diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index ddf7450f8c6208edac8c54d626fe1854d224ed5c..87f3fcbc8a82715c6bcc8e4d4730dd55835f9a88 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -4,23 +4,14 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# toy_notebook_fr" + "# À propos du calcul de $\\pi$" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## May 11, 2020" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "### 1. À propos du calcul de $\\pi$\n", - "\n", - "#### **1.1 En demandant à la lib maths**\n", + "## En demandant à la lib maths\n", "\n", "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*" ] @@ -47,9 +38,9 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "#### **1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon**\n", + "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n", "\n", - "Mais calculé avec la méthode des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme *approximation* :" + "Mais calculé avec *la méthode* des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme *approximation* :" ] }, { @@ -81,7 +72,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "#### **1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface**\n", + "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n", "\n", "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base surle fait que si $X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2 ≤1]$ = $\\pi$ /4 [(voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia)](https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π). Le code suivant illustre ce fait :" ] @@ -90,7 +81,7 @@ "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { - "scrolled": true + "scrolled": false }, "outputs": [ { @@ -131,9 +122,20 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 7, "metadata": {}, - "outputs": [], + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "3.112" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], "source": [ "4*np.mean(accept)" ]