Eksamenssett.no
  • Python-lærebok
  • GeoGebra-lærebok
  • Ressurser
  • Hoderegning
Eksamenssett.no

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Lærebok
PersonvernVilkår

© 2025 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Deler av innholdet er utviklet med hjelp av AI-verktøy

Eksamenssett.no
  • Python-lærebok
  • GeoGebra-lærebok
  • Ressurser
  • Hoderegning

Innholdsfortegnelse

  • 1.1

    Kommentarer, print() og feilmeldinger

    3 øvelser8 min
  • 1.2

    Variabeltyper og datatyper

    1 øvelser12 min
  • 1.3

    Regneoperatorer

    4 øvelser15 min
  • 1.4

    Input fra bruker

    3 øvelser10 min
  • 1.5

    If-setninger og logiske operatorer

    5 øvelser15 min
  • 1.6

    Funksjoner

    6 øvelser20 min
  • 1.7

    Lister og listeoperasjoner

    2 øvelser12 min
  • 1.8

    While-løkker

    4 øvelser15 min
  • 1.9

    For-løkker og range()

    5 øvelser18 min
  • 1.10

    and, or og elif

    1 øvelser10 min
  • 1.11

    Bibliotek import og random-modulen

    5 øvelser15 min
  • 2.1

    Variabler og print

    4 øvelser15 min
  • 2.2

    Input og beregninger

    4 øvelser15 min
  • 2.3

    If-setninger

    4 øvelser18 min
  • 2.4

    Løkker

    4 øvelser18 min
  • 2.5

    Prosjekt - Enkel kalkulator

    3 øvelser25 min
  • 3.1

    Funksjoner

    5 øvelser20 min
  • 3.2

    Lister

    5 øvelser18 min
  • 3.3

    Statistikk med lister

    5 øvelser22 min
  • 3.4

    Prosjekt - Dataanalyse

    4 øvelser30 min
  • 4.1

    Repetisjon og funksjoner

    5 øvelser20 min
  • 4.2

    Matematisk modellering

    5 øvelser25 min
  • 4.3

    Løse likninger numerisk

    5 øvelser25 min
  • 4.4

    Prosjekt - Modellering

    4 øvelser35 min
  • 5.1

    Prosentregning

    4 øvelser18 min
  • 5.2

    Økonomi og budsjett

    4 øvelser20 min
  • 5.3

    Lån og renter

    5 øvelser22 min
  • 5.4

    Prosjekt - Økonomiplanlegger

    3 øvelser30 min
  • 6.1

    Funksjoner i Python

    5 øvelser20 min
  • 6.2

    Polynomer og nullpunkter

    5 øvelser22 min
  • 6.3

    Halveringsmetoden

    5 øvelser25 min
  • 6.4

    Prosjekt - Funksjonsanalyse

    4 øvelser30 min
  • 7.1

    Statistiske mål

    5 øvelser20 min
  • 7.2

    Standardavvik

    5 øvelser22 min
  • 7.3

    Simulering

    5 øvelser25 min
  • 7.4

    Prosjekt - Statistisk analyse

    4 øvelser35 min
  • 8.1

    Kombinatorikk

    5 øvelser22 min
  • 8.2

    Binomialfordeling

    5 øvelser25 min
  • 8.3

    Simulering av forsøk

    5 øvelser25 min
  • 8.4

    Prosjekt - Monte Carlo

    4 øvelser35 min
  • 9.1

    Numerisk derivasjon

    5 øvelser25 min
  • 9.2

    Ekstremalpunkter

    5 øvelser25 min
  • 9.3

    Newtons metode

    5 øvelser28 min
  • 9.4

    Prosjekt - Optimering

    4 øvelser35 min
  • 10.1

    Normalfordeling

    5 øvelser25 min
  • 10.2

    Konfidensintervall

    5 øvelser28 min
  • 10.3

    Hypotesetesting

    5 øvelser30 min
  • 10.4

    Prosjekt - Statistisk inferens

    4 øvelser40 min
  • 11.1

    Numerisk integrasjon

    5 øvelser25 min
  • 11.2

    Trapesmetoden og Simpson

    5 øvelser28 min
  • 11.3

    Rekursive følger

    5 øvelser30 min
  • 11.4

    Prosjekt - Arealer og volum

    4 øvelser40 min

Bruk ← → piltaster for navigasjon

Total fremgang
0%
8.4: Øvelser bestått0 av 0

0% fullført

Lærebok/Kapittel 8.4

Kapittel 8.4

S1

Prosjekt - Monte Carlo

Bruk Monte Carlo-metoden til å estimere π og beregne areal under kurver.

Estimere π med tilfeldige punkter

Vi kan estimere π ved å kaste tilfeldige punkter i en enhetsfirkant (1×1) og telle hvor mange som lander inni en kvart sirkel med radius 1.
Forholdet mellom areal av kvart sirkel og firkant er π/4.

Monte Carlo estimering av π
PythonAuto-lagret
Loading...
Monte Carlo-metoden
Monte Carlo er en statistisk metode som bruker tilfeldige tall til å løse problemer som er vanskelige å løse analytisk. Metoden er oppkalt etter kasinoet i Monaco.

Areal under kurve

Vi kan bruke Monte Carlo til å estimere arealet under en kurve, for eksempel f(x) = x² fra x=0 til x=1.

Areal under f(x) = x²
PythonAuto-lagret
Loading...
Tips
Eksakt areal under f(x) = x² fra 0 til 1 er ∫₀¹ x² dx = [x³/3]₀¹ = 1/3 ≈ 0.333333

Avansert: Volumberegning

Monte Carlo kan også brukes til å estimere volum av 3D-objekter, som en kule med radius 1.

Volum av enhetskule
PythonAuto-lagret
Loading...

Prosjektoppgaver

Oppgave 8.4.1: Estimer π med 500 000 punkter
Lag et program som estimerer π ved å kaste 500 000 tilfeldige punkter. Sammenlign med den eksakte verdien av π.
Medium
PythonAuto-lagret
Loading...
Oppgave 8.4.2: Areal under f(x) = sin(x)
Estimer arealet under f(x) = sin(x) fra x=0 til x=π ved Monte Carlo. Teoretisk verdi: ∫₀^π sin(x)dx = 2
Vanskelig
PythonAuto-lagret
Loading...

Oppsummering

✓ Monte Carlo: bruk tilfeldige tall til å løse problemer

✓ Estimere π: kast punkter i firkant med inneskrevet sirkel

✓ Areal under kurve: tell punkter under graf

✓ Volumberegning: kan utvides til 3D-objekter

✓ Flere punkter → mer nøyaktig estimat

Forrige kapittel

8.3: Simulering av forsøk

Simuler binomiske forsøk og andre statistiske eksperimenter.

Neste kapittel

9.1: Numerisk derivasjon

Beregn den deriverte av funksjoner numerisk.

Tips: Bruk ← og → piltaster for å navigere

Eksamenssett.no

Komplett samling av eksamensoppgaver og løsninger for norsk skole.

Lærebok
PersonvernVilkår

© 2025 Eksamenssett.no · Alle rettigheter forbeholdt

Deler av innholdet er utviklet med hjelp av AI-verktøy