10.3.2 随机模拟(教学课件)--【上好课】高一数学同步备课系列(人教A版2019必修第二册)

2024-03-18
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1 第十章《概率》 人教A版2019必修第二册 10.3.2 随机模拟 1.理解随机模拟试验出现地意义. 2.利用随机模拟试验求概率. 学习目标 用频率估计概率,需要做大量的重复试验.有没有其他方法可以替代试验呢? 我们知道,利用计算器或计算机软件可以产生随机数.实际上,我们也可以根据不同的随机试验构建相应的随机数模拟试验,这样就可以快速地进行大量重复试验了. 随机数与伪随机数 例如我们要产生1~9 之间的随机整数,像彩票摇奖那样,把10个质地和大小相同的号码球放入摇奖器中,充分搅拌后摇出一个球,这个球上的号码就称为随机数.计算器或计算机产生的随机数是按照确定的算法产生的数,具有周期性(周期很长),它们具有类似随机数的性质.因此,计算器或计算机产生的随机数不是真正的随机数,我们称它们为伪随机数. 环节一:创设情境,引入课题 例如,对于抛掷一枚质地均匀硬币的试验,我们可以让计算器或计算机产生取值于集合{0, 1}的随机数,用0表示反面朝上,用1表示正面朝上.这样不断产生0,1两个随机数,相当于不断地做抛掷硬币的试验. 又如,一个袋中装有2个红球和3个白球,这些球除颜色不同外没有其他差别.对于从袋中摸出一个球的试验,我们可以让计算器或计算机产生取值于集合{1, 2, 3, 4, 5}的随机数,用1,2表示红球,用3,4,5表示白球.这样不断产生1~5之间的整数随机数,相当于不断地做从袋中摸球的试验. n 10 20 50 100 150 200 250 300 nA 6 7 20 45 66 77 104 116 fn(A) 0.6 0.35 0.4 0.45 0.44 0.385 0.416 0.39 环节二:观察分析,感知概念 画岀频率折线图(图10.3-2),从图中可以看出:随着试验次数的增加,摸到红球的频率稳定于概率0.4. 我们称利用随机模拟解决问题的方法为蒙特卡洛(Monte Carlo)方法. 蒙特卡洛方法是在第二次世界大战期间兴起和发展起来的,它的奠基人是冯·诺依曼.这种方法在应用物理、原子能、固体物理、化学、生物、生态学、社会学以及经济行为等领域中都得到了广泛的应用. 环节三:抽象概括,形成概念 例3 从你所在班级任意选出6名同学,调查他们的出生月份,假设出生在一月,二月……十二月是等可能的.设事件“至少有两人出生月份相同”,设计一种试验方法,模拟20次,估计事件发生的概率. 解:方法1:根据假设,每个人的出生月份在12个月中是等可能的,而且相互之间没有影响,所以观察6个人的出生月份可以看成可重复试验. 因此,可以构建如下有放回摸球试验进行模拟:在袋子中装入编号为1,2,…,12的12个球,这些球除编号外没有什么差别.有放回地随机从袋中摸6次球,得到6个数代表6个人的出生月份,这就完成了一次模拟试验.如果这6个数中至少有2个相同,表示事件A发生了.重复以上模拟试验20次,就可以统计出事件A发生的频率. 环节四:辨析理解,深化概念 方法2:利用电子表格软件模拟试验.在Al,Bl,Cl,DI,El,Fl单元格分别输入“=RANDBETWEEN(1,12)”,得到6个数,代表6个人的出生月份,完成一次模拟试验.选中Al,Bl,Cl,DI,El,Fl单元格,将鼠标指向右下角的黑点,按住鼠标左键拖动到第20行,相当于做20次重复试验.统计其中有相同数的频率,得到事件A的概率的估计值. 表10.3-4是20次模拟试验的结果.事件A发生了14次,事件A的概率估计值为0.70,与事件A的概率(约0.78)相差不大. 例4 在一次奥运会男子羽毛球单打比赛中,运动员甲和乙进入了决赛.假设每局比赛甲获胜的概率为0.6,乙获胜的概率为0.4.利用计算机模拟试验,估计甲获得冠军的概率. 分析:奥运会羽毛球比赛规则是3局2胜制,甲获得冠军的结果可能是2:0或2:1.显然,甲连胜2局或在前2局中赢一局输一局,并赢得第3局的概率,与打满3局,甲胜2局或3局的概率相同.每局比赛甲可能胜,也可能负,3局比赛所有可能结果有8种,但是每个结果不是等可能出现的,因此不是古典概型,可以用计算机模拟比赛结果. 解:设事件A =“甲获得冠军”,事件B=“单局比赛甲胜”,则P(B) = 0.6.用计算器或计算机产生1〜5之间的随机数,当出现随机数1,2或3时,表示一局比赛甲获胜,其概率为0.6.由于要比赛3局,所以每3个随机数为一组.例如:产生20组随机数: 环节五:课堂练习,巩固运用 423 123 423 344 114 453 525 332 152 342 534 443 512 541 125 432 334 151 314 354 相当于做了20次重复试验,其中事件A发生了13次,对应的数组分别

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