“计算，大概是什么尺度才算计算？”

“加减乘除？”林奇追问道。

“数数吧。”高等精灵回答。

他身后几位守卫队员，已经将手中武器轻轻放下，那发出“杀无赦”的长弓更是失去了魔力一般，再无魔法灵光。

可以用公式，但是不能用计算？

林奇有些纳闷，试探道，“我用一把皮尺，量一个半径05米的圆，得出周长是3米14（2πr），得到圆周率314，这算么？”

精灵淡淡摇头，“足够精度。”

林奇明白过来。

哪怕地球本身是完美的球形，然后还有一把四万公里长的皮尺子给他量，再精确到厘米级别，他也只能算出π精确到8、9位有效数字，比起他刚刚用公式随便就8位精度，寒酸得可怜。

更别说原先的条件，都是天方夜谭。

忽然。

林奇一下子想起曾经的某段过往。

他当场翻开《林奇学业记忆：小学课本》——

1777年，法国数学家布丰用投针实验的方法求圆周率。

同时翻开另一段记忆《林奇围棋记忆：人类失去荣光之时》——

阿尔法狗，在后期碾压人类顶尖九段棋手，处于轻易让一、二子的超九段位，所采用的便是“神经网络算法”结合“蒙特卡洛算法”的进阶版本。

计算机有时候会让人类感觉到无解，可以轻而易举地做到常人所不能及的东西。

但本质上，它们背后所驱动的，正是一个个“算法”。

蒙特卡洛算法，这种发展最为成熟的计算机模拟方法之一。

无比暴力。

而且只要会数数即可。

林奇深吸一口气。

“一个正方形场地，内切一个圆形球场。如果随机往正方形场地投球，那么最后圆形球场的落球数量与总投球数之比正是π/4，这样就可以得到π的数值。”

林奇淡淡说道，“当然，换成别针、小珠都可以，只要保证均匀分布即可，甚至夸张点一箱子别针倒下去也成。”

利用从总体中抽取的随机数作为样本进行实验，以求得的统计特征值（均值、概率、分布等）作为待解问题的数值解。

这个由大数定理得来的方法，源于美国在二战期间研制原子弹的“曼哈顿计划”。