蒙特卡洛方法模拟居里温度python与julia循环效率对比

　　julia循环速度比python快很多，这里用Monte Carlo求Pi以及Ising模型MC做个例子对比。
　　为了对比，代码写成几乎相同的逻辑  原理
　　利用面积比值来确定圆周率pi。
　　我们如果在面积为a*a的区间随机撒大量的点(假设为N)，落在右图中 1/4圆的面积内的个数n 与 落在整个区域的个数N基本满足:
　　pythonimport numpy as np import time as tm import random as rd t0=tm.time() N=10000000 nc=0 for i in range(N):     x=rd.random()     y=rd.random()     if np.hypot(x,y) < 1:         nc=nc+1 pi_c = nc/N*4 t1=tm.time() t=t1-t0 print(pi_c,t) 结果
　　juliat0=time() N=10000000 nc=0 for i in 1:N     x=rand()     y=rand()     if hypot(x,y)<1         nc=nc+1     end end t1=time() t=t1-t0 println(nc/N*4,＂	＂,t) 结果
　　Ising 模型的MCpythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time as tm  mev=1.6e-22 kB=1.38e-23 j=2 J=j*mev/kB N=30 mcna =100000 mcnb =200000 #square_lattice  def neb(n,x,y):     l = x-1     r = x+1     u = y+1     d = y-1         if x == 0:          l = n-1     if x==n-1:         r = 0     if y == 0:          d = n-1     if y==n-1:         u = 0     return [(r,y),(l,y),(x,u),(x,d)] def dE(N,S,x,y,J):     de = 0     for i,j in neb(N,x,y):         de = de + 2* J* S[x,y] * S[i,j]      return de      def MCa(T,N):      S = np.ones((N,N),dtype=int)     for i in range(mcna):         x = np.random.randint(0,N)         y = np.random.randint(0,N)         de = dE(N,S,x,y,J)         if de<0:             S[x,y] = -S[x,y]         elif np.random.rand()

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