用蒙特卡罗方法求积分的多线程python代码

蒙特卡罗方法求积分是一种常见的数值积分方法，可以通过随机抽样来估计函数的积分值。以下是一个使用多线程的Python代码示例：

import random
import threading

def monte_carlo_integration(f, a, b, n):
    s = 0
    for i in range(n):
        x = random.uniform(a, b)
        s += f(x)
    return s * (b - a) / n

def parallel_monte_carlo_integration(f, a, b, n, num_threads):
    threads = []
    results = []
    for i in range(num_threads):
        t = threading.Thread(target=lambda: results.append(monte_carlo_integration(f, a, b, n // num_threads)))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    return sum(results) / num_threads

# 示例：估计 sin(x) 在 [0, pi/2] 区间的积分值
print(parallel_monte_carlo_integration(lambda x: math.sin(x), 0, math.pi / 2, 1000000, 4))

在上面的代码中，`monte_carlo_integration` 函数用于计算单个线程的积分值，`parallel_monte_carlo_integration` 函数用于启动多个线程并计算它们的平均值。其中，`f` 是被积函数，`a` 和 `b` 是积分区间，`n` 是抽样次数，`num_threads` 是线程数量。在示例中，使用了 4 个线程进行计算。