From 8610fcb3bd6c57561c0a41f7e310ffa39c7d1d75 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: e4633e578bb90dd7c67704a3581041ce
 <e4633e578bb90dd7c67704a3581041ce@app-learninglab.inria.fr>
Date: Mon, 20 Mar 2023 11:50:21 +0000
Subject: [PATCH] Update module2/exo1

---
 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 18 ++++++++++++------
 1 file changed, 12 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index 37867b5..3e2bbc2 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -4,9 +4,15 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# À propos du calcul de $\\pi$\n",
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
     "## En demandant à la lib maths\n",
-    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut approximativement"
+    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
@@ -32,7 +38,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## 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__ :"
    ]
   },
   {
@@ -65,7 +71,7 @@
    "metadata": {},
    "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 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 :"
+    "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 $P[X^2+Y^2\\le 1] = \\pi/4$ (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 :"
    ]
   },
   {
@@ -87,7 +93,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "%matplotlib inline\n",
+    "%matplotlib inline \n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
@@ -108,7 +114,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ 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 :"
    ]
   },
   {
-- 
2.18.1