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......@@ -17,7 +17,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"execution_count": 5,
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"outputs": [
{
......@@ -38,12 +38,12 @@
"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__ :"
"Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :\n"
]
},
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"cell_type": "code",
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"outputs": [
{
......@@ -52,7 +52,7 @@
"3.128911138923655"
]
},
"execution_count": 4,
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
......@@ -71,12 +71,12 @@
"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 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 :\n"
"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 :"
]
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"execution_count": 7,
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{
......@@ -93,7 +93,7 @@
}
],
"source": [
"%matplotlib inline\n",
"%matplotlib inline \n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"\n",
"np.random.seed(seed=42)\n",
......@@ -119,7 +119,7 @@
},
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"execution_count": 8,
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......@@ -128,7 +128,7 @@
"3.112"
]
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"execution_count": 8,
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"output_type": "execute_result"
}
......
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