From adb8bb3d7ecd136f2d39d7e53292020968040570 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 6a7af980b32eb6a24d9f5814ef0438cb <6a7af980b32eb6a24d9f5814ef0438cb@app-learninglab.inria.fr> Date: Fri, 10 Feb 2023 11:27:48 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 35 ++++++++++++++++++-------------- 1 file changed, 20 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index e87115e..0fadc53 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -7,38 +7,43 @@ output: html_document # En demandant à la lib maths -Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement +Mon ordinateur m'indique que π vaut _approximativement_ -``` +```{r} pi ``` -``` -## [1] 3.141593 -``` + # En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon -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__ : -```{r setup, include=FALSE} -knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) -``` -``` +```{r} set.seed(42) N = 100000 x = runif(N) theta = pi/2*runif(N) 2/(mean(x+sin(theta)>1)) ``` -``` -## [1] 3.14327 + + +# Avec un argument “fréquentiel” de surface + +Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si X∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X2+Y2≤1]=π/4 (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait : +```{r} +set.seed(42) +N = 1000 +df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N)) +df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1) +library(ggplot2) +ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw() ``` -Et on peut aussi aisément inclure des figures. Par exemple: +Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois, en moyenne, X2+Y2 est inférieur à 1: -```{r pressure, echo=FALSE} -plot(pressure) +```{r} +4*mean(df$Accept) ``` -- 2.18.1