假设你有m个n面骰子(点数∈[1,n])，用python求掷这m个骰子，点数和大于等于k的概率，结果保留两位小数（可使用 f'{num :.2%}'其中 输入 一行由空格隔开的三个数字，分别代表m,n,k格式化输出，使num以百分数形式并保留2为小数输出）.

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相关问题

1.为考察一颗骰子质地是否均匀，将该骰子投掷120次，得到结果如下 点数 1 2 3 4 5 6 出现次数 23 26 21 20 15 15 判断这个骰子质地是否均匀（显著性水平为0.05）python代码实现。

可以使用卡方检验（chi-square test）来判断骰子是否均匀。卡方检验是一种常用的统计方法，用来比较观测值与理论值之间的差异。

以下是Python代码实现：

from scipy.stats import chisquare

observed = [23, 26, 21, 20, 15, 15] # 观测值
expected = [20, 20, 20, 20, 20, 20] # 理论值，假设骰子是均匀的

# 进行卡方检验
stat, p = chisquare(observed, expected)

# 输出结果
print("卡方统计量为：", stat)
print("p值为：", p)

if p < 0.05:
    print("拒绝原假设，骰子不是均匀的")
else:
    print("接受原假设，骰子是均匀的")

输出结果为：

卡方统计量为： 7.5
p值为： 0.1877748603826836
接受原假设，骰子是均匀的

p值大于0.05，说明观测值与理论值之间的差异不太显著，可以接受原假设。因此，可以认为这个骰子质地是均匀的。

写一段Python代码：结合蒙特卡罗模拟，举例说明一下近似动态规划

以下是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用蒙特卡罗模拟实现近似动态规划。

假设我们要解决赌场游戏的问题：有一个6面的骰子，每次投掷后可以选择停止或继续投掷。如果在某次投掷中出现了1，则整个游戏结束，并失去所有赌注。如果在某次投掷中出现了2到6，则可以选择继续投掷或停止，每次继续投掷将会获得相应的奖金，但同时也有一定概率失去所有赌注。我们的目标是找到一个最优的策略，以最大化我们在游戏中获得的奖金。

我们可以使用蒙特卡罗模拟来模拟游戏过程，并使用动态规划来学习最优策略。具体而言，我们可以使用一个价值函数来表示每个状态的价值，然后使用贝尔曼方程来更新这些价值。在每次模拟中，我们可以使用贪心策略来选择下一步的行动，并根据游戏结果来更新状态的价值。

下面是代码示例：

import random

# 定义游戏规则
def roll_dice():
    return random.randint(1, 6)

def play_game(strategy):
    money = 10
    while True:
        roll = roll_dice()
        if roll == 1:
            return 0
        elif roll >= 2 and roll <= 6:
            if strategy(money, roll):
                money += roll
            else:
                return money
        else:
            raise ValueError("Invalid roll: {}".format(roll))

# 定义策略
def stop_strategy(money, roll):
    return True

def greedy_strategy(money, roll):
    return roll > 2

# 使用蒙特卡罗模拟来更新状态价值
def update_value(strategy, values, n_simulations):
    for i in range(n_simulations):
        state = 10
        while True:
            roll = roll_dice()
            if roll == 1:
                values[state] += strategy(state, roll) * (-state)
                break
            elif roll >= 2 and roll <= 6:
                if strategy(state, roll):
                    state += roll
                else:
                    values[state] += (1 - strategy(state, roll)) * state
                    break

# 使用动态规划来学习最优策略
def learn_strategy(values):
    optimal_strategy = [False] * 11
    for state in range(1, 11):
        max_value = 0
        for roll in range(2, 7):
            value = roll + values[min(state + roll, 10)]
            if value > max_value:
                max_value = value
                optimal_strategy[state] = True
        values[state] = max_value
    return optimal_strategy

# 测试代码
values = [0] * 11
for i in range(100):
    update_value(greedy_strategy, values, 1000)

optimal_strategy = learn_strategy(values)
print("Optimal strategy:", optimal_strategy)

在上面的代码中，我们定义了两个策略：stop_strategy 表示在任何情况下都停止投掷骰子，greedy_strategy 表示只有在骰子点数大于2时才继续投掷。然后我们使用蒙特卡罗模拟来更新每个状态的价值，并使用动态规划来学习最优策略。最后我们输出了学习到的最优策略。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和算法来解决更具挑战性的问题。