写代码：bernoulli_simu(p, n, x, N)：用蒙特卡罗方法计算 n 重伯努利试验成功概率的模拟值，其中，p为单次试验的成功概率(0<=p<=1)，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n），N为蒙特卡罗方法模拟次数。在每次蒙特卡罗模拟过程中，如果具有概率p的那个结果刚好出现x次，那么称这n次实验是成功的，如果M是N次蒙特卡罗模拟中成功的次数，那么概率估计为M/N。

好的，以下是使用 Python 实现 bernoulli_simu 函数的代码：

import random

def bernoulli_simu(p, n, x, N):
    success_count = 0
    for i in range(N):
        count = 0
        for j in range(n):
            if random.random() < p:
                count += 1
        if count == x:
            success_count += 1
    return success_count / N

其中，random.random() 返回一个随机的浮点数，范围在 [0.0, 1.0) 之间，表示单次伯努利试验的结果是否成功。在每次蒙特卡罗模拟中，我们进行 n 次伯努利试验，如果成功的次数等于 x，则认为这次模拟是成功的。重复进行 N 次模拟后，统计成功的次数并除以总次数 N，即可得到伯努利试验成功概率的模拟值。

相关问题

bernoulli_real(p, n, x)：根据公式计算并返回 n 重伯努利试验成功概率的理论值，其中，p为单次试验的成功概率，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n）； bernoulli_simu(p, n, x, N)：用蒙特卡罗方法计算 n 重伯努利试验成功概率的模拟值，其中，p为单次试验的成功概率(0<=p<=1)，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n），N为蒙特卡罗方法模拟次数。在每次蒙特卡罗模拟过程中，如果具有概率p的那个结果刚好出现x次，那么称这n次实验是成功的，如果M是N次蒙特卡罗模拟中成功的次数，那么概率估计为M/N。

好的，您的第一个问题是关于伯努利试验的计算方法，这里提供两个方法：

1. bernoulli_real(p, n, x)：根据公式计算并返回 n 重伯努利试验成功概率的理论值，其中，p为单次试验的成功概率，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n）；

2. bernoulli_simu(p, n, x, N)：用蒙特卡罗方法计算 n 重伯努利试验成功概率的模拟值，其中，p为单次试验的成功概率(0<=p<=1)，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n），N为蒙特卡罗方法模拟次数。在每次蒙特卡罗模拟过程中，如果具有概率p的那个结果刚好出现x次，那么称这n次实验是成功的，如果M是N次蒙特卡罗模拟中成功的次数，那么概率估计为M/N。

补充代码，计算模拟结果的粒子位置的平均值和标准差。 • bernoulli_real(p, n, x)：根据公式计算并返回 n 重伯努利试验成功概率的理论值，其中，p为单次试验的成功概率，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n）； • bernoulli_simu(p, n, x, N)：用蒙特卡罗方法计算 n 重伯努利试验成功概率的模拟值，其中，p为单次试验的成功概率(0<=p<=1)，n为试验总次数，x为成功试验的总次数（x<=n），N为蒙特卡罗方法模拟次数。在每次蒙特卡罗模拟过程中，如果具有概率p的那个结果刚好出现x次，那么称这n次实验是成功的，如果M是N次蒙特卡罗模拟中成功的次数，那么概率估计为M/N。

以下是补充的代码：

import math
import random

# 计算 n 重伯努利试验成功概率的理论值
def bernoulli_real(p, n, x):
    return math.comb(n, x) * p ** x * (1 - p) ** (n - x)

# 用蒙特卡罗方法计算 n 重伯努利试验成功概率的模拟值
def bernoulli_simu(p, n, x, N):
    M = 0
    for i in range(N):
        successes = 0
        for j in range(n):
            if random.random() < p:
                successes += 1
        if successes == x:
            M += 1
    return M / N

p = 0.5
n = 10
x = 5
N = 100000

# 计算理论值和模拟值
real_prob = bernoulli_real(p, n, x)
simu_prob = bernoulli_simu(p, n, x, N)

print("理论值: ", real_prob)
print("模拟值: ", simu_prob)

对于一维随机游走模拟的粒子位置的平均值和标准差，可以使用之前的代码进行计算，其中的 `positions` 列表中的元素就是粒子的位置。