Commit f76da5f7 authored by Antoine's avatar Antoine

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<!-- 2024-06-04 Tue 14:12 -->
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<title>À propos du calcul de $\pi$</title>
<meta name="author" content="Antoine Geimer" />
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margin-bottom: .2em; }
.subtitle { text-align: center;
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font-weight: bold;
margin-top:0; }
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padding: 2px; font-size: 80%; font-weight: normal; }
.timestamp { color: #bebebe; }
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.org-right { margin-left: auto; margin-right: 0px; text-align: right; }
.org-left { margin-left: 0px; margin-right: auto; text-align: left; }
.org-center { margin-left: auto; margin-right: auto; text-align: center; }
.underline { text-decoration: underline; }
#postamble p, #preamble p { font-size: 90%; margin: .2em; }
p.verse { margin-left: 3%; }
pre {
border: 1px solid #e6e6e6;
border-radius: 3px;
background-color: #f2f2f2;
padding: 8pt;
font-family: monospace;
overflow: auto;
margin: 1.2em;
}
pre.src {
position: relative;
overflow: auto;
}
pre.src:before {
display: none;
position: absolute;
top: -8px;
right: 12px;
padding: 3px;
color: #555;
background-color: #f2f2f299;
}
pre.src:hover:before { display: inline; margin-top: 14px;}
/* Languages per Org manual */
pre.src-asymptote:before { content: 'Asymptote'; }
pre.src-awk:before { content: 'Awk'; }
pre.src-authinfo::before { content: 'Authinfo'; }
pre.src-C:before { content: 'C'; }
/* pre.src-C++ doesn't work in CSS */
pre.src-clojure:before { content: 'Clojure'; }
pre.src-css:before { content: 'CSS'; }
pre.src-D:before { content: 'D'; }
pre.src-ditaa:before { content: 'ditaa'; }
pre.src-dot:before { content: 'Graphviz'; }
pre.src-calc:before { content: 'Emacs Calc'; }
pre.src-emacs-lisp:before { content: 'Emacs Lisp'; }
pre.src-fortran:before { content: 'Fortran'; }
pre.src-gnuplot:before { content: 'gnuplot'; }
pre.src-haskell:before { content: 'Haskell'; }
pre.src-hledger:before { content: 'hledger'; }
pre.src-java:before { content: 'Java'; }
pre.src-js:before { content: 'Javascript'; }
pre.src-latex:before { content: 'LaTeX'; }
pre.src-ledger:before { content: 'Ledger'; }
pre.src-lisp:before { content: 'Lisp'; }
pre.src-lilypond:before { content: 'Lilypond'; }
pre.src-lua:before { content: 'Lua'; }
pre.src-matlab:before { content: 'MATLAB'; }
pre.src-mscgen:before { content: 'Mscgen'; }
pre.src-ocaml:before { content: 'Objective Caml'; }
pre.src-octave:before { content: 'Octave'; }
pre.src-org:before { content: 'Org mode'; }
pre.src-oz:before { content: 'OZ'; }
pre.src-plantuml:before { content: 'Plantuml'; }
pre.src-processing:before { content: 'Processing.js'; }
pre.src-python:before { content: 'Python'; }
pre.src-R:before { content: 'R'; }
pre.src-ruby:before { content: 'Ruby'; }
pre.src-sass:before { content: 'Sass'; }
pre.src-scheme:before { content: 'Scheme'; }
pre.src-screen:before { content: 'Gnu Screen'; }
pre.src-sed:before { content: 'Sed'; }
pre.src-sh:before { content: 'shell'; }
pre.src-sql:before { content: 'SQL'; }
pre.src-sqlite:before { content: 'SQLite'; }
/* additional languages in org.el's org-babel-load-languages alist */
pre.src-forth:before { content: 'Forth'; }
pre.src-io:before { content: 'IO'; }
pre.src-J:before { content: 'J'; }
pre.src-makefile:before { content: 'Makefile'; }
pre.src-maxima:before { content: 'Maxima'; }
pre.src-perl:before { content: 'Perl'; }
pre.src-picolisp:before { content: 'Pico Lisp'; }
pre.src-scala:before { content: 'Scala'; }
pre.src-shell:before { content: 'Shell Script'; }
pre.src-ebnf2ps:before { content: 'ebfn2ps'; }
/* additional language identifiers per "defun org-babel-execute"
in ob-*.el */
pre.src-cpp:before { content: 'C++'; }
pre.src-abc:before { content: 'ABC'; }
pre.src-coq:before { content: 'Coq'; }
pre.src-groovy:before { content: 'Groovy'; }
/* additional language identifiers from org-babel-shell-names in
ob-shell.el: ob-shell is the only babel language using a lambda to put
