モンテカルロ法を理解しやすいコードで書く - Qiita

はじめに 初記事で拙いところがあると思いますが、ご容赦ください。 コードはGithubにあります。 実行環境 Python 3.8.5('base:'conda) Anacondaの実行環境を導入している。 基本原理 N回シュミレーションを行ったときある事象がM回起これば、 その事象が起こる確率はM/Nで近似されるという性質を持っているということがモンテカルロ法の原理。 観測方法 1×1のXY平面上に原点から半径1の90度の弧を描いてランダムに点を打って 弧の外側と内側の点の個数の割合から円周率を求める。 コードの実装 import random import numpy import time start = time.time() trial = 100 #試行回数 x = [] y = [] true = 0 false = 0 for i in range(trial): x.ap