diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index c412cd4086ff7c4a242b1d459ae976191fa3ce1d..93eb6de391f766e4f2ae619d4e29cc1e2982af18 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -1,5 +1,12 @@ { "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "March 28, 2019" + ] + }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, @@ -43,7 +50,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n" + "## 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** :" ] }, @@ -76,7 +83,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n" + "## 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 $X \\sim U(0,1)$ et $Y \\sim U(0,1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\geq 1] = \\pi/4$ (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 :" ] }, @@ -101,12 +108,10 @@ "source": [ "%matplotlib inline\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", - "\n", "np.random.seed(seed=42)\n", "N = 1000\n", "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n", - "\n", "accept = (x*x+y*y) <= 1\n", "reject = np.logical_not(accept)\n", "\n", @@ -146,7 +151,6 @@ } ], "metadata": { - "celltoolbar": "Hide code", "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", @@ -162,7 +166,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.6.2" + "version": "3.7.4" } }, "nbformat": 4,