Chapitre 5 : Matrices et suites. matrices colonnes dont les coefficients sont les suites numériques ( ) n définies pour tout entier naturel n par u n

Documents pareils
Limites des Suites numériques

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

Etude de la fonction ζ de Riemann

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

[ édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

Séries réelles ou complexes

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

Suites et séries de fonctions

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = u / Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Comportement d'une suite

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

Processus et martingales en temps continu

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

Les Nombres Parfaits.

Intégration et probabilités ENS Paris, TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

1 Mesure et intégrale

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Polynésie Septembre Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

Solutions particulières d une équation différentielle...

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

20. Algorithmique & Mathématiques

Dénombrement. Chapitre Enoncés des exercices

Statistique descriptive bidimensionnelle

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre Quelques dénitions

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

Module 3 : Inversion de matrices

4 Approximation des fonctions

DETERMINANTS. a b et a'

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Introduction : Mesures et espaces de probabilités

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

16.1 Convergence simple et convergence uniforme. une suite de fonctions de I dans R ou C.

Cours de Statistiques inférentielles

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chaînes de Markov. Arthur Charpentier

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

Exercices de mathématiques

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

MESURE DE L'INFORMATION

Probabilités et statistique pour le CAPES

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Intégrales généralisées

En général, il n y a pas d algorithme fini pour trouver une solution. On est donc obligé d utiliser

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Dares Analyses. Plus d un tiers des CDI sont rompus avant un an

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet :

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent machaven/

Contribution à la théorie des entiers friables

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

LES MESURES CLÉS DU PROJET DE LOI ÉCONOMIE SOCIALE ET SOLIDAIRE

UV SQ 20. Automne Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE

Réseaux d ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus

RÈGLES ORDINALES : UNE GÉNÉRALISATION DES RÈGLES D'ASSOCIATION

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction

INTRODUCTION AUX MATRICES ALÉATOIRES. par. Djalil Chafaï

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Séries numériques. Chap. 02 : cours complet.

Coefficient de partage

Statistique Numérique et Analyse des Données

S euls les flux de fonds (dépenses et recettes) définis s ent l investissement.

Semestre : 4 Module : Méthodes Quantitatives III Elément : Mathématiques Financières Enseignant : Mme BENOMAR

Résolution numérique des équations aux dérivées partielles (PDE)

Mécanismes de protection contre les vers

Les algorithmes de tri

Principes et Méthodes Statistiques

SYSTEME FERME EN REACTION CHIMIQUE

Mathématiques Financières : l essentiel Les 10 formules incontournables (Fin de période)

La coloration vitale au diacétate de fluorescéine permet un diagnostic plus précoce de la tuberculose à germes résistants à la rifampicine

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

Intégrales dépendant d un paramètre

Transcription:

Chapitre 5 : Matrices et suites I Suites de matrices coloes Exemples La suite ( U ) défiie pour tout etier aturel par U = est ue suite de 3 + v matrices coloes dot les coefficiets sot les suites umériues ( ) défiies pour tout etier aturel par u = et v = 3 + Soit deux suites umériues couplées ( u ) et ( ) u et ( ) v défiies pour tout etier aturel u par : u 0 =, v 0 = 4 et + = u 3v + v + = u + 5v 4 u O pose pour tout etier aturel : U = v 3 O pose ecore : A = et 5 B = 4 O a alors U0 = et pour tout etier aturel, la relatio matricielle de récurrece : 4 U + = AU + B E effet : 3 u u 3v + u + AU + B = + U 5 v = = = + 4 u + 5v 4 v+ Soit ue suite umériue ( u ) défiie par ue relatio de récurrece d'ordre : u 0 =, u = et u + = u + + 3u u O pose pour tout etier aturel : U = u + 0 O pose ecore : A = 3 O a alors U 0 = et pour tout etier aturel, la relatio matricielle de récurrece : U + = AU E effet, AU 0 u u u + + = = = = 3 u+ 3u + u+ u+ U + TS

Terme gééral d'ue suite de matrices Propriété Soit ue suite de matrices coloes ( U ) de taille p telle ue pour tout etier aturel, o a U + = AU où A est ue matrice carrée de taille p Alors, pour tout etier aturel, o a : U = A U 0 Démostratio O démotre cette propriété par récurrece Iitialisatio : U 0 = A 0 U 0 car A 0 = I p Hérédité : Supposos u'il existe u etier tel ue la propriété soit vraie : U = A U 0 Démotros ue la propriété est vraie au rag + U + = AU = A( A U 0 ) = ( AA )U 0 = A + U 0 Coclusio : La propriété est vraie pour = 0 et héréditaire à partir de ce rag D'après le pricipe de récurrece, elle est vraie pour tout etier aturel, soit : U = A U 0 Méthode : Calculer des termes d'ue suite à l'aide de matrices Soit deux suites umériues couplées ( u ) et ( ) u u 0 =, v 0 = et + = 3u v v + = u + v Calculer u 6 et v 6 v défiies pour tout etier aturel par : Répose u O pose pour tout etier aturel : U = v 3 O pose ecore : A = O a alors U 0 = et pour tout etier aturel, la relatio matricielle de récurrece : U + = AU O alors U = A U 0 et doc e particulier U 6 = A 6 U 0 Soit e s'aidat de la calculatrice : U 6 6 3 73 365 4096 = = = 730 366 4096 TS

