Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclut du code
R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src R :results output :exports both
#+begin_src R :results output :exports both
print("Hello world!")
pi
#+end_src
#+end_src
#+RESULTS:
* En utilisant la méthode des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]]
: [1] "Hello world!"
Mais calculé avec la *méthode* des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme *approximation* :
Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le
#+begin_src R :results output :exports both
plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une
set.seed(42)
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
N = 100000
~C-c C-c~).
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
2/(mean(x+sin(theta)>1))
summary(cars)
#+end_src
#+end_src
#+RESULTS:
* Avec un argument "fréquentiel" de surface
: speed dist
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[X2+Y2≤1]=π/4 (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][éthode de Monte Carlo sur Wikipedia)]]. Le code suivant illustre ce fait :
