大似然法估计与极大验后法估计 一.极大似然法估计 极大似然法估计是以观测值出现的概率为最大作为估计准则的,它是一种觉的参数估计方法. 设是连续随机变量,其分布密度为,含有个未知 ...
- 基于倒谱法和线性预测法估计基音频率(MATLAB和Python)
基于倒谱法和线性预测法估计基音频率(MATLAB和Python) 倒谱法基音检测在python中实现 一帧信号的基音频率估计 wlen = 256 inc = 128 pitch = [] x1, F ...
- 用Burg法估计AR模型的参数原理详解及matlab实现
用Burg法估计AR模型的参数. 借助如图所示的格型预测误差滤波器,伯格法通过求出前向预测误差和后向预测误差的平均功率来选取最佳的反射系数k,使误差的平均功率取得最小值,进而通过反馈求出模型系数和噪声 ...
- matlab蒙特卡洛方法求积分,matlab-蒙特卡洛法估计积分值
<matlab-蒙特卡洛法估计积分值>由会员分享,可在线阅读,更多相关<matlab-蒙特卡洛法估计积分值(6页珍藏版)>请在人人文库网上搜索. 1.西安交通大学实验报告课程: ...
- 用中值排序基数法实现树状结构 (转)
在BBS的编写中,经常有人问怎样实现树状结构?一个比较不负责任的回答是:使用递归算法.当然,递归是一个可行的办法 (二叉树的历遍也好象只能使用递归算法),但对于BBS来说,这样做势必要进行大量的Sql ...
- 【有返回值的回溯法】剑指offer——面试题66:矩阵中的路径(回溯法)
剑指offer--面试题66:矩阵中的路径(回溯法) Solution:1 典型的回溯算法及代码 此题是回溯法的典型例题,思路以及代码均是书中所讲.要具体实现很有参考价值,借鉴之! 现在把书中代码贴在 ...
- 用Burg法估计AR模型并绘制功率谱曲线的python实现
这是这学期<随机信号处理>课程的作业,程序调试了蛮久的,在此记录一下. 原理 这个博文写得很清楚,这里我就跳过了. 需要说明的是我的代码中反射系数与这篇博文中的反射系数相差一个负号,因为我 ...
- EOJ3054-波兰式求值(递归法)
题目 逆波兰式是计算机专业常用的表达式,又称后缀表达式.反过来,把运算符前置的算术表达式则称为波兰式,或前缀表达式. 例如普通的表达式的波兰表示法为:+ 2 3.波兰表达式的优点也是运算符之间不必有优 ...
- MCMC法估计动力学模型参数
MCMC算法估计动力学模型参数步骤 1设定参数的先验分布 2通过贝斯公式确定参数后验分布的PDF 3用MCMC方法,对未知参数进行随机抽样 以上图片内容总结自曹小群<MCMC方法在生物逆问题求解 ...
最新文章
- 外贸常用术语_外贸英文用语,为邮件增光添彩
- 2001年 数的划分
- python word 表格 框线_python设置表格边框的具体方法
- 冒泡、选择、插入排序算法
- 大规模分布式跟踪系统的理论
- mysql编辑前200行_巧妙使用SQL Server编辑前200行功能
- tls jdk_使用JDK 13查看TLS配置
- 整理一下网上看到的几个巧妙小电路
- 雅虎、领英接连退出中国,GitHub 会受到影响吗?
- 利用ASP.NET MVC 的默认类型绑定器---将Jquery datatables中的数据强类型绑定到实体类中
- python 写csv scrapy_Python神技能 | 使用爬虫获取汽车之家全车型数据
- 微型计算机原理与接口技术第六版,微型计算机原理与接口技术(第6版)
- 智能制造信息化系统·详解
- 漫话:希尔排序,这篇还看不懂麻烦找我拿红包
- 01百思不得其姐基本配置
- uniapp微信登录
- C++ 动态创建二维数组
- mysql5.5手册读书日记(2)
- 为学日益,为道日损——编程的学与做
- 将VMware工作站最小化至托盘栏
热门文章
- 重定向程序中的系统输入输出
- 学习笔记(01):5天Python闯关训练营-103期-re模块使用案例
- 【Teradata】系统吞吐量重要参数QPS(TPS)、并发数、响应时间
- week2 container and injection
- 伯克利推出世界最快的KVS数据库Anna:秒杀Redis和Cassandra
- spring自动扫描的注解@Component @Controller @Service @Repository
- 《How to debug PS4 game》
- 网络协议:传输层(http://java-mzd.iteye.com/blog/1007577)
- Quartz.net 定时调度CronTrigger时间配置格式说明
- ASP.NET中的回调技术(CallBack)