数值随机算法计算数值 a 的精度可以表示为置信区间 Pr[ x[a-, a-] ]> 1-。试 利用切尔诺夫界为第 2 章计算和定积分的数值随机算法之一建立置信区间，使 得我们可以根据置信水平和置信区间估计所需随机实验的次数。

非常感谢您的提问。根据您的描述，我可以理解您想了解如何建立置信区间以估计所需随机实验的次数。在这里，我可以为您提供一些有关使用数值随机算法建立置信区间的方法和技巧。

首先，您可以利用切尔诺夫界为第 2 章计算π和定积分的数值随机算法之一，建立置信区间。这个算法通常是利用蒙特卡罗模拟方法对函数进行积分或对概率进行估计。具体而言，我们可以使用以下步骤来建立置信区间：

1. 选择置信水平和置信区间。
在建立置信区间之前，您需要确定置信水平和置信区间的大小。置信水平通常表示为1-α，其中α是您希望犯错误的概率。在实际应用中，通常将置信水平设置为95％或99％。置信区间则是指您希望得到的估计范围，通常在数值计算中设置为±ε，其中ε是您可接受的最大误差。

2. 进行随机实验。
在计算数值求积或概率估计的过程中，需要进行若干次随机实验。这些实验由计算机随机生成一系列随机数，用于计算函数的值。

3. 计算样本均值和标准差。
计算出随机实验的结果后，我们可以使用样本均值和标准差来估计函数的期望值和方差。样本均值是随机实验的结果的平均值，样本标准差是随机实验结果的离散程度。利用这些参数，我们可以建立置信区间。

4. 根据置信水平和置信区间计算所需实验数。
根据置信水平和置信区间大小，可以使用统计学方法计算所需实验数。例如，我们可以通过利用中心极限定理计算能够达到指定置信水平和置信区间的最小样本容量。

需要注意的是，在进行数值随机算法时，随机实验的次数会直接影响系统的精度和计算速度。因此，建立置信区间时需要权衡实验次数和结果的精度，以便在有限的时间内获得可接受的结果。

希望这些信息对您有所帮助。如果您还有任何其他问题，请随时追问，我将尽我所能为您解答。