From e34692a49acba18a3a8c5483688e9e38de0a47d1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: d2ec15aa088014456b201a40df7a14ca Date: Sun, 27 Feb 2022 14:50:23 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_fr.Rmd --- module2/exo1/toy_document_fr.Rmd | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd index 7fb2bcc..5386973 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.Rmd @@ -12,7 +12,6 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ## En demandant à la lib maths Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement* - ```{r cars} pi ``` @@ -27,6 +26,7 @@ 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 $X\sim U(0,1)$ 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 : @@ -45,3 +45,4 @@ Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en compta ```{r} 4*mean(df$Accept) ``` + -- 2.18.1