diff --git a/module2/exo1/cars.png b/module2/exo1/cars.png index c6d11231a623dd84dd346684b7ad070020623436..e767d182c4215ec7a0220fa7c9bc46ed07d8ed53 100644 Binary files a/module2/exo1/cars.png and b/module2/exo1/cars.png differ diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org index f2aa20f66d7ae6b8bfa8ba8448b80755b2d9fb7a..9fd1ea34ecc2469dbb626ceb7151c6ace89fc8dd 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org +++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org @@ -1,7 +1,22 @@ -#+TITLE: Mon jolie titre +#+TITLE: À propros du calcul de $\pi$ #+AUTHOR: Adam Taheraly -#+DATE: La date du jour +#+DATE: Lundi 30 Mars +#+EMAIL: taheraly.adam@gmail.com +#+DESCRIPTION: Exercice Mooc RR sur le calcul de \pi +#+KEYWORDS: MOOC-RR exo1 #+LANGUAGE: fr +#+TEXT: +#+OPTIONS: H:1 num:t toc:t \n:nil @:t ::t |:t ^:t -:t f:f todo:f tasks:nil pri:t tags:not-in-toc <:f *:t TeX:t LaTeX:t skip:t author:f email:f creator:f timestamp:f d:t +#+BIND: lisp-var lisp-val +#+LINK_UP: +#+LINK_HOME: +#+LaTeX_HEADER: \usepackage[utf8]{inputinc} +#+LaTeX_HEADER: \usepackage[T1]{fontinc} +#+LaTeX_HEADER: \usepackage[francais]{babel} +#+LaTeX_HEADER: \usepackage{amsmath} +#+LaTeX_HEADER: \usepackage{amssymb} +#+LaTeX_HEADER: \usepackage{mathrsfs} +#+EXPORT_EXCLUDE_TAGS: # #+PROPERTY: header-args :eval never-export #+HTML_HEAD: @@ -11,6 +26,63 @@ #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: +* En demandant à la lib maths +Mon ordinateur m'indique $\pi$ vaut /approximativement/ + +#+begin_src R :results output :session *R* :exports both +pi +#+end_src + +#+RESULTS: +: [1] 3.141593 + +* 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 *approximativement* : + +#+begin_src R :results output :session *R* :exports both +set.seed(42) +N = 100000 +x = runif(N) +theta = pi/2*runif(N) +2/(mean(x+sin(theta)>1)) +#+end_src + +#+RESULTS: +: +: [1] 3.14327 + +* 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 $X \sim U(0,1)$ et $Y \sim +U(0,1)$ alors $P[X^{2} + Y^{2} \le 1] = \pi/4$ +(voir +[[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode +de Monte Carlo sur Wikipédia]]). Le code suivant illustre ce fait : + +#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *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() +#+end_src + +#+RESULTS: +[[file:/tmp/babel-fP8mRX/figureCHylZq.png]] + +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 : + +#+begin_src R :results output :session *R* :exports both +4*mean(df$Accept) +#+end_src + +#+RESULTS: +: [1] 3.156 * Quelques explications Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code