diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org index 13784b072110176fee923fb5c111963c795d4846..ddf00d7afe5d02940cf7184cdb3b853ccc4240b5 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org +++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org @@ -15,7 +15,60 @@ Mon ordinateur m'indique que π vaut /approximativement/: #+begin_src python :results output :exports both from math import * -pi +print(pi) #+end_src #+RESULTS: +: 3.141592653589793 + +* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon +Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* : +#+begin_src python :results output :session :exports both +import numpy as np +np.random.seed(seed=42) +N = 10000 +x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) +theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=np.pi/2) +print(2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)) +#+end_src + +#+RESULTS: +: 3.128911138923655 + +* 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[X2+Y2≤1]=π/4 (voir [[méthode de Monte +Carlo sur +Wikipédia][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 : +#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="figure.png" :exports both +import matplotlib.pyplot as plt + +np.random.seed(seed=42) +N = 1000 +x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) +y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) + +accept = (x*x+y*y) <= 1 +reject = np.logical_not(accept) + +fig, ax = plt.subplots(1) +ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None) +ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None) +ax.set_aspect('equal') + +plt.savefig(matplot_lib_filename) +print(matplot_lib_filename) +#+end_src + +#+RESULTS: + +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 : +#+begin_src python :results output :session :exports both +4*np.mean(accept) +#+end_src + +#+RESULTS: +: 3.112