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  3. Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
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Exercise

誤った決定論的な計算

この演習と次の演習では、ビデオで扱った円周率の計算を使って、シミュレーション過程の各ステップがどれほど重要かを確かめます。

円周率を求めるシミュレーションでは、下のグラフのとおり、\(x\) と \(y\) が -1 から 1 の範囲にあるランダムな点 \((x, y)\) を生成します。

A graph of a circle inside a square with randomly sampled points

もし、点を circle_points に加えるかどうかを判定する決定論的な計算を誤って変更してしまったらどうなるでしょうか？ 最終結果にはどのような影響が出るでしょうか？ 変な値の円周率が得られることで、Monte Carlo シミュレーションでは決定論的な計算を正しく定義することが不可欠だと分かります！

random はすでにインポートされています。

Instructions

100 XP
  • 原点からの距離が 1 ではなく 0.75 未満の点について、circle_points をインクリメントしてください（ビデオのデモとは異なります）。