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8f7726592c23135ae5b65a064228781a
mooc-rr
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91a90afe
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91a90afe
authored
Aug 05, 2021
by
8f7726592c23135ae5b65a064228781a
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toy_document_fr.Rmd
module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
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module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
View file @
91a90afe
...
...
@@ -10,19 +10,22 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*
```{r cars}pi
```{r cars}
pi
```
## 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),
Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon),
on obtiendrait comme __approximation__ :
```{r}
set.seed(42)
set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
```
## 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
...
...
@@ -31,8 +34,9 @@ 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 :
```{r}
set.seed(42)
set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
...
...
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