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"cells": [
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"# À propos du calcul de $\\pi$"
]
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},
"source": [
"## En demandant à la lib maths\n",
"Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
......@@ -17,8 +23,11 @@
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......@@ -35,16 +44,22 @@
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"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__ :\n"
]
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......@@ -52,7 +67,7 @@
"3.128911138923655"
]
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"output_type": "execute_result"
}
......@@ -68,16 +83,22 @@
},
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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},
"source": [
"## 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 :\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 :"
]
},
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},
"outputs": [
{
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......@@ -95,20 +116,59 @@
"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",
"ax.set_aspect('equal')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de p en comptant combien de fois,\n",
"en moyenne, X2 +Y2 est inférieur à 1 :"
]
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"data": {
"text/plain": [
"3.112"
]
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}
],
"source": [
"4*np.mean(accept)"
]
},
{
"cell_type": "code",
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"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {
"hide_code_all_hidden": false,
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
......
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