From ca0f428d3695cd78a75c3f9002b5c11c582809c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Calire <205cebff57232d35c687f540dcc2bd99@app-learninglab.inria.fr> Date: Thu, 7 Dec 2023 09:58:12 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 25 ++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 24 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index 2a54dba..5e0a6b6 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -21,4 +21,27 @@ N = 100000 x = runif(N) theta = pi/2*runif(N) 2/(mean(x+sin(theta)>1)) -``` \ No newline at end of file +``` + +# 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 $X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2≤1]=π/4$ (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) + +``` + + \ No newline at end of file -- 2.18.1