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title: "À propos du calcul de pi"
author: "Votre nom"
date: "12/01/2024"
author: "Arnaud Legrand"
date: "25 juin 2018"
output: html_document
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......@@ -10,15 +10,15 @@ output: html_document
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```
# En demandant à la lib maths
## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur mindique que $\pi$ vaut **approximativement**
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ 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] (https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :
......@@ -29,9 +29,9 @@ x = runif(N)
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 $P[X^2+Y^2≤1]=$\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 $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (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 :
```{r}
set.seed(42)
......@@ -42,7 +42,7 @@ library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
```
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 :
```{r}
4*mean(df$Accept)
......
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