MonteCarlo求圓周率π
使用蒙地卡羅(MonteCarlo)方法來估計圓周率
用numpy.random.uniform(連續型均勻分布) 隨機生成300個點
其中x,y∈[−1,1]
綠色點代表在圈內
紅色點代表在圈外
生成的點越多 最後算出來點在圈內的機率會越接近圓周率π/4(0.7854...)
SeqGAN,Prophet...等模型都會運用到蒙地卡羅方法
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對筆者而言，這就是基於現實比小說更荒誕的情況下，會使用的轉換工具。本計算程式是基於已知當下的馬達繞線條件，包括漆包線徑及圈數後，計算出導體面積，之後在依照設計需求改換不同線徑時，可自動計算出圈數的變化；或是變動馬達設計圈數時，計算獲取新的漆包線徑值。由此可知，本工具是在固定槽滿率的條件之下，進行漆包
介紹以物件導向的方式，以向量來實作物體運動的模擬程式。
1.0 從函數到函算語法
1.2 函數概念小史
1.2.1 中譯的來源
1.2.2 一個速度問題
1.2.3 幾何的方法
1.2.4 微積分的記法
1.2.5 弦的振動
1.2.6 熱的傳導
1.2.7 十九世紀的尾聲
三
必須說一下波希米亞數學家/邏輯學家/哲學家/神學
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1755年，歐拉改變了主意，在《微分學原理》(Institutiones calculi differen
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二
前面說過，牛頓關心的不是抽象的數學問題，他要解決的是天體運動的問題。他知道，假如他擁有該天體在任何一刻的瞬速數據，他便能夠從質量
冪次定律
呈現一條曲線，從左下方緩慢上升，然後迅速上升，強調了少數事件的極端值。這些極端值代表著相對較大的事件，其影響力遠遠超過了大多數事件。
馬太效應
由一個明顯的源頭開始，不斷分支出更多的線條，形成一個庞大的樹狀結構。這些分支中的一些可能變得更大，代表著成功的累積效應，符合馬太效應
對筆者而言，這就是基於現實比小說更荒誕的情況下，會使用的轉換工具。本計算程式是基於已知當下的馬達繞線條件，包括漆包線徑及圈數後，計算出導體面積，之後在依照設計需求改換不同線徑時，可自動計算出圈數的變化；或是變動馬達設計圈數時，計算獲取新的漆包線徑值。由此可知，本工具是在固定槽滿率的條件之下，進行漆包
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二
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