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title: "À propos du calcul de pi"
author: _Arnaud Legrand_
date: _25 juin 2018_
output: html_document
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## En demandant à la lib maths

Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut *approximativement*

```{r}
pi
```

## 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}
set.seed(42)  
N = 100000  
x = runif(N)  
theta = pi/2*runif(N)  
2/(mean(x+sin(theta)>1))
```

## 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 
$P[X^{2} + Y^{2} \leq 1]= \pi /4$ 
(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)  
N = 1000  
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))  
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)  
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:


```{r }
4*mean(df$Accept)
```
