🥧 モンテカルロ法で円呚率掚定

1蟺1の正方圢の䞭にランダムな点を倧量に打ち、そのうち半埄1の扇圢(四分円)の内偎に入った点の割合から円呚率(π)を掚定する「モンテカルロ法」のシミュレヌションです。乱数を䜿った数倀蚈算の考え方を䜓隓できたす。

䜿い方

  1. 打぀点の数(サンプルサむズ)を指定したす。
  2. 「シミュレヌション実行」ボタンを抌すず、正方圢内にランダムな点が打たれたす。
  3. 四分円の内偎(緑)ず倖偎(èµ€)の点の比率から、円呚率の掚定倀が蚈算されたす。

蚈算の仕組み

ランダムな点をたくさん打っお、円呚率 π を求める「モンテカルロ法」の実隓です。 1蟺が1の正方圢の䞭に、ランダムに点を打ちたす。そのうち、原点からの距離が1以内x²  y² ≩ 1の点は、半埄1の円の4分の1面積 π/4の䞭に入りたす。正方圢の面積は1なので、円の䞭に入る点の割合はおよそ π/4 になり、その割合を4倍するず π の近い倀が埗られたす。 π の掚定倀  4 × 円の䞭の点の数 ÷ 党郚の点の数 点の数は10〜20,000個で指定できたす。乱数にはブラりザの暗号甚の乱数を䜿っおいたす。画面には最倧4,000個の点を描き、蚈算にはすべおの点を䜿いたす。

蚈算䟋

点の数ごずの誀差の目安暙準的なばら぀き 100個: ±0.16くらい3.0〜3.3 になるこずも倚い 1,000個: ±0.05くらい 20,000個: ±0.012くらい 点を100倍にしおも、誀差は10分の1にしかなりたせん誀差は点の数の平方根に反比䟋したす。

䜿甚䞊の泚意

  • モンテカルロ法は、蚈算で盎接求めにくい倀を、たくさんの詊行で近䌌する方法です。金融のリスク蚈算や物理のシミュレヌションでも䜿われたす。
  • 同じ点の数でも、毎回結果は少しず぀倉わりたす。䜕回か詊しお平均するず、より正確になりたす。
  • この方法で π を小数点以䞋䜕けたも正確に求めるには、膚倧な数の点が必芁です。

よくある質問

なぜこの方法で円呚率が求められるのですか?

半埄1の四分円の面積はπ/4、それを囲む1蟺1の正方圢の面積は1です。正方圢内に䞀様にランダムな点を打぀ず、四分円の内偎に入る点の割合はおおよそ(π/4)に近づくため、その割合を4倍するこずでπの近䌌倀が埗られたす。

点の数を増やすずどうなりたすか?

䞀般に、点の数(サンプルサむズ)を増やすほど掚定倀は実際の円呚率(3.14159...)に近づく傟向がありたすが、乱数を䜿った掚定のため、毎回の結果には倚少のばら぀きがありたす。

画面䞊の点の数ず、蚈算に䜿われた点の数は同じですか?

衚瀺を軜くするため、画面䞊に描画される点は最倧4,000個たでに制限しおいたす。ただし円呚率の掚定蚈算自䜓は、指定したサンプルサむズの点すべおを䜿っお行われたす。