C语言实现14种异步蒙特卡洛源码及文档，如何改写为长尾？
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Simple-Monte-Carlo-Tool-Function
这是一个使用C++实现的简单的异步蒙特卡洛算法工具函数
C++标准:
C++14
使用
auto res = MonteCarlo(sample_nums,check_sample_funtion, generate_sample_funtion, …args);
double p = res.get();
std::cout<<p<<std::endl;
sample_nums: 需要生成的样本个数。
check_sample_funtion: 检测样本是否符合条件。
参数: 样本
返回值：一个bool值，true表示样本符合条件。
generate_sample_funtion: 生成并返回一个样本。其返回值将作为check_sample_funtion的参数。
generate_sample_funtion: 生成样本的函数。该返回应当返回一个样本
args: 传给generate_sample_funtion的参数。可以有任意多的参数。若有多个参数，则使用逗号分隔。
res.get(): 获得结果。返回在给定的样本数量下，符合check_sample_funtion函数的样本比例。get()函数只能被调用一次。
使用示例
// 使用蒙特卡洛方法计算pi值
#include"MonteCarloTool.h"
#include<iostream>
#include<random>
std::default_random_engine engine(time(0));
std::uniform_real_distribution<double> unifrom(0, 1);
struct Point
{
double x, y;
};
Point generate_point(int a,int b) //这里的参数没什么用，只是示范如何传入参数
{
double x = unifrom(engine);
double y = unifrom(engine);
Point point{ x , y };
return point;
}
bool check_distance(const Point& p)
{
// distance = sqrt(x^2+y^2)
return std::sqrt(std::pow(p.x,2)+std::pow(p.y,2)) <= 1.0;
}
int main()
{
//给generate_point传递参数: a=1,b=2。生成50000个样本
auto res = MonteCarlo(50000,check_distance, generate_point,1,2);
std::cout <<"test";
double p = res.get();
double PI = 4 * p;
std::cout << PI;
return 0;
}
完整的源码和详细的文档，上传到了 请自取：
www.writebug.com/code/9aa0238c-d51e-11ed-9716-0242ac150010/#
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Simple-Monte-Carlo-Tool-Function
这是一个使用C++实现的简单的异步蒙特卡洛算法工具函数
C++标准:
C++14
使用
auto res = MonteCarlo(sample_nums,check_sample_funtion, generate_sample_funtion, …args);
double p = res.get();
std::cout<<p<<std::endl;
sample_nums: 需要生成的样本个数。
check_sample_funtion: 检测样本是否符合条件。
参数: 样本
返回值：一个bool值，true表示样本符合条件。
generate_sample_funtion: 生成并返回一个样本。其返回值将作为check_sample_funtion的参数。
generate_sample_funtion: 生成样本的函数。该返回应当返回一个样本
args: 传给generate_sample_funtion的参数。可以有任意多的参数。若有多个参数，则使用逗号分隔。
res.get(): 获得结果。返回在给定的样本数量下，符合check_sample_funtion函数的样本比例。get()函数只能被调用一次。
使用示例
// 使用蒙特卡洛方法计算pi值
#include"MonteCarloTool.h"
#include<iostream>
#include<random>
std::default_random_engine engine(time(0));
std::uniform_real_distribution<double> unifrom(0, 1);
struct Point
{
double x, y;
};
Point generate_point(int a,int b) //这里的参数没什么用，只是示范如何传入参数
{
double x = unifrom(engine);
double y = unifrom(engine);
Point point{ x , y };
return point;
}
bool check_distance(const Point& p)
{
// distance = sqrt(x^2+y^2)
return std::sqrt(std::pow(p.x,2)+std::pow(p.y,2)) <= 1.0;
}
int main()
{
//给generate_point传递参数: a=1,b=2。生成50000个样本
auto res = MonteCarlo(50000,check_distance, generate_point,1,2);
std::cout <<"test";
double p = res.get();
double PI = 4 * p;
std::cout << PI;
return 0;
}
完整的源码和详细的文档，上传到了 请自取：
www.writebug.com/code/9aa0238c-d51e-11ed-9716-0242ac150010/#