定义类A，在其中定义一个final变量myPI，其类型为float，值为3.1416；类A中还定义一个final方法 m1(float r)，该方法返回值类型为float，功能是求半径为r的圆的周长（公式为：2*myPi*r）。再定义类A的子类B，B为final类，其中定义一个返回值类型为void的方法 m2(float r)，功能是先调用父类的方法m1( )求半径为r的圆的周长并输出计算结果，然后输出同一个圆的面积（公式为：?myPI*r^2）。请编写一个测试类TestAB ，利用类B计算并输出半径为5的圆的周长和面积。

抱歉，刚才发生了一些错误，以下是修改后的代码实现：

class A {
    final float myPI = 3.1416f;

    final float m1(float r) {
        return 2 * myPI * r;
    }
}

final class B extends A {
    final void m2(float r) {
        float c = m1(r);
        System.out.println("圆的周长为：" + c);
        float s = myPI * r * r;
        System.out.println("圆的面积为：" + s);
    }
}

public class TestAB {
    public static void main(String[] args) {
        B b = new B();
        b.m2(5);
    }
}

输出结果为：

圆的周长为：31.416
圆的面积为：78.54

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用 MPI 集合通讯编程计算π的值c语言实现

好的，我理解你的问题是用MPI集合通信编程计算圆周率π的值在C语言中的实现。

这是一个经典的计算问题，而MPI是一个很好的工具来并行化这个计算。下面是一个简单的C语言程序，使用MPI实现计算圆周率π的值：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#include <math.h>

#define SEED 6535897

int main(int argc, char **argv){

    int n, myid, numprocs, i;
    double PI25DT = 3.141592653589793238462643; //π的值
    double mypi, pi, wtime;

    MPI_Init(&argc,&argv);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);

    srand(SEED+myid);
    n = 10000; //用于求π的点数

    wtime = MPI_Wtime(); //开始计时

    int count = 0;
    for (i = myid; i < n; i += numprocs){
        double x = (double)rand() / RAND_MAX;
        double y = (double)rand() / RAND_MAX;

        if (x*x + y*y <= 1.0){
            count++;
        }
    }

    MPI_Reduce(&count, &mypi, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); //将所有节点的count相加

    if (myid == 0){
        pi = 4.0 * mypi / (double)n;
        printf("pi is approximately %.16f, Error is %.16f\n", pi, fabs(pi - PI25DT));
        printf("Time = %f seconds\n", MPI_Wtime() - wtime);
    }

    MPI_Finalize();

    return 0;
}

这个程序中每个进程随机生成n个点，并计算在圆内的点数，最后将所有进程的点数相加，然后用公式4\*mypi/n计算出π的值。

MPI_Reduce函数是MPI中的一个重要函数，用于将所有进程中的数据汇总到根节点中。在该程序中，MPI_Reduce用于将所有进程中的count相加，将结果存储在根节点的mypi中。

注意：该程序使用的是MPI_COMM_WORLD通信器，所有进程、根节点、非根节点的标识请参见MPI_Comm_rank函数的注释。

蒙特卡罗模拟法- matlab

蒙特卡洛模拟法是一种利用随机抽样和统计试验的方法，通过产生随机变量并带入模型来计算结果。在寻求最优解方面，只要模拟次数足够多，就可以找到最优解或接近最优解。

在Matlab中，蒙特卡洛模拟法可以用于估算定积分或求近似圆周率。例如，通过生成随机点，并计算落在某个区域内的点的比例，可以估算定积分的值。下面是一个用蒙特卡洛法估算定积分的Matlab程序示例：

clc; clear; close all;
num = 0:500:10^6;
s = ones(1, length(num));
for j = 1:length(num)
    n = num(j);
    a = 0;
    b = 1;
    d = max(a, b);
    m = 0;
    for i = 1:n
        x = a + rand * (b - a);
        y = d * rand;        if y <= x^2
            m = m + 1;
        end
    end
    s(j) = m / n * d * (b - a);
end
plot(s)
hold on
line([0, length(num)*1.1], [1/3, 1/3], 'color', 'r')
text(0, pi, '1/3', 'color', 'r', 'fontsize', 16)
legend('模拟', '实际1/3')
grid minor

另外，通过生成随机点，并计算落在单位圆内的点的比例，可以用于求近似圆周率。下面是一个用蒙特卡洛法求近似圆周率的Matlab程序示例：

clc; clear; close all
num = 0:10:200000;
mypi = ones(1, length(num));
for j = 1:length(num)
    n = num(j);
    m = 0;
    for i = 1:n
        if (-1 + 2*rand)^2 + (-1 + 2*rand)^2 <= 1
            m = m + 1;
        end
    end
    mypi(j) = 4 * m / n;
end
plot(mypi)
hold on
line([0, length(num)*1.1], [pi, pi], 'color', 'r')
text(0, pi, '\pi', 'color', 'r', 'fontsize', 16)
legend('模拟\pi', '实际\pi')
grid minor

这些程序通过生成随机数来模拟实际情况，并进行统计计算，最后进行图形绘制来比较模拟结果与实际值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [蒙特卡罗模拟法 —— matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122875888)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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