运行hadoop2 自带的圆周率计算方法时,报错,找了半天,原来是在配置hadoop临时目录时,没有给权限,找到配置的hadoop临时目录文件夹,修改权限即可 Application application_1548242073562_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1548242073562_0005_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagno

  读了阮一峰的蒙特卡罗方法入门,用概率统计的方式求解棘手的数学问题还挺有意思的,尤其是利用正方形和它的内切圆之间的面积关系来建模求解圆周率的方法精巧又简单,比投针实验好理解也好实现多了.建模可不是Matlab或者MAST/VHDL语言的专利,既然tcl/tk脚本也有内置的随机数产成函数rand(),那么我用tcl/tk建模计算圆周率也应该不在话下. 建模思想 正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4. 在这个正方形内部,随机产生足够多的点,计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内

蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

一.要求: 1.计算到圆周率后面越多位越好. 2.用进度条显示计算的进度. 3.要求给出圆周率Π的具体计算方法和解释. 二.算法: 1.拉马努金公式: 2.高斯-勒让德公式: 设置初始值: 反复执行以下步骤直到    与   之间的误差到达所需精度: 则π的近似值为: 下面给出前三个迭代结果(近似值精确到第一个错误的位数): 3.140... 3.14159264... 3.1415926535897932382... 该算法具有二阶收敛性,本质上说就是算法每执行一步正确位数就会加倍. 3.波尔

1.蒙特卡洛求圆周率 向区域内随即撒点 当点的数目足够多时,落在圆的点数目与在正方形点数目成正比 即圆的面积和正方形的面积成正比 可以得出计算圆周率的算法 DARTS=100000000   hits=0.0   clock()   for i in range(1,DARTS+1):       x,y=random(),random()       dist=sqrt(x**2+y**2)       if dist <=1.0:           hits=hits+1   pi=4*(

1.启动Spark服务 因为spark是依赖于hadoop提供的分布式文件系统的,所以在启动spark之前,先确保hadoop在正常运行. 在hadoop正常运行的情况下,在master(也就是hadoop的namenode,spark的marster节点)上执行命令: cd  /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin 执行启动脚本 ./start-all.sh 2.计算圆周率 这里只是简单的用local模式运行一个计算圆周率的Demo.按照

▶ 书上的计算圆周率的简单程序,主要是使用了自定义函数 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <openacc.h> #define N 100 #pragma acc routine seq float ff(const float x) { return 4.0f / (1.0f + x * x); } int main() { const float h =

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

一.分支结构 单分支结构 if 一般用于判断选择 score = 95 if score > 90: print('优秀') 双分支结构 if...else age = 20 if age >= 18: print('成年') else: print('未成年') 三目运算 age = 19 print('成年') if age >=18 else print('未成年') # 只有双分支有这种写法 if...elif...elif...else 与 if...if...if...els

Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法示例 本文实例讲述了Python实现计算圆周率π的值到任意位的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.需求分析 输入想要计算到小数点后的位数,计算圆周率π的值. 二.算法:马青公式 π/4=4arctan1/5-arctan1/239 这个公式由英国天文学教授约翰·马青于1706年发现.他利用这个公式计算到了100位的圆周率.马青公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度.因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上

[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

Linux系统中,我们可以安装bc计算器用来计算pi值(π圆周率) 在玩的同时,这可以从某些方面反映出一个CPU的运算能力,在命令最前加上time即可 如果系统中没有bc命令,需要先进行安装:yum install bc -y 然后再执行如下命令,即可计算π圆周率,至于多少位.可以自己指定,这里只计算到30位,如下: [root@qq_5201351 ~]# echo "scale=30; a(1)*4" | bc -l 3.141592653589793238462643383276

使用Kubernetes里的job(作业),我们可以很方便地执行一些比较耗时的操作. 新建一个job.ymal文件: 定义了一个Kubernetes job,名称为pi,类型为job,容器名称为pi,镜像为perl,执行的per命令为 print bpi(2000): 这个ymal文件的完整内容: apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: pi spec: template: metadata: name: pi spec: container

实际上是使用规则引擎能够更新工作内存区重新匹配规则实现迭代功能. 使用了策略模式实现. <规则引擎与RETE算法介绍> PPT : http://files.cnblogs.com/lovesqcc/%E8%A7%84%E5%88%99%E5%BC%95%E6%93%8E%E4%B8%8ERETE%E7%AE%97%E6%B3%95.pptx 1.  CalcPI.java package sample; import java.util.ArrayList; import java.util

大家都知道π=3.1415926……无穷多位, 历史上很多人都在计算这个数, 一直认为是一个非常复杂的问题.现在有了电脑, 这个问题就简单了.电脑可以利用级数计算出很多高精度的值, 有关级数的问题请参考<高等数学>,以下是比较有名的有关π的级数: 其中有些计算起来很复杂, 我们可以选用第三个, 比较简单, 并且收敛的非常快.因为计算π值, 而这个公式是计算π/2的, 我们把它变形:π = 2 + 2/3 + 2/3*2/5 + 2/3*2/5*3/7 + ... 对于级数, 我们先做个简单测试

from random import randomfrom time import perf_counterDARTS = 1000 * 1000hits = 0.0start = perf_counter()for i in range(1,DARTS+1): x,y = random(),random() dist = pow(x ** 2 + y ** 2,0.5) if dist <= 1.0: hits = hits + 1pi = 4 * (hits / DARTS)print(&quo

[文本出自天外归云的博客园] 早上起来突然想求圆周率,1单位时圆的面积. 代码如下: from math import pow, sqrt def calc_circle_s_with(r, dy, x_slices): x_from_start_to_cc = sqrt(1 - pow(dy, 2)) dx = x_from_start_to_cc / x_slices x_to_edge = 1 - x_from_start_to_cc quarter_circle_s = 0 while

概率算法大致可分为4种形式: 数值概率算法: 蒙特卡罗算法: 拉斯维加斯算法: 舍伍德算法: 计算蒙特卡罗概率的算法实现: #include "stdio.h" #include "time.h" #include "stdlib.h" double MontePI(int n) { double PI; double x, y; int i, sum; sum = ; srand(time(NULL)); ; i < n; i++) {

import java.util.Scanner; import java.util.Random; public class Main {         public static void main(String[] args) {              Scanner sc = new Scanner(System.in);             long seed=sc.nextLong();             int n=sc.nextInt();            

#CalPi.py from random import random from math import sqrt from time import clock DARTS = 10000000 hits = 0.0 clock() for i in range(1, DARTS+1): x, y = random(), random() dist = sqrt(x ** 2 + y ** 2) if dist <= 1.0: hits = hits + 1 pi = 4.0 * (hits/D