From 3e99418d62e9dddabba4e77ff3e785ea1289e318 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 2b46f2ba6551c4c8d6a92a85dc1f7406 <2b46f2ba6551c4c8d6a92a85dc1f7406@app-learninglab.inria.fr> Date: Mon, 27 Jul 2020 16:32:10 +0000 Subject: [PATCH] corrections --- module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 35 +++++++++--------------------- 1 file changed, 10 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index 77f19d4..afa99d8 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -4,21 +4,15 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# À propos du calcul de π" + "# À propos du calcul de $\\pi$" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## En demandant à la lib maths" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "Mon ordinateur m’indique que \\$\\pi\\$ vaut *approximativement*" + "## En demandant à la lib maths\n", + "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*" ] }, { @@ -43,13 +37,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ + "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n", "Mais **calculé** avec la méthode des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :" ] }, @@ -82,15 +70,9 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ + "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n", "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n", - "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\n", + "sinus se base sur le fait que si $X\\sim U(0,1)$ et $Y\\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (voir\n", "[méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](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 :" ] }, @@ -115,12 +97,15 @@ "source": [ "%matplotlib inline\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "\n", "np.random.seed(seed=42)\n", "N = 1000\n", "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", + "\n", "accept = (x*x+y*y) <= 1\n", "reject = np.logical_not(accept)\n", + "\n", "fig, ax = plt.subplots(1)\n", "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n", "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n", @@ -131,7 +116,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "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 :" + "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 :" ] }, { -- 2.18.1