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编写一个程序通过蒙特卡罗模拟来估计渗滤阈值。
在一个著名的科学问题中研究人员对以下问题感兴趣:如果网站独立苹果X如何让设置1不显示为以概率p打开(因此以概率1-p被阻塞),系统渗透的概率是多少当p等于0时,系统不会渗透;当p等于1时系统渗透。下面的图显示了20×20随机网格(左)和100×100随机网格(祐)的网站空置概率p对渗滤概率
当N足够大时存在阈值p’,使得当p < p’时随机N×N网格几乎不渗滤,并且当p> p’时随机N×N网格几乎总是渗滤。尚未推导出用于确定渗透阈值p’的数学解决方案你的任务是编写一个计算机程序来估计p’。
按照惯例行和列索引i和j是1和N之间的整数,其中(11)是左上角站点:如果open(),isOpen()或isFull()的任何参数抛出IndexOutOfBoundsException超出了规定的范围如果N≤0,构造函数应该抛出IllegalArgumentException构造函数应该花费與N2成正比的时间;所有方法都应该花费不变的时间加上对union(),find()connected()和count()的联合查找方法的不断调用。
蒙特卡洛模拟为了估计逾滲阈值,考虑下面的计算实验:
?初始化所有要阻止的站点
?重复以下操作,直到系统渗漏:
o在所有被封锁的网站中随机选择一个网站(第i行第j列)。
o打开网站(第i行第j列)。
?系统渗透时打开的部分网站提供了渗透阈值的估计值
例如,如果按照下面的快照打开网格那么我们估计的渗滤阈值是204/400 = 0.51,因为当第204个站点打开时系统渗透。
通过重复该计算实验T次并平均结果我们获得更准确的逾渗阈值估計。 设x_t为计算实验t中开放点的分数 样本平均值μ提供了渗透阈值的估计; 样本标准偏差σ测量阈值的清晰度。
假设T足够大(例如至少30),丅面提供渗透阈值的95%置信区间
此外还包括一个main()方法,该方法使用两个命令行参数N和T(其中N代表网格大小T代表实验尝试的次数),在N×N网格上执行T个独立的计算实验(上面讨论)打印出平均值,标准偏差95% 置信阈值的置信区间。 使用标准库中的标准随机数生成隨机数; 使用标准统计来计算样本均值和标准差
在这里我们需要考虑一个问题就是当你输入的N=1的时候,更具下面的公式我们就会发现在计算偏差的时候就会出现除0的情况所以在代码中应该考虑到。