用python编辑函数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。

可以使用以下代码实现：

import random

def bernoulli_simu(p, n, x, N):
    success_count = 0  # 记录成功的次数
    for i in range(N):
        count = 0  # 记录成功的实验次数
        for j in range(n):
            if random.random() < p:  # 生成随机数，判断是否成功
                count += 1
        if count == x:  # 如果刚好成功x次，则认为是一次成功的模拟
            success_count += 1
    return success_count / N  # 返回概率估计值

参数解释：

- p：单次试验的成功概率
- n：试验总次数
- x：成功试验的总次数
- N：蒙特卡罗方法模拟次数

函数返回概率估计值，即成功的模拟次数除以总的模拟次数。

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写出python代码：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

下面是Python代码实现：

import math
import random

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

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

其中，`math.comb(n, x)`表示计算组合数，`random.random()`返回一个0到1之间的随机浮点数，表示试验成功的概率。

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。