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"# toy_notebook_fr"
"# À propos du calcul de $\\pi$"
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"March 28, 2019"
"## En demandant à la lib maths"
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"## À propos du calcul de *π*"
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"### En demandant à la lib maths"
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"Mon ordinateur m’indique que *π* vaut *approximativement*"
"Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
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"### En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
"## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
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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 ≤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 $X\\sim X ∼ U(0, 1)$ et $X\\sim Y ∼ U(0, 1)$ alors $X\\sim P[X2 +Y2 ≤1]=π/4$ (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 :"
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"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, $X\\sim X2 +Y2$ est inférieur à 1 : "
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