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。
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;
}
}以上就是Java利用蒙特卡洛方法求解圆周率π值的详细内容，更多关于Java蒙特卡洛求圆周率的资料请关注Devmax其它相关文章！