0ですので、以下、縦横のサイズは1. 0とします。 // 計算に使う変数の定義 let totalcount = 10000; let incount = 0; let x, y, distance, pi; // ランダムにプロットしつつ円の中に入った数を記録 for (let i = 0; i < totalcount; i++) { x = (); y = (); distance = x ** 2 + y ** 2; if (distance < 1. 0){ incount++;} ("x:" + x + " y:" + y + " D:" + distance);} // 円の中に入った点の割合を求めて4倍する pi = (incount / totalcount) * 4; ("円周率は" + pi); 実行結果 円周率は3. 146 解説 変数定義 1~4行目は計算に使う変数を定義しています。 変数totalcountではランダムにプロットする回数を宣言しています。 10000回ぐらいプロットすると3. 14に近い数字が出てきます。1000回ぐらいですと結構ズレますので、実際に試してください。 プロットし続ける 7行目の繰り返し文では乱数を使って点をプロットし、円の中に収まったらincount変数をインクリメントしています。 8~9行目では点の位置x, yの値を乱数で求めています。乱数の取得はプログラミング言語が備えている乱数命令で行えます。JavaScriptの場合は()命令で求められます。この命令は0以上1未満の小数をランダムに返してくれます(0 - 0. 999~)。 点の位置が決まったら、円の中心から点の位置までの距離を求めます。距離はx二乗 + y二乗で求められます。 仮にxとyの値が両方とも0. 5ならば0. 25 + 0. 25 = 0. 5となります。 12行目のif文では円の中に収まっているかどうかの判定を行っています。点の位置であるx, yの値を二乗して加算した値がrの二乗よりも小さければOKです。今回の円はrが1. 0なので二乗しても1. 0です。 仮に距離が0. 5だったばあいは1. 0よりも小さいので円の中です。距離が1. モンテカルロ法による円周率の計算など. 0を越えるためには、xやyの値が0. 8ぐらい必要です。 ループ毎のxやyやdistanceの値は()でログを残しておりますので、デバッグツールを使えば確認できるようにしてあります。 プロット数から円周率を求める 19行目では円の中に入った点の割合を求め、それを4倍にすることで円周率を求めています。今回の計算で使っている円が正円ではなくて四半円なので4倍する必要があります。 ※(半径が1なので、 四半円の面積が 1 * 1 * pi / 4 になり、その4倍だから) 今回の実行結果は3.
5 y <- rnorm(100000, 0, 0. 5 for(i in 1:length(x)){ sahen[i] <- x[i]^2 + y[i]^2 # 左辺値の算出 return(myCount)} と、ただ関数化しただけに過ぎません。コピペです。 これを、例えば10回やりますと… > for(i in 1:10) print(myPaiFunc() * 4 / 100000) [1] 3. 13628 [1] 3. 15008 [1] 3. 14324 [1] 3. 12944 [1] 3. 14888 [1] 3. 13476 [1] 3. 14156 [1] 3. 14692 [1] 3. 14652 [1] 3. 1384 さて、100回ループさせてベクトルに放り込んで平均値出しますか。 myPaiVec <- c() for(i in 1:100) myPaiVec[i] <- myPaiFunc() * 4 / 100000 mean(myPaiVec) で、結果は… > mean(myPaiVec) [1] 3. モンテカルロ法で円周率を求めるのをPythonで実装｜shimakaze_soft｜note. 141426 うーん、イマイチですね…。 あ。 アルゴリズムがタコだった(やっぱり…)。 の、 if(sahen[i] < 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント ここです。 これだと、円周上の点は弾かれてしまいます。ですので、 if(sahen[i] <= 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント と直します。 [1] 3. 141119 また誤差が大きくなってしまった…。 …あんまり関係ありませんでしたね…。 といっても、誤差値 |3. 141593 - 3. 141119| = 0. 000474 と、かなり小さい(と思いたい…)ので、まあこんなものとしましょう。 当然ですけど、ここまでに書いたコードは、実行するたび計算結果は異なります。 最後に、今回のコードの最終形を貼り付けておきます。 --ここから-- x <- seq(-0. 5, length=1000) par(new=T); plot(x, yP, xlim=c(-0. 5)) myCount * 4 / length(xRect) if(sahen[i] <= 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント} for(i in 1:10) print(myPaiFunc() * 4 / 100000) pi --ここまで-- うわ…きったねえコーディング…。 でもまあ、このコードを延々とCtrl+R 押下で図形の描画とπの計算、両方やってくれます。 各種パラメータは適宜変えて下さい。 以上!
