"### En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
"## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
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"Mais calculé avec la **méthode** des <font color='blue'>aiguilles de Buffon</font>, 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** :"
]
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...
...
@@ -82,14 +82,14 @@
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"### Avec un argument \"fréquentiel\" de surface"
"## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface"
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"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 ~ U(0,1) et Y ~ U(0,1) alors P[X² + Y² \\leq 1] = \\pi/4 (voir <font color=\"blue\">méthode de Monte Carlo sur Wikipedia</font>). Le code suivant illustre ce fait :"
"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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@@ -131,7 +131,7 @@
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"Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de \\pi en comptant combien de fois, en moyenne, X² +Y² 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 :"
