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module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

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    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# toy_notebook_fr"
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
    ]
   },
   {
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    "source": [
-    "## May 11, 2020"
-   ]
-  },
-  {
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-   "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*"
    ]
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    "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 @@
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    "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 :"
    ]
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    },
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     {
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+   "outputs": [
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+       "3.112"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
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+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
    "source": [
     "4*np.mean(accept)"
    ]