Bonsoir
je vous propose l'exercice suivant :
Ecrire un algorithme qui simule une distribution aleatoire de 10 boules dans 3 boites b1,b2 et b3 de la facon suivante , les boules sont distribuées une par une et une boule donnée se loge dans b1 avec une probabilité de 5/8 , dans b2 avec une probabilité de 1/8 et dans b3 avec une probabilité de 1/4 , la distribution s'arrete quand il n'y a plus de boules à distribuer .
comparer les resultats obtenus à la simulation avec la moyenne thèorique du nombre de boules qu'on peut trouver dans chaque boite
Bonjour,
Je participerai mais d'abord nous attendons ta réponse à
l'horloge particulière
Pour mémoire,mon petit-fils qui est un pro du web a demandé à une IA qui a répondu au bout de 37.45 h.
Et voici ma version:
Simulated mean: {'b1': 6.25156, 'b2': 1.2483275, 'b3': 2.5001125}.
Expected mean: {'b1': 6.25, 'b2': 1.25, 'b3': 2.5}.
Bizarrement, le nombre de boules n'intervient pas dans la version de Ulmiere
Mais comme j'avais envie de faire une version numpy, voici une version corrigée utilisant la puissance de numpy
Simulated mean: [6.251004 1.249723 2.499273].
Standard deviation: [1.53097452 1.04416159 1.36854867].
Expected mean: [6.25 1.25 2.5 ].
>flight
Curieux tout de même que l'IA trouve comme moi...
>Littefox
Tu serais aimable d'arbitrer le débat sur cette "foutue" horloge en
parcourant les élucubrations diverses
@dpi
Non merci. Un énoncé pas clair, interprété d'au moins 3 façons différentes. Un débat qui n'en finit pas. Très peu pour moi
Et pour ce qui est de l'IA (Ici il faut comprendre les Large Language Models), si elle permet d'ouvrir de nombreuses pistes, il ne faut pas prendre ce qu'elle dit pour vérité. Elle est bien meilleure à la construction de phrases vraisemblables qu'au raisonnement logique. C'est une bluffeuse hors pair. Et il est de notre devoir de confronter et vérifier ses réponses.
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