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Python의 언어적 한계로 Thread 기능의 지원이 적합하진 않다고 하지만, 문제점을 최대한 개선하여 GIL이라는 장치를 통해 지원한다고 합니다. GIL은 Global Interpreter Lock의 약자입니다. 코드는 다음과 같습니다.

import threading

class T(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)
        pass

    def run(self):
        for i in range(100):
             print(self.name, i)

13번 줄의 코드인 self.name은 Thread-n과 같은 스레드의 내부 이름이며, 여기에서 n은 내부 번호입니다. 앞서 정의한 스레드 T의 사용은 다음과 같습니다.

ts = [T() for i in range(4)]

for t in ts:
    t.start()

총 4개의 스레드를 생성하고 start 매서드를 통해 스레드를 시작합니다.

몬테카를로 방법(Monte Carlo method)은 어떤 문제에 대한 해를 무수히 많은 시도를 통해 얻어진 확률을 기반으로 하는 계산법입니다. 아래의 그림은 위키디피아의 몬테카를로에 대한 소개에 나온 이미지로써 원주율 π 값을 구하는 예입니다.

넓이가 1인 정사각형, 이 정사각형 내부에 반지름이 1인 사분원이 있습니다. 그러면 사분원이 차지하는 넓이는 π/4가 될 것이다. 이제 0 이상, 1 이하인 x와 y의 값을 무작위로 뽑은 후 x^2 + y^2 ≤ 1의 조건을 만족할 확률은 사분원의 넓이와 같은 π/4가 됩니다.

위의 논리를 코드로 작성하여 π를 구하면 다음과 같습니다.

import random

n = 1000000 # 백만번의 시도
count = 0

for i in range(n):
    # x, y를 무작위로 0~1사이의 값으로 결정
    x = random.uniform(0, 1)
    y = random.uniform(0, 1)

    # 사분원 내부에 발생하는 경우수 
    if (x**2 + y**2) <= 1: count += 1

# 백만번의 시도 중 사분원 내부일 경우에 대한 확률은 사분원의 넓이이므로 이를 4배 곱하여 π 계산
print('phi', 4*count/n)

위의 코드 중 4*count/n은 다음의 비례식을 통해 도출된 결과입니다.

전체확률 : 사분원 내부일 경우에 대한 확률 = 사각형의 넓이 : 사분원의 넓이

위의 비례식에 수치값을 대입하면 다음과 같습니다.

1 : count/n = 1 : π/4

몬테카를로 방법을 통해 실제와 가까운 해를 얻기 위해서는 방대한 단순 계산을 매우 빠르게 처리할 수 있는 컴퓨터가 필수입니다. 이 몬테카를로 방법은 핵폭탄이나 수소폭탄의 개발에서 핵심적인 역활을 담당했다고 합니다. 제 경우도 핵폭탄 개발이 필요해서... 가 아닌 강화학습(Reinforcement learning)의 한 방법으로 접하게 되었습니다.