From 12d611f8cff2b477cc76e17cc041e40be4919961 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 71cfa5c9560b77e5ecc8a3edb6ff83d1 <71cfa5c9560b77e5ecc8a3edb6ff83d1@app-learninglab.inria.fr> Date: Thu, 23 Jul 2026 11:04:11 +0000 Subject: [PATCH] no commit message --- module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 52 +++++++----------------------- 1 file changed, 11 insertions(+), 41 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb index db26f67..5a93108 100644 --- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb +++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb @@ -4,21 +4,15 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# À propos du calcul de π" + "# À propos du calcul de $\\pi$" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## En demandant à la lib maths" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement" + "## En demandant à la lib maths\n", + "Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement|" ] }, { @@ -43,14 +37,8 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "Mais calculé avec la méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme approximation :" + "## 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__ :" ] }, { @@ -82,18 +70,8 @@ "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\n", - "2 + Y\n", - "2 ≤ 1] = π/4 (voir\n", - "méthode de Monte Carlo sur Wikipedia). 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 $X\\sim U(0,1)$ et $Y\\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (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 :" ] }, { @@ -117,12 +95,15 @@ "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", "fig, ax = plt.subplots(1)\n", "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n", "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n", @@ -133,11 +114,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois,\n", - "en moyenne, X\n", - "2 + Y\n", - "2\n", - "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 :" ] }, { @@ -159,13 +136,6 @@ "source": [ "4*np.mean(accept)" ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] } ], "metadata": { -- 2.18.1