"## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
"Mais calculé avec la méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme **approximation**"
"Mais calculé avec la _méthode_ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation**"
]
},
{
...
...
@@ -66,7 +66,7 @@
"source": [
"## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
"Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n",
"sinus se base sur le fait que si $X$ $∼$ $U$(0, 1) et $Y$ $∼$ $U$(0, 1) alors $P$[$X$<sup>2</sup> + $Y$<sup>2</sup> $\\le$ 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 :"
"sinus se base sur le fait que si $X\\sim U(0, 1)$ et $Y\\sim U(0, 1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\le 1] = \\pi/4$ (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 :"
]
},
{
...
...
@@ -106,7 +106,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X$<sup>2</sup> + $Y$<sup>2</sup> 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 :"
