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essai2

parent fec22e33
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title: "A propos du calcul de pi" title: "À propos du calcul de pi"
author: "Arnaud Legrand" author: "Arnaud Legrand"
date: "25 juin 2018" date: "25 juin 2018"
output: html_document output: html_document
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# En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement
```{r setup, include=FALSE} ```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
``` ```
# En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon ## En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m’indique que π vaut approximativement
```{r} ```{r}
print(pi) pi
``` ```
Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** : ## 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** :
```{r} ```{r}
set.seed(42) set.seed(42)
...@@ -30,7 +28,7 @@ theta = pi/2*runif(N) ...@@ -30,7 +28,7 @@ theta = pi/2*runif(N)
``` ```
# 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 $P[X^2+Y^2 le 1] = \pi/4$ (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} ```{r}
set.seed(42) set.seed(42)
...@@ -41,7 +39,7 @@ library(ggplot2) ...@@ -41,7 +39,7 @@ library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw() 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 π 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} ```{r}
4*mean(df$Accept) 4*mean(df$Accept)
......
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