From f1ad96ae8dbe054a601ec78aa73cd8a6836ee986 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 0044543679898aa20d4b448c8afa512d <0044543679898aa20d4b448c8afa512d@app-learninglab.inria.fr> Date: Wed, 18 Oct 2023 18:04:30 +0000 Subject: [PATCH] File Completed Update 1 --- module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 17 ++++++++++------- 1 file changed, 10 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index 4526499..ceaae21 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -11,9 +11,9 @@ "\n", "
March 28, 2019
\n", " \n", - "# 1 À propos du calcul de *π*\n", + "# 1 À propos du calcul de $\\pi$\n", "## 1.1 En demandant à la lib maths\n", - "Mon ordinateur m’indique que *π* vaut *approximativement*\n" + "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*\n" ] }, { @@ -21,7 +21,8 @@ "execution_count": 1, "metadata": { "hideCode": false, - "hidePrompt": false + "hidePrompt": false, + "scrolled": true }, "outputs": [ { @@ -42,7 +43,7 @@ "metadata": {}, "source": [ "## 1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n", - "Mais calculé avec la **méthode** des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme **approximation** :" + "Mais calculé avec la __méthode__ des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme __Approximation__ :" ] }, { @@ -76,7 +77,7 @@ "source": [ "## 1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n", "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n", - "sinus se base sur le fait que si X ∼ U(0,1) et Y ∼ U(0,1) alors P[X^2 + Y^2 ≤ 1] = π/4 (voir\n", + "sinus se base sur le fait que si $X\\sim U(0,1)$ et $Y\\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (voir\n", "[méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :" ] }, @@ -101,13 +102,15 @@ "source": [ "%matplotlib inline\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", "np.random.seed(seed=42)\n", "N = 1000\n", "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", - "1\n", + "\n", "accept = (x*x+y*y) <= 1\n", "reject = np.logical_not(accept)\n", + "\n", "fig, ax = plt.subplots(1)\n", "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n", "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n", @@ -119,7 +122,7 @@ "metadata": {}, "source": [ "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois,\n", - "en moyenne, X^2 + Y^2 est inférieur à 1 :" + "en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :" ] }, { -- 2.18.1