Maths expertes, Terminale • Exercices corrigés à Montréal

Exercices corrigés : graphes et matrices (maths expertes)

Voici une série d'exercices corrigés de l'option mathématiques expertes sur les graphes et les matrices, au niveau de la classe de Terminale du programme français, tel qu'il est suivi au Lycée Marie de France et au Collège Stanislas à Montréal.

C'est le thème de l'option pour lequel on trouve le moins d'exercices corrigés en ligne, parce que les maths expertes ne font l'objet d'aucune épreuve écrite au baccalauréat : tout se joue en contrôle continu, et les annales n'existent donc pas. L'exercice 7 est celui qui sépare vraiment les copies : la distribution invariante d'une marche aléatoire est proportionnelle aux degrés des sommets, et la démonstration tient en trois lignes une fois qu'on a vu que le degré du numérateur s'annule avec celui de la probabilité de transition.

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Ce chapitre fait partie de Maths expertes en Terminale
Avant de commencer Fiche de révision : les pièges et la méthode de ce chapitre

Avant ce chapitre

Ces notions sont supposées acquises ici. Si le premier exercice résiste, le blocage vient presque toujours de l'une d'elles, pas du chapitre lui-même.

Remonter plus loin : la chaîne complète (10 chapitres) ↓

Le chemin de remédiation, du plus ancien au plus proche. Un élève qui reprend ce chapitre de zéro le reprend dans cet ordre.

  1. 1Généralités sur les fonctionsSeconde, Mathématiques
  2. 2Fonctions affines et systèmesSeconde, Mathématiques
  3. 3Algorithmique et PythonSeconde, Mathématiques
  4. 4Les suites numériquesPremière, Mathématiques
  5. 5Suites et récurrenceMathématiques
  6. 6Les matrices
  7. 7Les fonctions linéairesTroisième, Mathématiques
  8. 8Les fonctions affinesTroisième, Mathématiques
  9. 9Développer et factoriserTroisième, Mathématiques
  10. 10Équations, équations produit et inéquationsTroisième, Mathématiques

Rappel de cours

  • Matrice d'adjacence : mijm_{ij} vaut 1 si les sommets ii et jj sont reliés, 0 sinon. Pour un graphe non orienté sans boucle, MM est symétrique et sa diagonale est nulle.
  • Lemme des poignées de main : la somme des degrés vaut 2m2m, où mm est le nombre d'arêtes. Le nombre de sommets de degré impair est donc toujours pair.
  • Comptage : le coefficient d'indice (i ; j)(i\ ;\ j) de MkM^{k} est le nombre de chaînes de longueur kk de ii vers jj. Ce sont des chaînes, pas des chemins : on a le droit de repasser par un sommet.
  • Matrice de transition : coefficients positifs, chaque ligne somme à 1. La distribution s'écrit en ligne et se propage à droite : πn+1=πnM\pi_{n+1}=\pi_{n}M, donc πn=π0Mn\pi_{n}=\pi_{0}M^{n}.
  • Distribution invariante : πM=π\pi M=\pi avec en plus la somme des coordonnées égale à 1. Sans cette dernière condition le système est indéterminé, puisque tout multiple d'une solution reste solution.
  • Convergence à deux états : si M=(1aab1b)M=\begin{pmatrix}1-a&a\\b&1-b\end{pmatrix} avec aa et bb dans ]0 ; 1[]0\ ;\ 1[, alors πn\pi_{n} converge vers (ba+b ; aa+b)\left(\frac{b}{a+b}\ ;\ \frac{a}{a+b}\right), quelle que soit la distribution initiale.
  • Attention : la convergence n'est pas automatique. La matrice (0110)\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix} est bien une matrice de transition, mais ses puissances oscillent indéfiniment.

Partie A : Les bases (/50)

Exercice 1 : Vocabulaire des graphes et matrice d'adjacence

On considère le graphe non orienté GG représenté ci-dessous. Ses sommets sont AA, BB, CC, DD et EE.

ABCDE
  • a) Donnez l'ordre de GG, le degré de chacun de ses sommets, puis son nombre d'arêtes.
  • b) Vérifiez sur cet exemple que la somme des degrés vaut le double du nombre d'arêtes, puis expliquez pourquoi cette égalité, appelée lemme des poignées de main, est vraie pour tout graphe.
  • c) Écrivez la matrice d'adjacence MM de GG, les sommets étant rangés dans l'ordre AA, BB, CC, DD, EE.
  • d) Justifiez que MM est symétrique et que tous ses coefficients diagonaux sont nuls.
  • e) Existe-t-il un graphe à cinq sommets dont tous les sommets sont de degré 1 ? Justifiez à l'aide de la question b).

