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知识拓展:几何概型之蒲丰投针问题(圆周率估算的一种方式)

圆周率估算的一种方式-蒲丰投针问题


1777年法国科学家蒲丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法,即著名的蒲丰投针问题。

投针步骤

这一方法的步骤是:

1 取一张白纸,在上面画上许多条间距为d的平行线。

2 取一根长度为ll<d 的针,随机地向画有平行直线的纸上掷n次,观察针与直线相交的次数,记为m

3)计算针与直线相交的概率.

18世纪,法国数学家蒲丰和勒可莱尔提出的投针问题,记载于布丰1777年出版的著作中:在平面上画有一组间距为d的平行线,将一根长度为ll<d)的针任意掷在这个平面上,求此针与平行线中任一条相交的概率。布丰本人证明了,这个概率是

p=2l/πd) π为圆周率

利用这个公式可以用概率的方法得到圆周率的近似值。下面是一些资料

实验者

年代

投掷次数

相交次数

圆周率估计值

沃尔夫

1850

5000

2531

3.1596

史密斯

1855

3204

1219

3.1554

德摩根

1680

600

383

3.137

福克斯

1884

1030

489

3.1595

拉泽里尼

1901

3408

1808

3.1415929

赖纳

1925

2520

859

3.1795

蒲丰投针实验是第一个用几何形式表达概率问题的例子,他首次使用随机实验处理确定性数学问题,为概率论的发展起到一定的推动作用。

像投针实验一样,用通过概率实验所求的概率来估计我们感兴趣的一个量,这样的方法称为蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)。蒙特卡罗方法是在第二次世界大战期间随着计算机的诞生而兴起和发展起来的。这种方法在应用物理、原子能、固体物理、化学、生态学、社会学以及经济行为等领域中得到广泛利用。

法国数学家布丰(1707-1788)最早设计了投针试验。并于1777年给出了针与平行线相交的概率的计算公式P=2L/πd(其中L是针的长度,d是平行线间的距离,π是圆周率)

由于它与π有关,于是人们想到利用投针试验来估计圆周率的值。

 


下一节:知识拓展:古典概率之球员生日问题

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概率论课程列表:

第一章 随机事件及其概率

-第一节 基本概念

--1.1.1 概率论的起源

--1.1.2 三个基本概念(随机试验、样本空间、随机事件)

--1.1.3 事件的关系

--1.1.4 事件的运算规则和综合例子讲解

--讨论题:互斥事件与对立事件的异同

--概率论的起源和发展课件

--三个基本概念课件

--知识拓展:概率论起源与发展

--事件的关系课件

--事件的运算规则和综合例子讲解课件

--第一章第一节作业

-第二节 事件的概率

--1.2.1 频率及概率的统计定义、概率的定义

--1.2.2 概率的性质

--讨论题:概率的有限可加性与可数可加性

--概率的定义课件

--概率的性质课件

--知识拓展:柯尔莫哥洛夫与概率公理

--概率的定义课件

--概率的性质课件

--第一章第二节作业

-第三节 古典概率

--1.3.1 古典概率

--1.3.2 几何概率

--讨论题:古典概型与几何概型

--古典概率课件

--知识拓展:几何概型之蒲丰投针问题(圆周率估算的一种方式)

