From 4d07461fe7d822f7de675d93e23e0d7e9065f83b Mon Sep 17 00:00:00 2001
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<42eaffb07ab321885c173115fa1a5bf9@app-learninglab.inria.fr>
Date: Thu, 20 Oct 2022 04:42:27 +0000
Subject: [PATCH] Modifications mineures de toy_document_orgmode_R_fr.org
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module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org | 18 +++++++++---------
1 file changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-)
diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
index 6cd084e..ae04d39 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_R_fr.org
@@ -1,8 +1,8 @@
-#+TITLE: À propos du calcul de \pi
+#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Lionel Sicot
#+DATE: 20/10/2022
#+LANGUAGE: fr
-# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
+#+PROPERTY: header-args :session :exports both
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
@@ -12,19 +12,19 @@
#+HTML_HEAD:
* En demandant à la lib maths
-Mon ordinateur m'indique que \pi vaut /approximativement/
+Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/
-#+begin_src R :results output :exports both
+#+begin_src R :session *R* :results output :exports both
pi
#+end_src
#+RESULTS:
: [1] 3.141593
-* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
-Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
+* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
+Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
-#+begin_src R :results output :exports both
+#+begin_src R :session *R* :results output :exports both
set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
@@ -35,7 +35,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
#+RESULTS:
: [1] 3.14327
-* 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 $X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2≤1]=π/4$ (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 :
#+BEGIN_SRC R :exports both :session *R* :results output graphics file :file MonteCarlo.png
@@ -50,7 +50,7 @@ ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + t
#+RESULTS:
[[file:MonteCarlo.png]]
-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 :
#+begin_src R :session *R* :results output :exports both
4*mean(df$Accept)
#+end_src
--
2.18.1