the execution function name together. */
pre.src-bash:before { content: 'bash'; }
pre.src-csh:before { content: 'csh'; }
pre.src-ash:before { content: 'ash'; }
pre.src-dash:before { content: 'dash'; }
pre.src-ksh:before { content: 'ksh'; }
pre.src-mksh:before { content: 'mksh'; }
pre.src-posh:before { content: 'posh'; }
/* Additional Emacs modes also supported by the LaTeX listings package */
pre.src-ada:before { content: 'Ada'; }
pre.src-asm:before { content: 'Assembler'; }
pre.src-caml:before { content: 'Caml'; }
pre.src-delphi:before { content: 'Delphi'; }
pre.src-html:before { content: 'HTML'; }
pre.src-idl:before { content: 'IDL'; }
pre.src-mercury:before { content: 'Mercury'; }
pre.src-metapost:before { content: 'MetaPost'; }
pre.src-modula-2:before { content: 'Modula-2'; }
pre.src-pascal:before { content: 'Pascal'; }
pre.src-ps:before { content: 'PostScript'; }
pre.src-prolog:before { content: 'Prolog'; }
pre.src-simula:before { content: 'Simula'; }
pre.src-tcl:before { content: 'tcl'; }
pre.src-tex:before { content: 'TeX'; }
pre.src-plain-tex:before { content: 'Plain TeX'; }
pre.src-verilog:before { content: 'Verilog'; }
pre.src-vhdl:before { content: 'VHDL'; }
pre.src-xml:before { content: 'XML'; }
pre.src-nxml:before { content: 'XML'; }
/* add a generic configuration mode; LaTeX export needs an additional
(add-to-list 'org-latex-listings-langs '(conf " ")) in .emacs */
pre.src-conf:before { content: 'Configuration File'; }
table { border-collapse:collapse; }
caption.t-above { caption-side: top; }
caption.t-bottom { caption-side: bottom; }
td, th { vertical-align:top; }
th.org-right { text-align: center; }
th.org-left { text-align: center; }
th.org-center { text-align: center; }
td.org-right { text-align: right; }
td.org-left { text-align: left; }
td.org-center { text-align: center; }
dt { font-weight: bold; }
.footpara { display: inline; }
.footdef { margin-bottom: 1em; }
.figure { padding: 1em; }
.figure p { text-align: center; }
.equation-container {
display: table;
text-align: center;
width: 100%;
}
.equation {
vertical-align: middle;
}
.equation-label {
display: table-cell;
text-align: right;
vertical-align: middle;
}
.inlinetask {
padding: 10px;
border: 2px solid gray;
margin: 10px;
background: #ffffcc;
}
#org-div-home-and-up
{ text-align: right; font-size: 70%; white-space: nowrap; }
textarea { overflow-x: auto; }
.linenr { font-size: smaller }
.code-highlighted { background-color: #ffff00; }
.org-info-js_info-navigation { border-style: none; }
#org-info-js_console-label
{ font-size: 10px; font-weight: bold; white-space: nowrap; }
.org-info-js_search-highlight
{ background-color: #ffff00; color: #000000; font-weight: bold; }
.org-svg { }
</style>
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ams: {
multlineWidth: '85%'
},
tags: 'ams',
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},
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scale: 1.0,
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font: 'mathjax-modern',
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id="MathJax-script"
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</head>
<body>
<div id="content" class="content">
<h1 class="title">À propos du calcul de \(\pi\)</h1>
<div id="table-of-contents" role="doc-toc">
<h2>Table des matières</h2>
<div id="text-table-of-contents" role="doc-toc">
<ul>
<li><a href="#org1250c3a">1. En demandant à la lib maths</a></li>
<li><a href="#orgceb2502">2. En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</a></li>
<li><a href="#org7fa4014">3. Avec un argument "fréquentiel" de surface</a></li>
</ul>
</div>
</div>
<div id="outline-container-org1250c3a" class="outline-2">
<h2 id="org1250c3a"><span class="section-number-2">1.</span> En demandant à la lib maths</h2>
<div class="outline-text-2" id="text-1">
<p>
Mon ordinateur m'indique que \(\pi\) vaut <i>approximativement</i>:
</p>
<div class="org-src-container">
<pre class="src src-python">from math import pi
pi
</pre>
</div>
<pre class="example">
3.141592653589793
</pre>
</div>
</div>
<div id="outline-container-orgceb2502" class="outline-2">
