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...@@ -12,7 +12,7 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ...@@ -12,7 +12,7 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
## En demandant à la lib maths ## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur mindique que $\pi$ vaut *approximativement* Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
```{r} ```{r}
pi pi
...@@ -32,7 +32,7 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -32,7 +32,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
## Avec un argument “fréquentiel” de surface ## Avec un argument “fréquentiel” de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir dappel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X \approx U(0,1)$ 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 $X \approx U(0,1)$
et $Y \approx U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2 \leq 1]=\pi/4$ (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: et $Y \approx U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2 \leq 1]=\pi/4$ (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} ```{r}
...@@ -44,7 +44,7 @@ library(ggplot2) ...@@ -44,7 +44,7 @@ library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw() 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: 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} ```{r}
4*mean(df$Accept) 4*mean(df$Accept)
......
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