--知识拓展:古典概率之球员生日问题

--几何概型课件

--第一章第三节作业

-第四节 条件概率

--1.4.1 条件概率的定义

--1.4.2 条件概率的计算

--1.4.3 乘法公式

--1.4.4 全概率公式定义及其理解

--1.4.5 全概率公式的例题讲解

--1.4.6 贝叶斯公式定义及其理解

--1.4.7 贝叶斯公式的例题讲解

--讨论题:条件概率与积事件的概率

--讨论题:全概率公式与贝叶斯公式的适应性

--乘法公式课件

--知识拓展:三门概率问题

--知识拓展: 全概率公式与点子多赢的概率计算

--知识拓展:贝叶斯公式与艾滋病检查

--知识拓展:贝叶斯公式与AI

--条件概率的定义课件

--条件概率的计算课件

--贝叶斯公式课件

--贝叶斯公式计算课件

--全概率公式课件

--全概率公式计算课件

--第一章第四节作业

-第五节 事件的独立性

--1.5.1 事件的独立性

--1.5.2 多个事件的独立性

--讨论题:独立与互斥的关系

--知识拓展:独立性的应用

--事件的独立性课件

--多个事件的独立性课件

--第一章第五节作业

第二章 一维随机变量及其分布

-第一节 随机变量的定义

--2.1 随机变量的定义

--讨论题:引入随机变量的目的

--随机变量的定义课件

--第二章第一节作业

-第二节 分布函数的定义

--2.2 分布函数的定义

--讨论题:分布函数的定义

--分布函数的定义课件

--知识拓展:非离散、非连续的随机变量及其分布函数的特例

--第二章第二节作业

-第三节 离散型随机变量

--2.3.1 离散型随机变量得定义及分布律

--2.3.2 两点分布和二项分布

--2.3.3 泊松分布

--讨论题:离散型随机变量的分布表示

--第二章第三节作业

--离散型随机变量定义课件

--知识拓展:二项分布与几何分布

--知识拓展:泊松分布的应用与泊松流

--两点分布与二项分布课件

--泊松分布课件

-第四节 连续型随机变量

--2.4.1 连续型随机变量的定义

--2.4.2 密度函数的例题讲解

--2.4.3 均匀分布

--2.4.4 指数分布

--2.4.5 正态分布的定义

--2.4.6 正态分布的实际应用

--讨论题:密度函数的不连续点

--讨论题:密度函数的连续性

--讨论题:连续性随机变量X=x的概率

--讨论题:连续型随机变量的分布表示

--正态分布的定义课件

--正态分布的实际应用课件

--知识拓展:指数分布的应用与推导

--知识拓展:正态分布在机械可靠性设计中的应用

--均匀分布课件

--密度函数的例题讲解课件

--指数分布课件

--连续型随机变量的定义课件

--第二章第四节作业

-第五节 一维随机变量函数的分布

--2.5.1 一维离散型随机变量函数的分布

--2.5.2 一维连续型随机变量函数的分布1

--2.5.3 一维连续型随机变量函数的分布2

--讨论题:求随机变量函数的密度函数的两种方法

--知识拓展:连续型随机变量函数的分布及其应用

--一维离散型随机变量函数的分布课件

--一维连续型随机变量函数的分布1课件

--一维连续型随机变量函数的分布2课件

--第二章第五节作业

第三章 多维随机变量及其分布

-第一节 多维随机变量的联合分布

--3.1.1 二维随机变量的联合分布

--知识拓展:随机信号的多维概率分布与密度

--二维随机变量联合分布定义及其性质课件

--第三章第一节作业

-第二节 二维离散型随机变量

--3.2.1 二维离散型随机变量

--二维离散型随机变量课件

--第三章第二节作业

-第三节 二维连续型随机变量

--3.3.1 二维连续型随机变量

--知识拓展:二维随机变量的概率分布与密度的图解

--二维连续性随机变量课件

--第三章第三节作业

-第四节 边缘分布

--3.4.1 离散型随机变量的边缘分布

--3.4.2 连续型随机变量的边缘分布

--讨论题:联合分布与边缘分布的关系

--知识拓展: 边缘密度的几何图解

--离散型随机变量的边缘分布课件

--连续型随机变量的边缘分布课件

--第三章第四节作业

-第五节 随机变量的独立性

--3.5.1 随机变量的独立性

--讨论题:随机变量的独立性与事件独立性的对比

--随机变量的独立性课件

--第三章第五次作业

第四章 随机变量的数字特征

-第一节 随机变量的数学期望

--4.1.1 数学期望的定义

--4.1.2 常见随机变量的数学期望

--4.1.3 随机变量函数的数学期望

--讨论题:数学期望与均值的理解

--第四章第一节作业

--数学期望的定义课件

--常见随机变量的数学期望课件

--随机变量函数的数学期望课件

--知识拓展:数学期望的由来

-第二节 随机变量的方差

--4.2.1 随机变量方差定义及其计算

--4.2.2 常见随机变量的方差

--4.2.3 随机变量方差的性质

--4.2.4 数学期望与方差的例题讲解

--讨论题:方差的意义

--讨论题:方差的大小

--第四章第二节作业

--知识拓展:方差的应用与风险型决策模型

--方差的定义与计算课件

--常见分布的方差课件

--方差的性质课件

--数学期望和方差的应用课件

第五章 极限定理

-第一节 大数定律

--5.1.1 切比雪夫不等式

--5.1.2 大数定律

--讨论题:依概率收敛的理解

--第五章第一节作业

--知识拓展:大数定理与蒙特卡洛模拟

--切比雪夫不等式课件

--大数定律课件

-第二节 中心极限定理

--5.2.1 独立同分布中心极限定理及原理

--5.2.2 拉普拉斯中心极限定理及原理

--二项分布近似计算的两种方法

--讨论题:中心极限定理的对比

--第五章第二节作业

--知识拓展:高斯与正态分布

--知识拓展:正态分布的应用——高尔顿钉板试验

--独立同分布中心极限定理课件

--拉普拉斯中心极限定理课件

知识拓展:几何概型之蒲丰投针问题(圆周率估算的一种方式)笔记与讨论

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