Commit 12a61744 authored by escuiller's avatar escuiller

deuxième essai de commit avec magit ......

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#+TITLE: Votre titre #+TITLE: À propos du calcul de Pi
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour #+DATE: La date du jour
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
...@@ -38,11 +38,10 @@ print(2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)) ...@@ -38,11 +38,10 @@ print(2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N))
* Avec un argument "fréquentiel" de surface * Avec un argument "fréquentiel" de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas 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 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[X2+Y2≤1]=π/4 (voir [[méthode de Monte X∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X2+Y2≤1]=π/4 (voir
Carlo sur [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][Méthode
Wikipédia][https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80]]). Le de Monte Carlo sur Wikipédia]]). Le code suivant illustre ce fait :
code suivant illustre ce fait : #+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="./figure.png" :exports both
#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="figure.png" :exports both
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42) np.random.seed(seed=42)
...@@ -61,8 +60,7 @@ ax.set_aspect('equal') ...@@ -61,8 +60,7 @@ ax.set_aspect('equal')
plt.savefig(matplot_lib_filename) plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename) print(matplot_lib_filename)
#+end_src #+end_src
[[./figure.png]]
#+RESULTS:
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en
comptant combien de fois, en moyenne, X2+Y2 est inférieur à 1 : comptant combien de fois, en moyenne, X2+Y2 est inférieur à 1 :
......
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