diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index faaedd768e4e080cb03183e653c237b08995d8fe..5effc9be7faf94fb3a5126e71d3d19546f786a39 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -2,21 +2,30 @@ "cells": [ { "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "source": [ "# toy_notebook_fr" ] }, { "cell_type": "raw", - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "source": [ "March 28, 2019" ] }, { "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "source": [ " # 1 A propos du calcul de $\\pi$ \n", "\n", @@ -27,7 +36,10 @@ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "outputs": [ { "name": "stdout", @@ -44,7 +56,10 @@ }, { "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "source": [ "## 1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon \n", "Mais calculé avec la **méthode** des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme **approximation** : " @@ -53,7 +68,10 @@ { "cell_type": "code", "execution_count": 3, - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "outputs": [ { "data": { @@ -77,16 +95,22 @@ }, { "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "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 sinus se base sur le fait que si X\u0018U(0, 1) et Y\u0018U(0, 1) alors P[X2+Y2\u00141]= $\\pi$/4 (voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait :" + "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 :" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "outputs": [ { "data": { @@ -118,7 +142,10 @@ }, { "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "source": [ "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois,en moyenne, X2+Y2 est inférieur à 1 :" ] @@ -126,7 +153,10 @@ { "cell_type": "code", "execution_count": 5, - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "outputs": [ { "data": { @@ -146,13 +176,17 @@ { "cell_type": "code", "execution_count": null, - "metadata": {}, + "metadata": { + "hideCode": false, + "hidePrompt": false + }, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "celltoolbar": "Aucun(e)", + "hide_code_all_hidden": false, "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python",