陈杰的个人网站

最近几天深圳开始了暴雨模式，还记得2015年我刚来深圳上班，碰到雨季，周末外面下着大雨，我一个人在出租屋里，捧着一本书看。感受深圳绵绵不断的雨，当时写了一篇短文，《喜欢这个城市，喜欢下雨》。

说起手机，对我来说简单有一个阶段。我上高中才开始用手机，那会是二爷爷给我一个小灵通（主要用于本市通话的），非常迷你的直板机。高中那会我基本上都放在宿舍，有时需要给家里打电话的时候会拿出来用。看着大多同学每天拿着发短信，看文字版的NBA，当然用得最多的还是看小说。

晚上我下班回来没发现什么异常，老婆陪着孩子们玩得很开心。晚上睡觉前，老婆一直在刷短视频，我催她睡觉，明天还要早起上班呢。
“别动我，心情不好，以后周天要轮流上课了”
“本来时间就少，现在周天还要补课，真是无语了”

采样是从某种概率分布中获取一定的样本。在计算机如何产生随机数中讲了如何得到均匀分布的样本，也是一种均匀采样的方法；如何得到服从正态分布的样本中，讲了从正态分布采样的方法。前面也总结了常用的概率分布，其实利用逆变换法可以得到服从已知概率分布的样本，在前面的文章已经介绍过了。本文继续介绍逆变化法的应用，从单位圆均匀采样。

早期有一篇公众号文章介绍了蒙特卡洛法计算圆周率，也是中学课本的经典例子，投掷大头针的方法来计算圆周率。用计算机模拟的本质就是从边长为2的正方形中均匀采样，如果样本点落中单位圆内则计数器加1，最终用落在单位圆内的点除以总的样本点，近似等于圆的面积除以正方形面积。

最近的文章都是关于概率论和信息论相关的概念，计划把概率论的基本概念做系统的梳理，笔者认为理解基础的概念远比项目代码重要，感兴趣的读者朋友可以回头看整个系列专题，笔者单独整理了合集。

之前在浅说熵中介绍过熵这个概念，自我感觉说得不够清晰明了，决定再来谈谈熵，以及熵在实际生活中的应用。熵最初是物理学中的概念，用于描述一个系统的混乱程度，越是无序的系统，熵越大；在没有外部能量输入的情况下，系统的演化方向是朝着熵增加的方向。