大量の偶数枚のコインを用意して,コイントスにより円周率の近似値を求める方法をご紹介します.
2N枚のコインを用意して同時に投げる.このとき,オモテ面が出た枚数がちょうど半分である確率をPNとする.このとき,N→∞ とすれば,1NPN2→πとなる.
PNは,2N回コインを投げて,N回のみオモテ面が出る確率と同じ.よって,PN=2NCN⋅(12)N⋅(12)N=2NCN4Nとなる.したがって,limN→∞NPN=limN→∞N2NCN4N=limN→∞N(2N)!4N(N!)2=limN→∞(1π⋅(2N)!e2N4πN(2N)2N⋅(2πN)N2N(N!)2e2N).Stirlingの公式から,limN→∞(2N)!e2N4πN(2N)2N=limN→∞(2πN)N2N(N!)2e2N=1より,limN→∞(1π⋅(2N)!e2N4πN(2N)2N⋅(2πN)N2N(N!)2e2N)=1π.よって,limN→∞1NPN2=π.
この証明の他にも中心極限定理から説明する方法もあります.ただし,この方法は収束が非常に遅く,1万枚のコインを使って1億回投げるPythonシミュレートをしてみましたが,近似値3.1335565941744385までしか得られませんでした.
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