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knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` ```
##En demandant à la lib maths ## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que π vaut _approximativement_ Mon ordinateur m’indique que π vaut _approximativement_
```{r} ```{r}
pi 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__ : Mais calculé avec la __méthode__ des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme __approximation__ :
```{r} ```{r}
set.seed(42) set.seed(42)
...@@ -24,8 +24,8 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -24,8 +24,8 @@ theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1)) 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: 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 Carlosur 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:
```{r pressure, } ```{r pressure, }
set.seed(42) set.seed(42)
......
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