蒲丰投针实验模拟
蒲丰投针试验讲解课件
该试验不仅在理论上具有重要意义，对 于理解随机性和几何规律的本质有重要 贡献，而且在实际应用中也有广泛的应
用价值。
蒲丰投针试验可以应用于统计学、物理 学、计算机科学等多个领域，为相关领
域的研究提供了重要的启示和工具。
蒲丰投针试验的局限性
01
02
03
04
蒲丰投针试验虽然是一个经典 的试验，但是它也存在一些局
针方向与平行线垂直。
重复投掷蒲丰投针N次，记录每 次投掷的结果。
测量与计算阶段
测量投掷后蒲丰投针 与平行线之间的距离 ，记录下来。
根据公式π=2*n/N ，计算π的近似值， 其中n为相交次数， N为投掷次数。
根据记录的数据，计 算蒲丰投针与平行线 相交的次数。
CHAPTER 03
试验结果分析
蒲丰投针试验的预期结果
蒲丰投针试验是一种估算π值的方法，其预期结果是通过投掷 一根针到一张白纸上，然后统计针与白纸边缘相交的次数， 来估算π的值。
蒲丰投针试验的预期结果是根据概率论和几何学原理推导出 来的，即当投掷次数足够多时，针与白纸边缘相交的频率接 近于π/4。
实际结果与预期结果的比较
在实际进行蒲丰投针试验时，需要记录针与白纸边缘相交的次数，并计 算出相应的π值。
限性。
首先，该试验的结果受到投针 方式、试验环境等因素的影响 ，可能导致结果存在误差。
其次，蒲丰投针试验的应用范 围相对有限，主要适用于一些 特定的几何形状和随机性问题
。
最后，蒲丰投针试验的结论仅 适用于理想化的模型，与实际
情况可能存在差异。
未来研究方向与展望
随着科学技术的发展和研究的深入， 蒲丰投针试验在未来仍有广阔的研究 前景。
蒲丰投针试验讲解课 件
实验报告3蒲丰投针
对于 =50,100,500,1000,3000各做5次试验,分别求出 的近似值.写出书面报告、总结出随机模拟的思路.
实验目的：
本实验旨在使学生掌握蒲丰投针问题,并由此发展起来的随机模拟法,从中体学会到新思想产生的过程.
数学实验报告
实验序号：3日期：2015年4月20日
班级
13A
姓名
徐文婕
学号
134080041
实验
名称
随机模拟计算 的值----蒲丰投针问题
问题的背景：
在历史上人们对 的计算非常感兴趣性，发明了许多求 的近似值的方法，其中用蒲丰投针问题来解决求 的近似值的思想方法在科学占有重要的位置，人们用这一思想发现了随机模拟的方法.
0.749830449
1
0.03418
0.57486
0.815575809
1
0.57009
0.83008
1.106974197
1
实验结果与实验总结(体会)：最后得到π的近似值为3.111387
进一步讨论或展望:浦丰投针问题可做各种推广，比如把实验改为向画有间隔为d的一组等距平行线的平面内任意投一个边长为l的小正三角形，求三角形与平行线相交的概率。进一步，可把正三角形改为正四边形、正五边形、……、正n边形，或者改为一个小圆，结论又如何？
主要利用Excel中产生的100个随即点（x,φ）来模拟每一次投针实验中针的位置，统计满足这个不等式的随机（x,φ）的个数，从而得到事件发生的次数和频率，进而近似计算π的值。
再利用一个简便方法近似计算∏的值：向一个包含单位园的边长为2的正方形内任意投掷n个随机点，统计其中“随机点落入单位圆内”的随机点个数k以及k/n,由几何概率易见
蒲丰(Buffon)投针试验
一、利用Matlab计算机语言验证蒲丰(Buffon)投针试验问题给定a=10，b=5时，模拟100万次投针实验的Matlab程序如下：a=10;b=5;n=1000000;p=10; % a为平行线间距，b为针的长度，n为投掷次数，p为有效数字位数x=unifrnd(0,a/2,[n,1]);phi=unifrnd(0,pi,[n,1]); % 产生均匀分布的随机数，分别模拟针的中点与最近平行线的距离和针的倾斜角y=x<0.5*b*sin(phi); m=sum(y); % 计数针与平行线相交的次数PI=vpa(2*b*n/(a*m),p)运行结果PI =3.138919145二、利用C++计算机语言编程通过大量重复实验验证以下结论：三个阄，其中一个阄内写着“有”字，两个阄内不写字，三人依次抓取，各人抓到“有”字阄的概率均为1/3。
程序如下：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>void main(){int n=500000;int i,a[3]={0};srand(time(NULL));for(i=0;i<n;i++)a[rand()%3]++;printf("共测试%d次，其中有字事件有%d次, 占%.2f%%\n""抓到无字事件1有%d次，占%.2f%%\n""抓到无字事件2有%d次，占%.2f%%\n""抓到无字事件共%d次，占%.2f%%",n,a[0],a[0]*100.0/n,a[1],a[1]*100.0/n,a[2],a[2]*100.0/n,a[1]+a[2],(a[1]+a[2])*100.0/n);return 0;}。
蒲丰投针实验原理
蒲丰投针实验原理
蒲丰投针实验是一种检测泥沙粒径分布的实验方法，它是利用悬浮在水中的粒度分布模拟藉由空气流抛掷及落入平板上的控制情形来模拟河流中悬浮颗粒的粒径分布，从而进行检测的。
该实验流程是：将检测的粒料悬浮于水中，利用抛掷及落入平板上的控制条件来模拟河流中悬浮颗粒的粒径分布，然后借助投针实验来观测平面上粒料的分布情况。
最后，根据获得的结果计算出每种粒径的百分率，从而可以得出泥沙粒径分布情况。
蒲丰投针最简单的代码
蒲丰投针最简单的代码
蒲丰投针是一种概率统计实验，可以用来求圆周率。
这里介绍一下最简单的蒲丰投针代码。
首先，需要导入Python中的random模块来生成随机数。
然后，定义需要用到的变量和常数，如针长（L）和两根地板板缝之间的距离（d）。
接下来，生成两个随机数，分别表示针的中心点距离地板板缝的距离（x）和针与竖直方向的夹角（theta）。
利用这两个随机数可以计算出针与地板板缝相交的情况。
再用一个计数器变量count来记录针与地板板缝相交的次数，重复这个实验若干次后，圆周率的近似值就可以通过下面的公式计算出来：
pi = 2 * L / (d * p)
其中，p为相交次数与总次数之比。
代码如下：
import random
L = 1 # 针长
d = 2 # 地板板缝间距
n = 10000000 # 实验次数
count = 0 # 相交次数
for i in range(n):
x = random.uniform(0, d) # 针中心距地板板缝距离
theta = random.uniform(0, 180) # 针与竖直方向的夹角
if x <= L * 0.5 * math.sin(theta / 180 * math.pi): # 判断是否相交
count += 1
p = count / n # 相交次数与总次数之比
pi = 2 * L / (d * p) # 计算圆周率
print(pi)
需要注意的是，模拟次数越多，计算出的圆周率越接近真实值。
但是过多的模拟次数会导致程序运行时间增长，因此需要根据实际情况来选择合适的实验次数。
蒲丰投针实验模拟
一、蒲丰投针问题在平面上画有等距离的一些平行线，平行线间的距离为a(a>0) ，向平面上随机投一长为l(l<a)的针，针与平行线相交的概率p，结果发现π =2*l/(a*p).二、试验方法能够采纳MATLAB软件进行模拟实验，即用MATLAB编写程序来进行“蒲丰投针实验”。
1、基来源理因为针投到纸上的时候，有各样不一样方向和地点，但是，每一次投针时，其地点和方向都能够由两个量独一确立，那就是针的中点和偏离水平的角度。
以 x 表示针的中点到近来的一条平行线的距离，β表示针与平行线的交角。
明显有0<=x<=a/2 ，0<=β <=Pi 。
用边长为 a/2 及 Pi 的长方形表示样本空间。
为使针与平行线相交，一定x<=l*sinβ * ，知足这个关系的地区面积是从0 到Pi的l*sinβ对β的积分，可计算出这个概率值是(2l)/(Pi*a)。
只需随机生成n 对这样的x 和β，就能够模拟 n 次的投针实验，而后统计知足 x<=l*sin β * 的 x 的个数，就能够以为这是订交的次数。
而后利用公式求得π值。