O e déduit ue u 6 = 4096 et v 6 = 4096 II Covergece de suites de matrices coloes Défiitios O dit u'ue suite de matrices coloes U ( ) de taille p est covergete si les p suites dot ( ) sot covergetes les termes sot les p coefficiets de U La limite de cette suite est la matrice coloe dot les coefficiets sot les p limites obteues Das tous les autres cas, o dit ue la suite est divergete Exemples a La suite ( U ) défiie pour tout etier aturel par lim = + et lim 3 + = + + + b La suite ( U ) défiie pour tout etier aturel o ul par 0 et sa limite est la matrice coloe U = Propriété U = est divergete car 3 + U = est covergete + + ( U ) est ue suite de matrices coloes de taille p défiie par la relatio matricielle de récurrece U + = AU + B où A est ue matrice carrée de taille p et B est ue matrice coloe à p liges Si la suite ( U ) est covergete alors sa limite U est ue matrice coloe vérifiat l'égalité U = AU + B Démostratio lim U + + = U et lim AU + + B = AU + B Par uicité des limites, o a U = AU + B Méthode : Recherche d'ue suite costate vérifiat ue relatio de récurrece Soit ue suite ( U ) de matrices coloes défiies pour tout etier aturel par U + = AU + B avec A 0,5 = et 3 B = TS 3

Rechercher, si elle existe, la suite ( U ) costate Répose Résolvos l'éuatio matricielle U = AU + B I A U = B Soit U AU = B soit ecore ( ) Et doc ( ) I U = I A B A l'aide la calculatrice, o obtiet : ( I A) 0 0,5 0,5 A= = 0 3 3 3 0,5 3 9 = = 3 3 3 9 3 3 9 9 U = I A B= = 0 3 9 9 3 9 U = 0 9 Et doc : ( ) La suite ( U ) costate cherchée est doc III Graphes et marches aléatoires Graphe Das ue éuipe de football, o étudie les passes ue se fot trois attauats A, B et C Les probabilités u'u attauat passe le ballo à u autre sot représetées sur le schéma suivat Par exemple, la probabilité ue l'attauat A passe le ballo à l'attauat B est égale à 3 U tel schéma est appelé u graphe A, B et C sot appelés les sommets du graphe TS 4

Marche aléatoire O cosidère la variable aléatoire X preat les valeurs A, B ou C à l'étape A, B ou C s'appelle les états de X Par exemple, X 3 = B sigifie ue l'attauat B possède le ballo après la 3 e passe La suite de variables aléatoires ( ) { ABC,, } X est appelée marche aléatoire sur l'esemble des issues Das ue marche aléatoire, l'état du processus à l'étape + e déped ue de celui à l'état, mais o de ses états atérieurs Aisi, la probabilité ue l'attauat C possède le ballo e déped ue de la positio précédete du ballo (e A ou e B) mais o de ses positios atérieures 3 Probabilité de trasitio O cosidère la loi de probabilité de X, appelée probabilité de trasitio, ui doe la probabilité u'u attauat possède le ballo à l'étape (-ième passe) P X = C la probabilité ue le ballo se trouve chez l'attauat C O ote par exemple ( ) X = A + après la +-ième passe sachat ue c'est l'attauat A ui evoie le ballo Il s'agit d'ue probabilité coditioelle 4 Matrice de trasitio Défiitio La matrice de trasitio d'ue marche aléatoire est la matrice carrée dot le coefficiet situé sur la lige i et la coloe j est la probabilité de trasitio du sommet j vers le sommet i Das l'exemple, la matrice de trasitio est : O trouve par exemple à l'itersectio de la première lige et de la deuxième coloe la probabilité ue le ballo arrive chez l'attauat A sachat u'il se trouvait chez l'attauat B TS 5

