From 42b63fb9a4276ddee744b1a90652a0306dda5520 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 9a15c9c45176148228b9b12a8b40ba8b <9a15c9c45176148228b9b12a8b40ba8b@app-learninglab.inria.fr> Date: Fri, 29 May 2020 16:26:12 +0000 Subject: [PATCH] Prise en main avec Rstudio pour la production d'un document --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 15 ++++++++++----- 1 file changed, 10 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index bb7c63f..c65fb0d 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -8,14 +8,16 @@ output: html_document ## En demandant à la lib maths -Mon ordinateur m’indique que π vaut *approximativement * +Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut *approximativement * ```{r} 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), on obtiendrait comme **approximation** : +## 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), on obtiendrait comme **approximation** : ```{r} set.seed(42) @@ -26,9 +28,12 @@ theta = pi/2*runif(N) ``` -# Avec un argument “fréquentiel” de surface +## 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∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X2+Y2≤1]=π/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: +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 : ```{r} set.seed(42) @@ -39,7 +44,7 @@ library(ggplot2) ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw() ``` - Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de π 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 : ```{r} 4*mean(df$Accept) -- 2.18.1