Commit 2519ed56 authored by Waad ALMASRI's avatar Waad ALMASRI

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#+TITLE: A propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Waad ALMASRI
#+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
......@@ -10,9 +9,11 @@
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
#+PROPERTY: header-args :eval never-export
* En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut /approximativement/:
Mon ordinateur m’indique que $\pi$ vaut /approximativement/
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
pi
#+end_src
......@@ -22,9 +23,9 @@ pi
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Mais calculé avec la *méthode*
Mais calculé avec la *méthode* des
[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Bouffon]], on
obtiendrait comme *approximation*
obtiendrait comme *approximation* :
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
set.seed(42)
N = 100000
......@@ -37,14 +38,14 @@ theta = pi/2*runif(N)
:
: [1] 3.14327
* Avec un argument “fréquentiel” de surface
* Avec un argument "fréquentiel" de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
intervenir dappel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X\sim
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 [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le
code suivant illustre ce fait:
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
#+begin_src R :results output graphics :file figure_pi_mc1.png :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
......@@ -55,10 +56,10 @@ ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + t
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:/var/folders/7s/_r7s0qgj0nlbng33j4v38z9h0000gn/T/babel-09QjSC/figureIWgc4w.png]]
[[file:figure_pi_mc1.png]]
Il est alors aisé dobtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en
comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1:
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en
comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
4*mean(df$Accept)
......
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