Remarues Le coefficiet a de la matrice M est ul car la probabilité ue l'attauat A garde le ballo est ulle Il e est de même pour les coefficiets a et a 33 La somme des coefficiets d'ue même coloe d'ue matrice de trasitio est égale à Défiitio La matrice coloe des états de la marche aléatoire après étapes est la matrice coloe dot les coefficiets sot les probabilités d'arrivée e chaue sommet après étapes Exemple Das l'exemple des passeurs au football, la matrice coloe des états après la 3 e étape doerait les probabilités ue le ballo se trouve chez l'attauat A, chez l'attauat B et chez l'attauat C après 3 passes L'arbre de probabilité ci-cotre permet de résumer les probabilités de trasitio de l'étape à l'étape + A l'aide de la formule des probabilités totales, o a : p O ote P = r alors : P + = MP p + = 0,5 + 3 4 r + = 3 p + 4 r r + = 3 p + 0,5 la matrice coloe des états de la marche aléatoire après étapes O a Propriété O cosidère ue marche aléatoire de matrice de trasitio M et dot la matrice coloe des états à l'étape est P Pour tout etier aturel, o a : P + = MP et P = M P 0 Exemple Das l'exemple précédet, o suppose l'attauat A possède le ballo à l'étape 0 La matrice coloe des états après la 3 e étape est égale à : P 3 = M 3 P 0 TS 6

O a P0 = 0 car le ballo part de A 0 3 7 7 7 0 0,5 4 4 48 3 3 7 7 7 Avec la calculatrice, o obtiet : M = 0 = 3 4 36 4 96 7 7 7 0,5 0 3 7 48 4 7 7 7 7 4 48 3 4 3 7 7 7 7 Doc P3 = M P0 = 0 36 4 96 = 36 0 7 7 7 7 7 48 4 7 3 Aisi par exemple, la probabilité ue l'attauat C possède le ballo après la 3 e égale à 7 7 0,4 passe est IV Etude asymptotiue d'ue marche aléatoire Marche aléatoire covergete Défiitio : O dit u'ue marche aléatoire de matrice de trasitio M est covergete si la suite des matrices coloes ( P ) des états de la marche aléatoire coverge ( ) des états d ue marche aléatoire covergete vérifiet P + = MP Défiitio : Si la suite P alors la limite P de cette suite défiit u état stable solutio de l'éuatio P = MP Méthode : Etudier le comportemet asymptotiue d'ue marche aléatoire à l'aide de la calculatrice ou d'u logiciel O cosidère la marche aléatoire sur le graphe ci-dessous où l'o part de A : TS 7

A l'aide de la calculatrice, détermier l'état stable de cette marche aléatoire O admet ue la marche aléatoire est covergete Répose La matrice de trasitio est Pour tout etier aturel, o a : P + = MP où ( ) états de la marche aléatoire O a doc : P = M P 0 avec P0 = 0 car o part de A 0 A l'aide de la calculatrice, calculos par exemple P 0 : 0 0,5 0 M = 0 0 0,5 0,5 0,5 P est la suite des matrices coloes des O peut effectuer les calculs pour des puissaces de M de plus e plus grade O costate 7 ue l'état stable semble être la matrice coloe P = 7 4 7 L'état stable P vérifie l'éuatio P = MP, e effet : TS 8

Remarue Cette méthode e prouve pas ue la marche aléatoire soit covergete E supposat u'elle l'est, elle permet seulemet de détermier l'état stable Cas d'u graphe à deux sommets Propriété O cosidère ue marche aléatoire de matrice de trasitio M sur u graphe à deux sommets où 0 < p < et 0 < < : p Alors o a M = et la suite des matrices coloes P p aléatoire coverge vers u état stable P tel ue P = MP P e déped pas de l'état iitial P 0 Démostratio Pour tout etier aturel, o ote Comme P + = MP, o a : P p avec p + = = ( ) ( ) ( ) ( ) p = p p + = p p + + p = p p + Pour tout etier aturel, o pose u = p et o a : p + ( ) des états de la marche TS 9

u = p p + + + ( ) = p p + p + ( ) p = ( p ) p p+ = ( p ) p p+ = ( p ) u ( u ) est doc ue suite géométriue de raiso p Comme 0 < p + <, o a p < et doc ( u ) coverge vers 0 D'où ( p ) coverge vers p + Comme = p, ( ) coverge vers Les limites de ( u ) et ( ) p p + e dépedet doc pas de l'état iitial Méthode : Etudier le comportemet asymptotiue d'ue marche aléatoire sur u graphe à deux sommets O cosidère la marche aléatoire sur le graphe ci-dessous : Etudier la covergece de la marche aléatoire Répose La matrice de trasitio est 0, 4 0,3 M = 0,6 0,7 Pour tout etier aturel, o a : P + = MP où ( ) états de la marche aléatoire p L'état stable P = vérifie l'éuatio P = MP, soit p = 0,4 p + 0,3 Aisi, o a le système = 0,6 p + 0,7 P est la suite des matrices coloes des p 0, 4 0,3 p = 0,6 0,7 TS 0

0,6 p = 0,3 0,3 = 0,6 p = p Comme p + =, o a p = p et doc p = 3 et = 3 L'état stable du graphe est doc 3 P = 3 Cela sigifie ue uelue soit l'état iitial (départ de A ou de B), les probabilités d'être e A et e B tedet respectivemet vers 3 et 3 TS