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Java利用蒙特卡洛方法求解圆周率π值

作者:天人合一peng  发布时间:2023-04-10 14:10:28 

标签:Java,蒙特卡洛,圆周率

一、蒙特卡洛法介绍

蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是一种以概率统计理论为基础的数值计算方法,常用于特定条件下的概率计算问题。蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城,该法为表明其随机抽样的本质而命名。

算法思路简单也好理解:比如抛一枚硬币,假设我们开始不知道正面朝上的概率是多少,却有大量的时间来将硬币抛一万次,那么在一万次试验后,会发现正面朝上的次数接近一半,当然,抛的次数越多,概率越接近50%,蒙特卡洛方法是大数定律在实际应用问题上的体现。其优点十分明显,基本可以绕开问题本身的“黑盒”,不必考虑问题内部的结构而只关注问题的输入与输出,利用输出的结果来分析问题,适用于对离散系统进行计算仿真试验。

例如上例中,我们不用考虑硬币在空中停留多长时间,不用考虑抛出力度、硬币大小、空气阻力、风速等乱七八糟的问题,在大量的试验后只关注最后硬币哪面朝上,就能正确估算出硬币正面朝上的概率。同样的,例如我们不知道走到某个路口需要等红绿灯的概率,不知道某个产品线的合格率,蒙特卡洛法告诉你:模拟一万次试验后你就知道了

二、利用蒙特卡洛方法计算圆周率π

采用蒙特卡洛思想,首先在一个正方形区域内随机生成若干个均匀分布的点,随后判断哪些点在正方形的内切圆范围内。如果点的数量足够多,那么圆内点的数量与点的总数量的比值,就是圆的面积与正方形面积之比。利用点数量的比值与正方形面积就可以推出圆的面积,进而得出圆周率π。

Java利用蒙特卡洛方法求解圆周率π值

三、实现代码

MTKLExp.java

import java.awt.*;

public class MTKLExp {

private int squareSide;
   private int N;
   private int outputInterval = 100;

public MTKLExp(int squareSide, int N){
       if(squareSide <= 0 || N <= 0)
       {
           throw new IllegalArgumentException("squareSide and N must > 0");
       }

this.squareSide = squareSide;
       this.N = N;
   }

public void setOutputInterval(int interval){
       if ( interval <= 0)
       {
           throw new IllegalArgumentException("interval must be > 0");
       }

this.outputInterval = interval;
   }

public void run(){
       Circle circle = new Circle(squareSide/2, squareSide/2, squareSide/2);
       MonteCarloPiData data = new MonteCarloPiData(circle);

for(int i = 0; i < N; i ++){

if( i % outputInterval == 0)
               System.out.println(data.estimatePi());

int x = (int)(Math.random()*squareSide);
           int y = (int)(Math.random()*squareSide);
           data.addPoint(new Point(x, y));

}
   }

public static void main(String[] args){

int squareSide = 800;
       int N = 1000000;

MTKLExp exp = new MTKLExp(squareSide, N);
       exp.setOutputInterval(100);
       exp.run();
   }
}

MonteCarloPiData.java

import java.util.LinkedList;
import java.awt.*;

public class MonteCarloPiData {

private Circle circle;
   private LinkedList<Point> points;
   private int insideCircle = 0;

public MonteCarloPiData(Circle circle){
       this.circle = circle;
       points = new LinkedList<Point>();
   }

public Circle getCircle(){
       return circle;
   }

public int getPointsNumber(){
       return points.size();
   }

public Point getPoint(int i){
       if(i < 0 || i >= points.size())
           throw new IllegalArgumentException("out of bound in getPoint!");

return points.get(i);
   }

public void addPoint(Point p){
       points.add(p);
       if(circle.contain(p))
           insideCircle ++;
   }

public double estimatePi(){

if(points.size() == 0)
           return 0.0;

int circleArea = insideCircle;
       int squareArea = points.size();
       return (double)circleArea * 4 / squareArea;
   }
}

Circle.java

import java.awt.*;
import javax.swing.*;

public class Circle {

private int x, y, r;

public Circle(int x, int y, int r){
       this.x = x;
       this.y = y;
       this.r = r;
   }

public int getX(){ return x; }
   public int getY(){ return y; }
   public int getR(){ return r; }

public boolean contain(Point p){
       return Math.pow(p.x - x, 2) + Math.pow(p.y - y, 2) <= r*r;
   }
}

来源:https://blog.csdn.net/moonlightpeng/article/details/126460862

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