Kocka.ipynb

Kernel: SageMath (stable)

Pojem pravdepodobnosti - Monte Carlo simulácie

Náhodné experimenty vykonávané na počítači boli vymyslené fyzikmi v tajnom projekte Manhattan, čo bol krycí názov pre projekt vývoja atómovej bomby. Tieto experimenty fyzici nazvali Monte Carlo simulácie (skr. MC simulácie) podľa slávneho kasína Monte Carlo v Monacu.

Hod kockou - Geogebra

• simuláciu ovládate tlačidlami $\,\verb|roll|\,$ - kotúľať, $\,\verb|reset|\,$ - spustiť odznova

Hod kockou - Sage

• kópiu tohto notebooku nájdete v Sagi v priečinku pravdepodobnosť

• pomocou $\,\verb|Shift+Enter|\,$ vykonávate jednotlivé bloky príkazov

• v druhom bloku meníte len $N = 10^2, 10^3, 10^4, 10^5, 10^6$ hodov

# Načítanie knižnice numerický python - numpy, ktorá vie robiť MC simulácie
import numpy as np

# generovanie N hodov kockou
N = 100
hody = np.random.randint(1,7,size = N)
# zobrazenie vygenerovaných hodov
print hody
# histogram so šiestimi stĺpcami ako v geogebre
histogram(hody, bins=6, color='lightblue')

**Vysvetlivky k príkazu ** $\,\verb!np.random.randint(1,7,size = N)!$

• $\verb|np|$ - vyberám príkaz z knižnice numpy

• $\verb|random|$ - idem do časti knižnice numpy, ktorá vie robiť náhodné pokusy (ang. random = náhodný)

• $\verb|randint|$ - týmto príkazom budem generovať náhodné čísla s rovnakou pravdepodobnoťou a budú to celé čísla (randint je skratka ang. random integer - náhodné celé čísla).

parametre príkazu (1,7, size = N) - náhodné celé čísla budú väčšie rovné ako 1 a menšie ako 7, t.j. 1, 2,...,6 a bude ich N

• celý príkaz je tak vlastne generovanie čísel 1 až 6 s rovnakou pravdepodobnosťou, čo je to isté ako hod ideálnou kockou.