024\)である。 つまり、円周率の近似値は以下のようにして求めることができる。 N <- 500 count <- sum(x*x + y*y < 1) 4 * count / N ## [1] 3. モンテカルロ法と円周率の近似計算 | 高校数学の美しい物語. 24 円周率の計算を複数回行う 上で紹介した、円周率の計算を複数回行ってみよう。以下のプログラムでは一回の計算においてN個の点を用いて円周率を計算し、それを\(K\)回繰り返している。それぞれの試行の結果を に貯めておき、最終的にはその平均値とヒストグラムを表示している。 なお、上記の計算とは異なり、第1象限の1/4円のみを用いている。 K <- 1000 N <- 100000 <- rep(0, times=K) for (k in seq(1, K)) { x <- runif(N, min=0, max=1) y <- runif(N, min=0, max=1) [k] <- 4*(count / N)} cat(sprintf("K=%d N=%d ==> pi=%f\n", K, N, mean())) ## K=1000 N=100000 ==> pi=3. 141609 hist(, breaks=50) rug() 中心極限定理により、結果が正規分布に従っている。 モンテカルロ法を用いた計算例 モンティ・ホール問題 あるクイズゲームの優勝者に提示される最終問題。3つのドアがあり、うち1つの後ろには宝が、残り2つにはゴミが置いてあるとする。優勝者は3つのドアから1つを選択するが、そのドアを開ける前にクイズゲームの司会者が残り2つのドアのうち1つを開け、扉の後ろのゴミを見せてくれる。ここで優勝者は自分がすでに選んだドアか、それとも残っているもう1つのドアを改めて選ぶことができる。 さて、ドアの選択を変更することは宝が得られる確率にどの程度影響があるのだろうか。 N <- 10000 <- floor(runif(N) * 3) + 1 # 宝があるドア (1, 2, or 3) <- floor(runif(N) * 3) + 1 # 最初の選択 (1, 2, or 3) <- floor(runif(N) * 2) # ドアを変えるか (1:yes or 0:no) # ドアを変更して宝が手に入る場合の数を計算 <- (! =) & () # ドアを変更せずに宝が手に入る場合の数を計算 <- ( ==) & () # それぞれの確率を求める sum() / sum() ## [1] 0.
5)%% 0. 5 yRect <- rnorm(1000, 0, 0. 5 という風に xRect, yRect ベクトルを指定します。 plot(xRect, yRect) と、プロットすると以下のようになります。 (ここでは可視性重視のため、点の数を1000としています) 正方形っぽくなりました。 3. で述べた、円を追加で描画してみます。 上図のうち、円の中にある点の数をカウントします。 どうやって「円の中にある」ということを判定するか? 答えは、前述の円の関数、 より明らかです。 # 変数、ベクトルの初期化 myCount <- 0 sahen <- c() for(i in 1:length(xRect)){ sahen[i] <- xRect[i]^2 + yRect[i]^2 # 左辺値の算出 if(sahen[i] < 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント} これを実行して、myCount の値を4倍して、1000で割ると… (4倍するのは2. より、1000で割るのも同じく2. より) > myCount * 4 / 1000 [1] 3. 128 円周率が求まりました。 た・だ・し! 我々の知っている、3. 14とは大分誤差が出てますね。 それは、点の数(サンプル数)が小さいからです。 ですので、 を、 xRect <- rnorm(10000, 0, 0. 5 yRect <- rnorm(10000, 0, 0. 5 と安直に10倍にしてみましょう。 図にすると ほぼ真っ黒です(色変えれば良い話ですけど)。 まあ、可視化はあくまでイメージのためのものですので、ここではあまり深入りはしません。 肝心の、円周率を再度計算してみます。 > myCount * 4 / length(xRect) [1] 3. 1464 少しは近くなりました。 ただし、Rの円周率(既にあります(笑)) > pi [1] 3. 141593 と比べ、まだ誤差が大きいです。 同じくサンプル数をまた10倍してみましょう。 (流石にもう図にはしません) xRect <- rnorm(100000, 0, 0. モンテカルロ法 円周率 考察. 5 yRect <- rnorm(100000, 0, 0. 5 で、また円周率の計算です。 [1] 3. 14944 おっと…誤差が却って大きくなってしまいました。 乱数の精度(って何だよ)が悪いのか、アルゴリズムがタコ(とは思いたくないですが)なのか…。 こういう時は数をこなしましょう。 それの、平均値を求めます。 コードとしては、 myPaiFunc <- function(){ x <- rnorm(100000, 0, 0.