<h2 id="orgceb2502"><span class="section-number-2">2.</span> En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</h2>
<div class="outline-text-2" id="text-2">
<p>
Mais calculé avec la <b>méthode</b> des <a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon">aiguilles de Buffon</a>, on obtiendrait comme <b>approximation</b> :
</p>
<div class="org-src-container">
<pre class="src src-python">import numpy as np
np.random.seed(seed=42)
N = 10000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
2/(sum((x+np.sin(theta))&gt;1)/N)
</pre>
</div>
<pre class="example">
3.128911138923655
</pre>
</div>
</div>
<div id="outline-container-org7fa4014" class="outline-2">
<h2 id="org7fa4014"><span class="section-number-2">3.</span> Avec un argument "fréquentiel" de surface</h2>
<div class="outline-text-2" id="text-3">
<p>
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 \(P[X^2 + Y² \le 1] = \pi/4\) (voir <a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80">méthode de Monte Carlo sur Wikipédia</a>). Le code suivant illustre ce fait :
</p>
<div class="org-src-container">
<pre class="src src-python">import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42)
N = 1000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
accept = (x*x+y*y) &lt;= 1
reject = np.logical_not(accept)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.set_aspect('equal')
plt.savefig("figure.png")
"figure.png"
</pre>
</div>
<p>
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 :
</p>
<div class="org-src-container">
<pre class="src src-python">4*np.mean(accept)
</pre>
</div>
<pre class="example">
3.112
</pre>
</div>
</div>
</div>
<div id="postamble" class="status">
<p class="date">Date: 2024-06-04 Tue 00:00</p>
<p class="author">Auteur: Antoine Geimer</p>
<p class="date">Created: 2024-06-04 Tue 14:12</p>
<p class="validation"><a href="https://validator.w3.org/check?uri=referer">Validate</a></p>
</div>
</body>
</html>
#+TITLE: Votre titre
#+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour
#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Antoine Geimer
#+DATE: [2024-06-04 Tue]
#+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
......@@ -11,83 +11,66 @@
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications
* En demandant à la lib maths
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/:
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
#+begin_src python :session :results value :exports both
from math import pi
pi
#+end_src
#+RESULTS:
: 3.141592653589793
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
#+begin_src python :results output :exports both
print("Hello world!")
#+begin_src python :session :results value :exports both
import numpy as np
np.random.seed(seed=42)
N = 10000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)
#+end_src
#+RESULTS:
: Hello world!
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
~C-c C-c~).
#+begin_src python :results output :session :exports both
import numpy
x=numpy.linspace(-15,15)
print(x)
: 3.128911138923655
* 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 $X \sim U(0,1)$ et $Y \sim U(0,1)$ alors $P[X^2 + Y² \le 1] = \pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipédia]]). Le code suivant illustre ce fait :
#+begin_src python :session :results file link :export none
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42)
N = 1000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
accept = (x*x+y*y) <= 1
reject = np.logical_not(accept)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.set_aspect('equal')
plt.savefig("figure.png")
"figure.png"
#+end_src
#+RESULTS:
#+begin_example
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
#+end_example
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt
[[file:figure.png]]
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x)
plt.tight_layout()
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 :
plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename)
#+begin_src python :session :results value :exports both
4*np.mean(accept)
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel.
: 3.112
Markdown is supported
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