From ea2a62dff8befc792b1e4ca801771ad3e7661cfc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 9fa586823bdc1794e7c3bcc7ecef3840 <9fa586823bdc1794e7c3bcc7ecef3840@app-learninglab.inria.fr> Date: Tue, 30 Nov 2021 15:54:06 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 28 ++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 28 insertions(+) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index cd44994..8cc0662 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -16,3 +16,31 @@ Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement* ```{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), on obtiendrait comme _approximation_ : + + +```{r cars} +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 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 : + + +```{r cars} + set.seed(42) +N = 1000 +df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N)) +df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1) +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 $\pi$ en comptant combien +``` \ No newline at end of file -- 2.18.1