つけずに料理する主婦は6割!「エプロン」つけるorつけない?その理由は
96 冷奴は? 18 : 風吹けば名無し :2021/08/03(火) 03:18:28. 37 >>17 寧ろ木綿って冷奴で食したりするん?絹一択やと思ってたが今度試してみようかな 19 : 風吹けば名無し :2021/08/03(火) 03:19:26. 59 >>17 緑豆豆腐 20 : 風吹けば名無し :2021/08/03(火) 03:21:54. 08 麻婆豆腐は木綿やろ 絹とかすぐボロボロなるやん 21 : 風吹けば名無し :2021/08/03(火) 03:25:16. 87 絹とか木綿とか言うやつは高いの食べたことない奴 22 : 風吹けば名無し :2021/08/03(火) 03:27:42. 85 麻婆は木綿だぞ 陳健一がそういってた 総レス数 22 4 KB 掲示板に戻る 全部 前100 次100 最新50 ver 2014/07/20 D ★
料理 2021. 08. 03 豚汁の味が薄い時の対処法、何かが足りない時の原因をお伝えします! 味見したけど味が薄かったり、いつもの作り方で作ると、何かが足りない!という方はいませんか? 完成した後でも間に合う、すぐ味を調整できる方法があります。 使う調味料は2つだけ!必見です。 味が薄い時の対処法! 味が薄い時は 調味料2つ で調整できます。 ちなみにこの対処法は、鍋の中で味を整える他に、 お椀に入れて食卓に出してからでも間に合う ので、是非お試しください。 めんつゆを入れる めんつゆを使ってください。 出来れば 3倍や4倍濃縮 の、濃度が濃い方がいいです。 めんつゆには、醤油やだし汁、みりん等の甘味が入っていてまさに豚汁の味付けと同じです。 わたし 我が家も最後にみりんを入れて仕上げます! 麺つゆに使われている醤油は合うの?と感じるかもしれませんが、味噌と同じ大豆から出来ています。 味が薄い時やぼんやりしている時に、力強く仕上げるにはぴったりで、すぐ出来る対処法です。 豚汁の味をもっと濃く美味しくしたい時に、 味噌を多く入れても味が決まらないことが多いです。 そういう時に使ってください。 ごま油を入れる ごま油を少々入れて、かき混ぜてください。 量は、 豚汁4杯分で小さじ1/2~小さじ程度 で十分です。 マル 隠し味 と言うとわかりやすいね! 豚汁の味が薄い時の対処法！何かが足りない時の原因！旨みアップする超簡単な方法 | 栄養士妻の料理と心地よい暮らし. たくさん入れすぎるとごま油が強くて別の料理になってしまいます。 少量入れて、コクと風味を付けるのが目的なので、 量に気をつけてくださいね。 豚汁や味噌汁を作る時に、時短になる便利グッズがあります。 忙しい人時間がない人は、上手に使うと家事の負担が減りますよ! 味噌汁作りに便利な調理器具や道具!超時短で簡単になる話題の8選を紹介 味噌汁作りに便利な調理器具や道具があるんです! だし汁を用意することや、味噌の量や味を調整するのが面倒!というお悩みの方は多いです。 複雑な料理ではないからこそ、もっと時短で簡単に出来たらいいですよね! そんなお悩みに応え... 何かが足りない原因は「豚汁の基本」が抜けてること多し 豚汁が出来たのに、味が薄いし何かが足りない!美味しくないと感じる時は、 原因 があります。 先にご紹介した方法でひとまず対処できますが、 次回作る時はこれを意識すると、失敗がありません。 何かが足りない原因を4つお伝えします。 炒めてない めんどくさいからと、具材を炒めずに水を注いでいませんか?
冷凍ベーグル全8種 240 円(本体) 税込260円 店舗情報 取り扱いサービス クレジットカード PayPay ポイントカード ピュアウァーター トレー回収 たばこ販売
! extend:none:none:1000:512! おとうふ豆知識 木綿 VS 絹｜相模屋のこだわり｜相模屋食料株式会社｜とうふは相模屋. extend:none:none:1000:512! extend:none:none:1000:512 何を書いてもOKなスレです 特にNGはありません IDが表示されませんのでお気軽にどうぞ ※ただしガイドライン/ローカルルールと以下のルールを守りましょう ・男性(ネナベ含む)や独身者の書き込み、スレ立ては禁止(*LRより) ・排他的な馴れ合いにならないよう気をつけましょう 【スレ立てについて】※要浪人※ 本文の1行目に以下のコマンドを入れてID完全非表示にして下さい! extend:none:none:1000:512 乱立荒らしを防ぐため次スレは早めに準備をお願いします ※現行スレと次スレ以外にストックを立てないで下さい(BANされます) ※間違えて立ててしまった場合は立てた人が削除依頼を出して下さい ※重複を避けるためスレタイには任意の数字または記号(絵文字)を入れて下さい ※ >>980 以降は次スレへの誘導をお願いします 【関連リンク】 警察への通報(インターネットホットライン ) 気楽に井戸端会議の自治スレ6 次スレが見つからない時はこちらへどうぞ 気楽に井戸端避難所 8 ※前スレ 【名無し奥も○○奥も】気楽に井戸端会議🐪【みんな来い】 VIPQ2_EXTDAT: none:none:1000:512:: EXT was configured