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  3. Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션
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Exercises

잘못된 입력 분포

이번 연습 문제에서도 원주율(pi) 예제를 이어서 다룹니다: A graph of a circle inside a square with randomly sampled points

입력 확률분포를 연속 균등분포(random.uniform())에서 이산 균등분포(random.randint())로 바꾸면 어떻게 될까요? random.randint()는 이산 정수를 샘플링하는 반면, random.uniform()은 연속 실수를 샘플링하므로, 결과가 신뢰할 수 없게 됩니다.

이 시뮬레이션이 생성하는 추정 pi 값을 유심히 보세요. 잘못된 확률분포를 선택했기 때문에 정확도가 높지 않을 거예요! Monte Carlo 시뮬레이션에서는 올바른 확률분포를 선택하는 것이 필수이며, 이후 레슨에서 다양한 분포를 더 자세히 다뤄서 앞으로 올바른 분포를 자신 있게 선택하실 수 있도록 도와드리겠습니다.

random는 이미 임포트되어 있어요.

คำแนะนำ

100 XP
  • 영상에서 사용한 올바른 함수 random.uniform() 대신 random.randint()를 사용해, -1에서 1 구간에서 x와 y 좌표를 샘플링하세요.