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    哪怕是最简单的割圆法那也是计算内切正多边形的面积呀。

    “计算，大概是什么尺度才算计算？”

    “加减乘除？”林奇追问道。

    “数数吧。”高等精灵回答。

    他身后几位守卫队员，已经将手中武器轻轻放下，那发出“杀无赦”的长弓更是失去了魔力一般，再无魔法灵光。

    可以用公式，但是不能用计算？

    林奇有些纳闷，试探道，“我用一把皮尺，量一个半径0.5米的圆，得出周长是3米14（2πr），得到圆周率3.14，这算么？”

    精灵淡淡摇头，“足够精度。”

    林奇明白过来。

    哪怕地球本身是完美的球形，然后还有一把四万公里长的皮尺子给他量，再精确到厘米级别，他也只能算出π精确到8、9位有效数字，比起他刚刚用公式随便就8位精度，寒酸得可怜。

    更别说原先的条件，都是天方夜谭。

    忽然。

    林奇一下子想起曾经的某段过往。

    他当场翻开《林奇学业记忆：小学课本》——

    1777年，法国数学家布丰用投针实验的方法求圆周率。

    同时翻开另一端记忆《林奇围棋记忆：人类失去荣光之时》——

    阿尔法狗，在后期碾压人类顶尖九段棋手，处于轻易让一、二子的超九段位，所采用的的便是“神经网络算法”结合“蒙特卡洛算法”的进阶版本。

    计算机有时候会让人类感觉到无解，可以轻而易举地做到常人所不能及的东西。

    但本质上，它们背后所驱动的，正是一个个“算法”。

    蒙特卡洛算法，这种发展最为成熟的计算机模拟方法之一。

    无比暴力。

    而且只要会数数即可。

    林奇深吸一口气。

    “一个正方形场地，内切一个圆形球场。如果随机往正方形场地投球，那么最后圆型球场的落球数量与总投球数之比正是π/4，这样就可以得到π的数值。”

    林奇淡淡说道，“当然，换成别针、小珠都可以，只要保证均匀分布即可，甚至夸张点一箱子别针倒下去也成。”

    利用从总体中抽取的随机数作为样本进行实验，以求得的统计特征值（均值、概率、分布等）作为待解问题的数值解。
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