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介绍
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它将针头掷到有平行线的纸上，并确定针和其中一条平行线相交的可能性。令人惊讶的结果是概率与pi的值直接相关。
R程序将根据上段所述的情况估算pi的值并使用gganimate进行动态可视化。
第1部分
对于A部分，我们创建一个数据帧，该数据帧将在3个不同的区间上生成随机值，这些区间将代表x，y的范围以及每个落针点的角度。这是一个易于实现的随机数情况，需要使用runif函数。此功能要求输入数量，后跟一个间隔。生成数字后，我们会将值保存到数据框中。
代码语言：javascript复制rneedle <- function(n) {
x = runif(n, 0, 5)
y = runif(n,0, 1)
angle = runif(n,-pi, pi) #从-180到180的角度
values<-data.frame(cbind(x, y, angle))
return(values)
}
values<-rneedle(50)
#检查是否生成50×3矩阵
values
#我们的数据帧已经成功生成。 x y angle
1 4.45796267 0.312440618 1.3718465
2 3.43869230 0.462824677 2.9738367
3 2.55561523 0.596722445 -2.9638285
4 3.68098572 0.670877506 -0.6860502
5 0.03690118 0.202724803 -0.3315141
6 4.64979938 0.180091416 -0.3293093
7 4.92459238 0.172328845 -0.5221133
8 3.50660347 0.752147374 2.9100221
9 2.03787919 0.167897415 -0.3213833
10 0.38647133 0.539615776 -0.1188982
11 3.28149935 0.102886770 -1.6318256
12 3.68811892 0.765077533 1.2459037
13 1.52004894 0.682455494 -0.4219802
14 3.76151379 0.508555610 0.1082087
...第2部分
我们绘制第一部分中的针。重要的是不要在这个问题上出现超过2条水平线。它使我们可以进行检查以了解此处描绘的几何特性的一般概念。话虽如此，让我们注意我们决定在每个方向上将图形扩展1个单位。原因是想象一个针尾从y = 1开始，其角度为pi / 2。我们需要假设该方向的范围最大为2。
代码语言：javascript复制plotneedle(values)
第3部分
在下面，将基于阅读布冯针和基本几何原理的知识，查看pi的估算值。
代码语言：javascript复制buffon(values)第4部分
运行代码后，我们收到以下答案。
buffon(X)
[1] 3.846154
代码语言：javascript复制set.seed(10312013)
X <- rneedle(50)
plotneedle(X)
buffon(X)> buffon(X)
[1] 3.846154第5部分
如前几节所述，当我们投掷更多的针头时，我们期望以最小的不确定性获得更准确的答案。从Approxpi函数运行代码后，我们收到了平均值= 3.172314和方差0.04751391的值。对于这样一个简单的实验，它对pi进行了很高的估计。
代码语言：javascript复制 Approxpi(500)
mean(Approxpi(500))
var(Approxpi(500))> mean(Approxpi(500))
[1] 3.172314
> var(Approxpi(500))
[1] 0.04751391接下来对模拟次数从500~600的预测进行动态可视化,红色表示针投放到了直线上：
参考资料
Schroeder，L.（1974年）。布冯针问题：许多数学概念的激动人心的应用
