Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtient comme **approximation** :
Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtient comme **approximation** :
```{r buffon}
set.seed(42)
...
...
@@ -54,7 +54,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
# Avec un argument "fréquentiel" de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction 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] $\le$ 1 = $\pi$/4 (voir [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:
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si X $\sim$ U(0;1) et Y $\sim$ U(0;1) alors P[$X^2$ + $Y^2$] $\le$ 1 = $\pi$/4 (voir [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: