更新时间：作者：小小条
18 世纪法国数学家蒲丰在一次聚会中，提出一个奇怪的实验：在铺有等距平行线（间距为 a）的桌面，随机投掷长度为 l（l<a）的细针，求针与平行线相交的概率。众人觉得这只是个有趣的游戏，没想到蒲丰通过数学推导得出：相交概率 P=2l/(πa)。
更令人惊讶的是，蒲丰亲自投掷了 2212 次，其中相交 704 次，代入公式计算得 π≈2×2212/(704×a/l)≈3.142—— 与 π 的真实值（3.1416）惊人接近！这个 “投针实验” 让在场学者意识到：概率居然能用来估计数学常数。
蒲丰的实验突破了古典概型的局限，带来两个关键创新：
1. 几何概型的诞生：事件结果不再是 “有限可数”（如赌局的 16 种结果），而是 “连续无限”（针的落点、角度），概率需用几何度量（长度、面积）计算；
2. 统计推断的雏形：首次用 “大量随机实验的频率” 估计 “理论概率”，进而反推未知参数（如 π），开创了 “蒙特卡洛方法” 的先河。
投针实验证明：概率不仅是 “算出来的”，更是 “测出来的”，为后续统计推断奠定了思想基础：
• 启发人们用实验方法研究概率问题，打破了纯数学推导的桎梏；
• 展示了 “大样本频率逼近概率” 的规律，为大数定律提供了实验佐证；
• 催生了后续的 “参数估计” 学科，成为物理、工程中求解复杂问题的重要思路。
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