Один из моих первых проектов, реализованных в python, делает моделирование перколяции в Монте-Карло. Код постоянно рос. Первой частью была визуализация перколяции палочки. В области ширины * длина зад
Я написал программу monte carlo для вычисления ln (2). Я генерирую случайный x в диапазоне 1-2 и случайный y в диапазоне 0-1. Если y < 1/x, я добавляю 1 к моему счету. Моя оценка ln (2) равна числу n
Какой метод должен быть быстрее? Первый метод приращения одной переменной для сокращения: #pragma omp parallel private(seed, x, y, i) reduction (+:counter)
{
seed = 25234 + 17 * omp_get_thread_n
В моделировании методом Монте-Карло я создаю множество списков случайных координат палочки (фактически два списка координат для повторения, представляющих два разных типа палок) в форме [[x0,y0,x1,y1]