#蒙特卡洛方法計算π值：
思路：正方形內部有乙個相切的圓，面積之比是4：π。在這個正方形內部，隨機產生n個點，計算它們與中心點的距離，並且判斷是否落在圓的內部。若這些點均勻分布，則圓周率 pi=4 * count/n, 其中count表示落到圓內投點數，n:表示總的投點數。
import random
def cal_pai():
n = 1000000
r = 1.0
a, b = (0.0, 0.0)
x_neg, x_pos = a - r, a + r
y_neg, y_pos = b - r, b + r
count = 0
for i in range(0, n):
x = random.uniform(x_neg, x_pos)
y = random.uniform(y_neg, y_pos)
if x*x + y*y <= 1.0:
count += 1
print (count / float(n)) * 4
思路：首先可以取乙個邊長為a的正方形，隨機地向正方形內隨機拋一些點，計算落在圖形內部的個數，最後除以丟擲的總個數，得出的值再乘以正方形的面積，這就是不規則面積的估算。而且，丟擲的點數越多，估算越準確。
蒙特卡洛方法
蒙特卡洛方法 monte carlo method，也有翻譯成 蒙特卡羅方法 是以概率和統計的理論 方法為基礎的一種數值計算方法，將所求解的問題同一定的概率模型相聯絡，用計算機實現統計模擬或抽樣，以獲得問題的近似解，故又稱隨機抽樣法或統計試驗法。上述就是蒙特卡洛方法的基本概念，比較抽象，下面結合實際...
蒙特卡洛方法
這個演算法是用來求解積分和一些運算的，主要就是通過概率模擬的方法，比如對於 或者積分 import random def calpai n 1000000 r 1.0 a,b 0.0,0.0 x neg,x pos a r,a r y neg,y pos b r,b r count 0 for i ...
蒙特卡洛方法 蒙特卡洛方法概率密度函式
簡介 為了更加清楚的讓同學們深刻的理解pbr裡面那些公式背後的東西，同學們務必先來擼一遍光線追蹤，畢竟我們這裡舉例的這些蒙特卡洛方法都是光線追蹤第三卷裡 ray tracing the rest of your life 的舉例，只不過可能對於有的同學來說，閱讀起來比較難，所以我們來更加詳盡的翻譯或...