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Date: Thu, 5 Aug 2021 14:55:27 +0000
Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd

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 module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 5 +----
 1 file changed, 1 insertion(+), 4 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
index 908fa71..a551635 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
+++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd
@@ -26,10 +26,8 @@ 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
-si $X\sim U(0,1)$ et $Y\sim U(0,1)$ alors $P
+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 :
@@ -43,7 +41,6 @@ ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + t
 ```
 Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en comptant com
 bien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
-
 ```{r}
 4*mean(df$Accept)
 ```
\ No newline at end of file
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2.18.1