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...@@ -30,7 +30,7 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -30,7 +30,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
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 $X \sim U(0,1)$ 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 $Y \sim U(0,1)$ et $Y \sim U(0,1)$
alors P[$X^2+Y^2$≤1]=π/4 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: (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:
...@@ -43,9 +43,8 @@ library(ggplot2) ...@@ -43,9 +43,8 @@ library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw() 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 Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$
en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
est inférieur à 1 :
```{r} ```{r}
4*mean(df$Accept) 4*mean(df$Accept)
``` ```
......
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