Corrections

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...@@ -10,14 +10,14 @@ output: html_document ...@@ -10,14 +10,14 @@ output: html_document
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` ```
# En demandant à la lib maths ## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut approximativement Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
```{r} ```{r}
pi pi
``` ```
# En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon # En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
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** :
```{r} ```{r}
set.seed(42) set.seed(42)
N = 100000 N = 100000
...@@ -26,8 +26,8 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -26,8 +26,8 @@ theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1)) 2/(mean(x+sin(theta)>1))
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# Avec un argument “fréquentiel” de surface # 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 $P[X^2+Y^2\le1]=\pi/4$ (voir [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: 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 $P[X^2+Y^2 \leq 1]=\pi/4$ (voir [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 :
```{r} ```{r}
set.seed(42) set.seed(42)
N = 1000 N = 1000
...@@ -37,7 +37,8 @@ library(ggplot2) ...@@ -37,7 +37,8 @@ library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw() ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
``` ```
Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+^Y2$ est inférieur à 1: Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + ^Y2$ est inférieur à 1 :
```{r} ```{r}
4*mean(df$Accept) 4*mean(df$Accept)
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