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...@@ -40,7 +40,7 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -40,7 +40,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
* 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 $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (voir [https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de 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 [[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 Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait : Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
#+begin_src R :results output graphics file :file monte_carlo.png :exports both #+begin_src R :results output graphics file :file monte_carlo.png :exports both
...@@ -56,9 +56,9 @@ ggplot(df, aes(x=X, y=Y, color=Accept)) + ...@@ -56,9 +56,9 @@ ggplot(df, aes(x=X, y=Y, color=Accept)) +
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:pi_mooc.png]] [[file:figure_pi_mc1.png.png]]
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π 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 :
#+begin_src R :results output :exports both #+begin_src R :results output :exports both
4*mean(df$Accept) 4*mean(df$Accept)
......
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