```{r setup, include=FALSE} #En demandant à la lib maths
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
##En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que π vaut _approximativement_
```{r}
pi
```
#En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
##En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Mais calculé avec la __méthode__ des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme __approximation__ :
```{r}
set.seed(42)
...
...
@@ -22,8 +24,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
```
#Avec un argument “fréquentiel” de surface
##Avec un argument “fréquentiel” de surface
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 $P[X2+Y2≤1]=π/4$ (voir [méthode de Monte Carlo](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80) sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait:
