diff --git a/module2/exo1/toy_document_fr.html b/module2/exo1/toy_document_fr.html index 35ce97d63f83e374bd7db377de66ace7749c3725..701373fa45fbd4a590673898e85c0f5b4705032b 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_fr.html +++ b/module2/exo1/toy_document_fr.html @@ -12,7 +12,7 @@ -à propos du calcul de pi +À propos du calcul de pi @@ -164,7 +164,7 @@ pre code { -

à propos du calcul de pi

+

À propos du calcul de pi

Paul Faye

24 Mai 2021

@@ -173,7 +173,7 @@ pre code {

En demandant à la lib maths

-

Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement

+

Mon ordinateur m’indique que \(\pi\) vaut approximativement

pi
## [1] 3.141593
@@ -189,7 +189,7 @@ theta = pi/2*runif(N)

Avec un argument “fréquentiel” de surface

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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∼U(0,1) $ et \(Y∼U(0,1)\) alors \(P[X^{2}+Y{2}≤1]=π/4\) (voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia). 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 $XU(0,1) $ et \(Y\sim U(0,1)\) alors \(P[X^{2}+Y{2}≤1]=\pi/4\) (voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait:

set.seed(42)
 N = 1000
 df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))