Một cách dễ dàng để hiểu hypercube đơn vị n chiều là xem xét vùng không gian theo n chiều mà bạn có thể nhận được nếu mọi thành phần tọa độ nằm trong [0, 1]. Vì vậy, đối với một chiều, đó là đoạn đường thẳng từ 0 đến 1, đối với hai chiều, đó là hình vuông có các góc (0, 0) và (1, 1), v.v.

Viết chương trình hoặc hàm cho n trả về khoảng cách Euclide trung bình của hai điểm được chọn ngẫu nhiên đồng nhất từ ​​hypercube đơn vị n chiều. Câu trả lời của bạn phải nằm trong khoảng 10 ^-6 giá trị thực tế. Sẽ ổn nếu câu trả lời của bạn vượt quá loại dấu phẩy động ngôn ngữ của bạn cho big n.

Ngẫu nhiên chọn một số 'lớn' của điểm và tính trung bình không đảm bảo độ chính xác như vậy.

Ví dụ:

1 → 0.3333333333 ...
2 → 0.5214054331 ...
3 → 0.6617071822 ...
4 → 0.7776656535 ...
5 → 0.8785309152 ...
6 → 0.9689420830 ...
7 → 1.0515838734 ...
8 → 1.1281653402 ...

^{Dữ liệu thu được từ MathWorld .}

Đây là môn đánh gôn , đánh số byte thấp nhất.

Toán học, 68 byte

NIntegrate[(1-((E^-u^2+u*Erf@u√π-1)/u^2)^#)/u^2,{u,0,∞}]/√π&

Thực hiện các công thức sử dụng NIntegrateđể gần đúng giá trị của nó.