怕大家看不见。在这里：
http://xys.org/forum/db/8/56/180.html其实，只要满足一些条件，那么扔棍法达到任意精度是可以做到的
条件如下：
1. 尺子的总长度是完全确定不变的(但是对实验者未知），或者是其分布完全确定不变的随机数(但是其分布对实验者未知）。
2. 所有sensor的大小完全确定不变(但是对实验者未知）。
3. 所有sensor的位置完全确定不变(但是对实验者未知），或者是其分布完全确定不变的随机数(但是其分布对实验者未知）。
4. 扔棍子的随机数分布是完全确定不变的（但是可以对对实验者未知）。
5. 所有sensor被部分遮盖时出信号的概率也是确定不变的。
6. 所有随机变量的分布是连续的，而且其分布函数足够光滑(足够光滑的定义是，其傅立叶变换的频宽是有限的）。
7. 有足够多的长度已知的标准棍子。
证明就不做了。大体的思路是，证明扔棍法中被测量的那个概率是棍子长度的一个单调连续函数。这个函数是确定不变的，但是对实验者未知。因为其单调连续，只要用足够多的标准棍子进行采样就可以把这个函数曲线重建到任意精度。
至于最后的精度就受所用标准棍子的精度，能用的标准棍子的数量，以及你可以浪费的时间（用来反复扔棍子）控制。
以上为纯数学游戏，切记。
这个结论一下子把所有道弯全转过了。里面包含的东西很多。我在下面发挥一下，举几个特例(就是我说过的几道弯)：
1. 扔棍几率均匀分布时，只需要一次校准得出尺子长度，测量的准确性完全不取决于刻度之间的平均距离。
2. 扔棍几率和刻度位置均匀分布时，测量的准确性也不取决于刻度位置的精度。
3. 刻度位置均匀分布时，只要sensor密度足够高，而且扔棍几率分布是连续的，测量的准确性不取决于扔棍几率分布的形状。
4. 刻度位置按已知位置严格分布时，可以用高阶数值积分方法把不同sensor加权重，使得测量结果对任意足够光滑扔棍分布都能达到任何要求的精度。
以上几个特例，可以大大减少需要的标准棍子，有时只需要一个。