From 7a2faf8bd5de1e72ab42732daf0ec06e54a7dd92 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Thu, 1 Apr 2021 15:17:01 +0000
Subject: [PATCH] Delete exercice_fr.Rmd

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 module2/exo2/exercice_fr.Rmd | 45 ------------------------------------
 1 file changed, 45 deletions(-)
 delete mode 100644 module2/exo2/exercice_fr.Rmd

diff --git a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd b/module2/exo2/exercice_fr.Rmd
deleted file mode 100644
index d2b5d12..0000000
--- a/module2/exo2/exercice_fr.Rmd
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
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-title: "A propos du calcul de pi"
-author: "*Arnaud Legrand*"
-date: "*25 juin 2018*"
-output: html_document
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-
-
-```{r setup, include=FALSE}
-knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
-```
-
-## En demandant à la lib maths
-Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement* 
-```{r}
-pi
-```
-
-## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
-Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
-```{r}
-set.seed(42)
-N = 100000
-x = runif(N)
-theta = pi/2*runif(N)
-2/(mean(x+sin(theta)>1))
-```
-
-## 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 $X \sim U(0, 1)$ 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:
-
-```{r}
-set.seed(42)
-N = 1000
-df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
-df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
-library(ggplot2)
-ggplot(df, aes(x=X, y=Y, color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
-```
-
-Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1:
-
-```{r}
-4*mean(df$Accept)
-```
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2.18.1