2、MATLAB编程clear ('n')clear('a')clear('x')clear('f')clear ('y')clear ('m')disp(' 本程序用来进行投针实验的演示， a 代表两线间的宽度，针的长度 l=a/2 ，n 代表实验次数 '); a=input(' 请输入 a：');n=input(' 请输入 n：');x=unifrnd(0,a/2,[n,1]);f=unifrnd(0,pi,[n,1]);y=x<*a*sin(f);m=sum(y);PI=vpa(a*n/(a*m))三、实验数据 ( 部分程序截屏见后 )a n PI第一次310000第二次310000第三次3100000第四次3100000第五次31000000第六次31000000第七次3第八次3第九次3第十次3四、实验结论从上述数据剖析可知，跟着模拟次数的愈来愈多， PI 的值渐渐稳固在π值邻近，即愈来愈趋近于π，故蒲丰投针实验的确能够模拟出π的值。
拓展资料-蒲丰投针及蒙特卡罗模拟
概率模型的随机模拟与蒲丰投针实验第1章模拟** 模拟的概念每一个现实系统外部环境之间都存在着一定的数学的或者逻辑的关系，这些关系在系统内部的各个组成部分之间也存在。
对数学、逻辑关系并不复杂的模型，人们一般都可用解析论证和数值计算求解。
但是，许多现实系统的这种数学、逻辑模型十分复杂，例如大多数具有随机因素的复杂系统。
这些系统中的随机性因素很多，一些因素很难甚至不可以用准确的数学公式表述，从而无法对整个系统采用数学解析法求解。
这类实际问题往往可以用模拟的方法解决。
模拟主要针对随机系统进行。
当然，也可以用于确定性系统。
本文讨论的重点是其中的随机模拟。
采用模拟技术求解随机模型，往往需要处理大批量的数据。
因此，为了加速模拟过程，减少模拟误差，通常借助于计算机进行模拟，因此又称为计算机模拟。
计算机模拟就是在已经建立起的数学、逻辑模型的基础之上，通过计算机试验，对一个系统按照一定的决策原则或作业规则，由一个状态变换为另一个状态的行为进行描述和分析。
** 模拟的步骤整个模拟过程可以划分为一定的阶段，分步骤进行。
(1)明确问题，建立模型。
在进行模拟之前，首先必须正确地描述待研究的问题，明确规定模拟的目的和任务。
确定衡量系统性能或模拟输出结果的目标函数，然后根据系统的结构及作业规则，分析系统各状态变量之间的关系，以此为基础建立所研究的系统模型。
为了能够正确反映实际问题的本质，可先以影响系统状态发生变化的主要因素建立较为简单的模型，以后再逐步补充和完善。
(2)收集和整理数据资料。
模拟技术的正确运用，往往要大量的输入数据。
在随机模拟中，随机数据仅靠一些观察值是不够的。
应当对具体收集到的随机性数据资料进行认真分析。
确定系统中随机性因素的概率分布特性，以此为依据产生模拟过程所必需的抽样数据。
(3)编制程序，模拟运行。
选择适当的计算机语言。
按照系统的数学、逻辑模型编写计算机程序。
然后可以进行调试性模拟，分析模拟结果是否能够正确地反映现实系统的本质。
蒲丰投针问题
蒲丰投针问题
1.有一只小猫，抓到20只老鼠，他准备每次吃掉奇数位置的老鼠，直到最后一只老鼠就把它放生，有一只很聪明的老鼠听到这里，就站到了一个位置上，最后它果然是那只被放生的老鼠，请问它站的是第几个位置？
2.伟大的数学家蒲丰，他邀请了他的很多朋友到他家，他在纸上画了很多间距相同的平行线，他给了他朋友很多长度是平行线间距一半的针，经过几千次的数据收集，针与平行线相交的数量与总数量的比值是
3.14，与π接近，各位知道是什么原因吗？。
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概率论与数理统计实验
蒲丰投针与蒙特卡罗法
班级应数12级01班
学号2012444086
姓名张旭东
蒲丰投针与蒙特卡罗法
张旭东2012444086
（重庆科技学院数学与应用数学，重庆沙坪坝）
【摘要】通过设计一个投针实验使这个事件的概率和未知量π有关，然后通过重复实验，以频率估计概率，即可求得未知参数π的近似解。
这种方法称为随机模拟法，也称为蒙特卡罗法。
一般来说，实验次数越多所得的近似值就越接近真值。
可以利用MATLAB来大量重复地模拟所设计的随机实验。
【关键词】随机模拟；投针实验；重复实验
1 引言
蒲丰投针问题是由法国科学家蒲丰（Buffon）在1777年提出的，它是概率中非常有代表性的问题，它是第一个用几何形式表达概率问题的例子，其结论具有很强的理论与实际意义。
蒲丰针问题的解决不仅较典型的反应了集合概率的特征及处理方法，而且还可以由此领略到从“概率土壤”上开出的一朵瑰丽的鲜花——蒙特卡洛（Monte-Carlo）方法。
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称计算机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法，大数定律为近年来发展迅速的随机计算机和随机模拟方法提供了理论基础。
MATLAB是一个适合多学科，具有多种工作平台的功能强大的大型软件。
MATLAB已经成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的进本教学工具，Matlab随机数发生器的种类丰富且用法简便。
本文介绍了利用随机模拟方法和大数定律的相关理论解决蒲丰投针问题计算π的近似值。
2 有关数学实验的有关基础
定理（贝努力大数定律） 设n μ是n 重贝努力实验中事件A 出现的次数，P 是事件A 每次实验中出现的概率，即P(A)=p,则对任意的
ε>0，有
3 实验
蒲丰投针问题
在平面上画有等距离的一些平行线，平行线间的距离为a(a>0)，向平面上随机投一长为l(l<a)的针。
求此针与平行线相交的概率？
解 以x 表示针的中点与最近一条平行线的距离，又以β表
示针与此直线间的交角，见图1.2.易知样本空间Ω满足
0/2,x a ≤≤ 0β≤≤π
由这两式确定x β-平面上的夜歌矩形Ω，这就是样本空间，其面积
为S a
Ω=π/2。
这时针与平行线相交（记为事件A ）的充要条件是 sin .
2
l
x β≤ 由这个不等式表示的区域是图1.2中的阴影部分。
lim {|
|}1
n
n p p n
μ→∞
-=
图1.1
图1.2
由于针是向平面任意投掷的，所以由等可能性知这是一个概率的问
题。
由此得
sin 22()=2
A
l
d S l P A a S ββΩ
==
⎰
π。
a ππ 如果l,a 为已知，则以π的值代入上式即可计算得P （A ）之值。
反之如果已知P(A)的值，则也可以利用上式去求π，而关于P(A)的值，可以从实验中获得频率去近似它：即投掷掷其中针与平行线相交n
次，则频率n/N 可作为P(A)的估计值，于是由
2()m l P A n ≈=，a π
可得
2ln
.am
≈
π 历史上有一些学者曾亲自做过这个实验，下表记录了他们的实验结果
实验者 年份 针长 投掷次数 相交次数 π的近似值
Wolf 1850 0.8 5000 2532 3.1596
Smith 1855 0.6 3204 1218.5 3.1554
DeMorgan.c 1860 1.0 600 382.5 3.137
Fox 1884 0.75 1030 489 3.1595
Lazzerini 1901 0.83 3408 1808 3.1415929
Reina 1925 0.5419 2520 859 3.1795
历史上有一些学者曾亲自做过这个实验，下表记录了他们的实验结果
可以采用MATLAB 软件进行模拟实验，即用MATLAB 编写程序来进行“蒲丰投针实验”。
MATLAB 编程 clear ('n') clear('a')
clear('x')
clear('f')
clear ('y')
clear ('m')
disp('本程序用来进行投针实验的演示，a代表两线间的宽度，针的长度l=a/2，n代表实验次数');
a=input('请输入a：');
n=input('请输入n：');
x=unifrnd(0,a/2,[n,1]);
f=unifrnd(0,pi,[n,1]);
y=x<0.25*a*sin(f);
m=sum(y);
PI=vpa(a*n/(a*m))
实验数据(部分程序截屏见后)
4、结束语
从上述数据分析可知，随着模拟次数的越来越多，PI的值逐渐稳定在π值附近，即越来越趋近于π，故蒲丰投针实验确实可以模拟出π的值。
【参考文献】
茆诗松，程依明，濮晓龙。
概率论与数理统计。
北京：高等教育出
版社2011.
农吉夫。
基于随机模拟实验的参数估计。
广西民族大学数学与计算
机科学学院。
五、附录实验截图。