Monte Carlo方法计算Pi.docVIP

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Monte Carlo方法计算Pi

实验 Monte Carlo方法计算Pi 实验要求: 以OpenMP实现Monte Carlo计算Pi的并行程序 实验分析: 通过蒙特卡罗算法计算圆周率的主导思想是:统计学(概率) 一个正方形有一个内切圆,向这个正方形内随机的画点,则点落在圆内的概论为P=圆面积/正方形面积。 1. 在一个平面直角坐标系下,在点(1,1)处画一个半径为R=1的圆,以这个圆画一个外接正方形,其边长为R=1(R=1时,圆面积即Pi)。 2. 随机取一点(X,Y)使得0=X=2R并且0=Y=2R,即随机点在正方形内。 3. 判断点是否在圆内,通过公式(X-R)(X-R)+(Y-R)(Y-R)R*R计算。 4. 设所有点的个数为N,落在圆内的点的个数为M,则 P=M/N=4*R*R/Pi*R*R=4/Pi Pi=4*N/M 当实验次数越多(N越大),所计算出的Pi也越准确。 但计算机上的随机数毕竟是伪随机数,当取值超过一定值,也会出现不随机现象,因为伪随机数是周期函数。如果想提高精度,最好能用真正的随机数生成器(需要更深的知识)。 运行结果 采用并行 采用串行 代码: #include stdafx.h #includestdio.h #includeomp.h #includestdlib.h #includetime.h #define NUM_THREADS 4 int main() { long long max long long i,count=0; double x,y,bulk,starttime,endtime; time_t t; starttime=clock();// 产生以当前时间开始的随机种子 srand((unsigned) time(t)); omp_set_num_threads(NUM_THREADS); #pragma omp parallel for reduction(+:count) private(x,y) for(i=0;imax;i++) { x=rand(); x=x/32767; y=rand(); y=y/32767; if((x*x+y*y)=1) count++; } bulk=4*(double(count)/max); endtime= clock(); printf(pi is %f \n, bulk); printf(Running time is %f \n, endtime-starttime); return 0; } 加红色代码之前为串行代码,加上红色代码之后为并行代码。

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