From dc2d22df2bbbce2f1bdb6a103555c07330b7c451 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 4708619ac098cb8f0276e9a181cb058f <4708619ac098cb8f0276e9a181cb058f@app-learninglab.inria.fr> Date: Thu, 7 Dec 2023 04:52:25 +0000 Subject: [PATCH] new version --- module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 36 +++++------------------------- 1 file changed, 5 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index f5e8142..012529a 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -4,20 +4,8 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# À propos du calcul de $\\pi$" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "## En demandant à la lib maths" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ + "# À propos du calcul de $\\pi$\n", + "## En demandant à la lib maths\n", "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*" ] }, @@ -43,13 +31,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "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** :" ] }, @@ -82,16 +64,8 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n", - "sinus se base sur le fait que si $X ∼ U(0, 1)$ et $Y ∼ U(0, 1)$ alors $P[X^2 + Y^2 ≤ 1] = \\pi/4$ (voir\n", - "[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 :" + "## 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 $𝑋∼𝑈(0,1)$ et $𝑌∼𝑈(0,1)$ alors $𝑃[𝑋^2+𝑌^2≤1]=\\pi/4$ (voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait :" ] }, { -- 2.18.1