From fae48ad0291cd67e5b65d193848aea5061392a2f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: cec0fa441f8ff58b093113f2b0885f9a Date: Fri, 18 Jun 2021 20:58:21 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 25 ++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 24 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index c90080d..363ae72 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -1,6 +1,6 @@ --- title: "Votre titre" -author: "Votre nom" +author: "Syl" date: "La date du jour" output: pdf_document --- @@ -31,3 +31,26 @@ Vous remarquerez le paramètre `echo = FALSE` qui indique que le code ne doit pa Comme les résultats ne sont pas stockés dans les fichiers Rmd, pour faciliter la relecture de vos analyses par d'autres personnes, vous aurez donc intérêt à générer un HTML ou un PDF et à le commiter. Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces informations et les remplacer par votre document computationnel. + +Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement + +pi +## [1] 3.141593 +En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon +Mais calculé avec la méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme approximation : + +set.seed(42) +N = 100000 +x = runif(N) +theta = pi/2*runif(N) +2/(mean(x+sin(theta)>1)) +## [1] 3.14327 +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). Le code suivant illustre ce fait: + +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() -- 2.18.1