<h2id="orgb27ec9a"><spanclass="section-number-2">2</span> En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</h2>
<divclass="outline-text-2"id="text-2">
<p>
Mais calculé avec la <b>méthode</b> des <ahref="https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon">aiguilles de Buffon</a>, on obtiendrait comme <b>approximation</b> :
<h2id="orgfe307b7"><spanclass="section-number-2">3</span> Avec un argument "fréquentiel" de surface</h2>
<divclass="outline-text-2"id="text-3">
<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
\(X∼U(0,1)\) et \(Y∼U(0,1)\) alors \(P[X^2+Y^2 \leq 1]=\pi/4\) (voir <ahref="https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80">méthode
de Monte Carlo sur Wikipedia</a>). 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
$X∼U(0,1)$ et $Y∼U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2 \leq 1]=\pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode
de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
#+begin_src R :results output graphics :file figure_pi_mc1.png :session *R* :exports both