Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
: [1] 3.141593
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
* 2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
comme *approximation* :
document.
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
set.seed(42)
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclut du code
N = 100000
R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
#+begin_src R :results output :exports both
2/(mean(x+sin(theta)>1)
print("Hello world!")
#+end_src
#+end_src
* 3 Avec un argumennt "fréquentiel" de surface
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
#+RESULTS:
intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si
: [1] "Hello world!"
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/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce
Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le
fait :
plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
set.seed(42)
~C-c C-c~).
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
