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教材提到了“投针实验”求圆周率的方法。1777年,法国数学家蒲丰取一根针,量出它的长度,然后在纸上画上一组间距相等的平行线,这根针的长度是这些平行线的距离是的一半。把这根针随机地往画满了平行线的纸面上投去。小针有的与直线相交,有的落在两条平行直线之间,不与直线相交。这次实验共投针2212次,与直线相交的有704次,22127043.142。得数竟然是的近似值。这就是著名的蒲丰投针问题。后来他把这个试验写进了他的论文或然性算术尝试中。蒲丰证明了针与任意平行线相交的概率为 p = 2l/d 。这个公式中l为小针的长,d为平行线的间距。由这个公式,可以用概率方法得到圆周率的近似值。当实验中投的次数相当多时,就可以得到 的更精确的值。蒲丰实验的重要性并非仅仅是为了求得比其它方法更精确的 值。而在于它是第一个用几何形式表达概率问题的例子。计算 的这一方法,不但因其新颖,奇妙而让人叫绝,而且它开创了使用随机数处理确定性数学问题的先河,是用偶然性方法去解决确定性计算的前导。找一根粗细均匀,长度为 d 的细针,并在一张白纸上画上一组间距为 l 的平行线(方便起见,常取 l = d/2),然后一次又一次地将小针任意投掷在白纸上。这样反复地投多次,数数针与任意平行线相交的次数, 布丰(Comte de Buffon)设计出他的著名的投针问题(needle problem)。依靠它,可以用概率方法得到的近似值。假定在水平面上画上许多距离为a的平行线,并且,假定把一根长为la的同质均匀的针随意地掷在此平面上。布丰证明:该针与此平面上的平行线之一相交的概率为:p=2l/(api) 把这一试验重复进行多次,并记下成功的次数,从而得到P的一个经验值,然后用上述公式计算出的近似值,用这种方法得到的最好结果是意大利人拉泽里尼(Lazzerini)于1901年给出的。他只掷了3408次针,就得到了准确到6位小数的的值。他的试验结果比其他试验者得到的结果准确多了,甚至准确到使人们对它有点怀疑。还有别的计算的概率方法。例如,1904年,查尔特勒斯(RChartres)就写出了应用下列实例的报告:如果写下任意两个整数测它们互素的概率为62。 下面就是一个简单而巧妙的证明。找一根铁丝弯成一个圆圈,使其直径恰恰等于平行线间的距离d。可以想象得到,对于这样的圆圈来说,不管怎么扔下,都将和平行线有两个交点。因此,如果圆圈扔下的次数为n次,那么相交的交点总数必为2n。 现在设想把圆圈拉直,变成一条长为d的铁丝。显然,这样的铁丝扔下时与平行线相交的情形要比圆圈复杂些,可能有4个交点,3个交点,2个交点,1个交点,甚至于都不相交。 由于圆圈和直线的长度同为d,根据机会均等的原理,当它们投掷次数较多,且相等时,两者与平行线组交点的总数可望也是一样的。这就是说,当长为d的铁丝扔下n次时,与平行线相交的交点总数应大致为2n。现在转而讨论铁丝长为l的情形。当投掷次数n增大的时候,这种铁丝跟平行线相交的交点总数m应当与长度l成正比,因而有:m=kl,式中k是比例系数。为了求出k来,只需注意到,对于l=k的特殊情形,有m=2n。
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