【SICP练习】144 练习3.82

简介:

练习3-82

原文

Exercise 3.82. Redo exercise 3.5 on Monte Carlo integration in terms of streams. The stream version of estimate-integral will not have an argument telling how many trials to perform. Instead, it will produce a stream of estimates based on successively more trials.

代码


 (define (random-in-range low high) 
         (let ((range (- high low))) 
                 (+ low (* (random) range)))) 
 (define (random-number-pairs low1 high1 low2 high2) 
         (cons-stream (cons (random-in-range low1 high1) (random-in-range low2 high2)) 
                                 (random-number-pairs low1 high1 low2 high2))) 

 (define (monte-carlo experiment-stream passed failed) 
         (define (next passed failed) 
                 (cons-stream (/ passed (+ passed failed)) 
                                          (monte-carlo (stream-cdr experiment-stream) 
                                                                   passed 
                                                                   failed))) 
         (if (stream-car experiment-stream) 
                 (next (+ passed 1) failed) 
                 (next passed (+ failed 1)))) 

 (define (estimate-integral p x1 x2 y1 y2) 
         (let ((area (* (- x2 x1) (- y2 y1))) 
               (randoms (random-number-pairs x1 x2 y1 y2))) 
                 (scale-stream (monte-carlo (stream-map p randoms) 0 0) area))) 

 (define (sum-of-square x y) (+ (* x x) (* y y))) 
 (define f (lambda (x) (not (> (sum-of-square (- (car x) 1) (- (cdr x) 1)) 1)))) 
 (define pi-stream (estimate-integral f 0 2 0 2)) 



感谢您的访问,希望对您有所帮助。 欢迎大家关注或收藏、评论或点赞。


为使本文得到斧正和提问,转载请注明出处:
http://blog.csdn.net/nomasp


目录
相关文章
|
15天前
|
人工智能 JSON 供应链
畅用7个月无影 JVS Claw |手把手教你把JVS改造成「科研与产业地理情报可视化大师」
LucianaiB分享零成本畅用JVS Claw教程(学生认证享7个月使用权),并开源GeoMind项目——将JVS改造为科研与产业地理情报可视化AI助手,支持飞书文档解析、地理编码与腾讯地图可视化,助力产业关系图谱构建。
23512 12
畅用7个月无影 JVS Claw |手把手教你把JVS改造成「科研与产业地理情报可视化大师」
|
4天前
|
人工智能 BI 持续交付
Claude Code 深度适配 DeepSeek V4-Pro 实测:全场景通关与真实体验报告
在 AI 编程工具日趋主流的今天,Claude Code 凭借强大的任务执行、工具调用与工程化能力,成为开发者与自动化运维的核心效率工具。但随着原生模型账号稳定性问题频发,寻找一套兼容、稳定、能力在线的替代方案变得尤为重要。DeepSeek V4-Pro 作为新一代高性能大模型,提供了完整兼容 Claude 协议的 API 接口,只需简单配置即可无缝驱动 Claude Code,且在任务执行、工具调用、复杂流程处理上表现极为稳定。
1263 3
|
9天前
|
人工智能 缓存 Shell
Claude Code 全攻略:命令大全 + 实战工作流(完整版)
Claude Code 是一款运行在终端环境下的 AI 编码助手,能够直接在项目目录中理解代码结构、编辑文件、执行命令、执行开发计划,并支持持久化记忆、上下文压缩、后台任务、多模型切换等专业能力。对于日常开发、项目维护、快速重构、代码审查等场景,它可以大幅减少手动操作、提升编码效率。本文从常用命令、界面模式、核心指令、记忆机制、图片处理、进阶工作流等维度完整说明,帮助开发者快速上手并稳定使用。
2320 4
|
3天前
|
Shell API 开发工具
Claude Code 快速上手指南(新手友好版)
AI编程工具卷疯啦!Claude Code凭借任务驱动+终端原生的特性,成了开发者的效率搭子。本文从安装、登录、切换国产模型到常用命令,手把手带新手快速上手,全程避坑,30分钟独立用起来。
910 7
|
19天前
|
人工智能 缓存 BI
Claude Code + DeepSeek V4-Pro 真实评测:除了贵,没别的毛病
JeecgBoot AI专题研究 把 Claude Code 接入 DeepSeek V4Pro,跑完 Skills —— OA 审批、大屏、报表、部署 5 大实战场景后的真实体验 ![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up608d34aeb6bafc47f
5906 22
Claude Code + DeepSeek V4-Pro 真实评测:除了贵,没别的毛病
|
20天前
|
人工智能 JSON BI
DeepSeek V4 来了!超越 Claude Sonnet 4.5,赶紧对接 Claude Code 体验一把
JeecgBoot AI专题研究 把 Claude Code 接入 DeepSeek V4Pro 的真实体验与避坑记录 本文记录我将 Claude Code 对接 DeepSeek 最新模型(V4Pro)后的真实体验,测试了 Skills 自动化查询和积木报表 AI 建表两个场景——有惊喜,也踩
7077 16
|
2天前
|
人工智能 JSON BI
DeepSeek V4-Pro 接入 Claude Code 完全实战:体验、测试与关键避坑指南
Claude Code 作为当前主流的 AI 编程辅助工具,凭借强大的代码理解、工程执行与自动化能力深受开发者喜爱,但原生模型的使用成本相对较高。为了在保持能力的同时进一步降低开销,不少开发者开始寻找兼容度高、价格更友好的替代模型。DeepSeek V4 系列的发布带来了新的选择,该系列包含 V4-Pro 与 V4-Flash 两款模型,并提供了与 Anthropic 完全兼容的 API 接口,理论上只需简单修改配置,即可让 Claude Code 无缝切换为 DeepSeek 引擎。
751 0