diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index 674887fc6d660d8e91a2f33dee43812be8160714..3b9dc4fe3b1ab3539018a3e7517b908bd0fa763d 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -33,7 +33,7 @@ "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__ :" + "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :" ] }, { @@ -67,7 +67,7 @@ "source": [ "## 1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n", "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 $\\sim$ U(0, 1) et Y $\\sim$ U(0, 1) alors P[$X^2$ + $Y^2$ $\\le$ 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 :" + "sinus se base sur le fait que si $X\\sim U(0, 1)$ et $Y\\sim U(0, 1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\le 1] = \\pi/4$ (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 :" ] }, { @@ -89,7 +89,7 @@ } ], "source": [ - " %matplotlib inline\n", + "%matplotlib inline\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "np.random.seed(seed=42)\n", "N = 1000\n", @@ -107,8 +107,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois,\n", - "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 :" ] }, {