From 4d07461fe7d822f7de675d93e23e0d7e9065f83b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 42eaffb07ab321885c173115fa1a5bf9 <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 --- 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