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...@@ -4,7 +4,13 @@ ...@@ -4,7 +4,13 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"# À propos du calcul de $\\pi$\n", "# À propos du calcul de $\\pi$"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n", "\n",
"## En demandant à la lib maths\n", "## En demandant à la lib maths\n",
"\n", "\n",
...@@ -13,7 +19,7 @@ ...@@ -13,7 +19,7 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 7, "execution_count": 13,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
...@@ -34,13 +40,12 @@ ...@@ -34,13 +40,12 @@
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n", "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
"\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** :"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 8, "execution_count": 14,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
...@@ -49,7 +54,7 @@ ...@@ -49,7 +54,7 @@
"3.128911138923655" "3.128911138923655"
] ]
}, },
"execution_count": 8, "execution_count": 14,
"metadata": {}, "metadata": {},
"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
} }
...@@ -60,7 +65,7 @@ ...@@ -60,7 +65,7 @@
"N = 10000\n", "N = 10000\n",
"x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
"theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)\n", "theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)\n",
"2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N) " "2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)"
] ]
}, },
{ {
...@@ -68,13 +73,12 @@ ...@@ -68,13 +73,12 @@
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "source": [
"## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n", "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
"\n",
"Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel 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:" "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel 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:"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 11, "execution_count": 15,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
...@@ -112,12 +116,12 @@ ...@@ -112,12 +116,12 @@
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {},
"source": [ "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 :"
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 12, "execution_count": 16,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
...@@ -126,7 +130,7 @@ ...@@ -126,7 +130,7 @@
"3.112" "3.112"
] ]
}, },
"execution_count": 12, "execution_count": 16,
"metadata": {}, "metadata": {},
"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
} }
...@@ -134,13 +138,6 @@ ...@@ -134,13 +138,6 @@
"source": [ "source": [
"4*np.mean(accept)" "4*np.mean(accept)"
] ]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
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"outputs": [],
"source": []
} }
], ],
"metadata": { "metadata": {
......
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