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Réponses

  • a) Ordre 55 ; degrés 2,3,3,3,12,3,3,3,1 ; 66 arêtes
  • b) 12=2×612=2\times 6 : chaque arête compte deux fois
  • c) M=(0110010110110100110100010)M=\begin{pmatrix}0&1&1&0&0\\1&0&1&1&0\\1&1&0&1&0\\0&1&1&0&1\\0&0&0&1&0\end{pmatrix}
  • d) Non orienté : symétrique ; pas de boucle : diagonale nulle
  • e) Non : somme 55 impaire

a) L'ordre est le nombre de sommets, donc 5. Les degrés se lisent sur la figure : deg(A)=2\deg(A)=2, deg(B)=3\deg(B)=3, deg(C)=3\deg(C)=3, deg(D)=3\deg(D)=3, deg(E)=1\deg(E)=1. Les arêtes sont ABAB, ACAC, BCBC, BDBD, CDCD et DEDE, il y en a 6.

b) La somme des degrés vaut 2+3+3+3+1=122+3+3+3+1=12, et 2×6=122\times 6=12 : l'égalité est vérifiée. En général, chaque arête relie exactement deux sommets, donc elle est comptée une fois dans le degré de chacune de ses deux extrémités : elle contribue 2 à la somme des degrés. En sommant sur toutes les arêtes, la somme des degrés vaut 2m2mmm est le nombre d'arêtes.

c) M=(0110010110110100110100010)M=\begin{pmatrix}0&1&1&0&0\\1&0&1&1&0\\1&1&0&1&0\\0&1&1&0&1\\0&0&0&1&0\end{pmatrix}

d) Le graphe n'est pas orienté : si AA est relié à BB, alors BB est relié à AA, donc mij=mjim_{ij}=m_{ji} pour tout couple (i ; j)(i\ ;\ j), ce qui est exactement la symétrie de MM. La diagonale est nulle parce qu'aucun sommet n'est relié à lui-même : le graphe ne comporte pas de boucle.

e) Non. Si les cinq sommets étaient tous de degré 1, la somme des degrés vaudrait 55, qui est impair. Or cette somme vaut 2m2m, un nombre pair. C'est impossible. Plus généralement, dans tout graphe le nombre de sommets de degré impair est pair.

Exercice 2 : Compter les chemins avec les puissances de la matrice

On reprend le graphe GG et sa matrice d'adjacence MM de l'exercice 1.

On rappelle le résultat fondamental du chapitre : le coefficient d'indice (i ; j)(i\ ;\ j) de MkM^{k} est le nombre de chaînes de longueur kk reliant le sommet ii au sommet jj.

  • a) Calculez M2M^{2}.
  • b) Le coefficient d'indice (A ; D)(A\ ;\ D) de M2M^{2} vaut 2. Interprétez ce nombre, puis énumérez les chaînes concernées sur la figure de l'exercice 1.
  • c) Que représente le coefficient diagonal d'indice (i ; i)(i\ ;\ i) de M2M^{2} ? Vérifiez votre réponse sur les cinq sommets.
  • d) Sans calculer M3M^{3} en entier, déterminez le nombre de chaînes de longueur 3 reliant AA à EE, et donnez-les.
  • e) On admet que la somme des coefficients diagonaux de M3M^{3} vaut 12. Déduisez-en le nombre de triangles de GG, puis retrouvez-les sur la figure.

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a)
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Réponses

  • a) M2=(2112013211123112113001101)M^{2}=\begin{pmatrix}2&1&1&2&0\\1&3&2&1&1\\1&2&3&1&1\\2&1&1&3&0\\0&1&1&0&1\end{pmatrix}
  • b) 22 chaînes : ABDA-B-D, ACDA-C-D
  • c) Le degré du sommet
  • d) 22 : ABDEA-B-D-E, ACDEA-C-D-E
  • e) 22 triangles : ABCABC, BCDBCD

a) M2=(2112013211123112113001101)M^{2}=\begin{pmatrix}2&1&1&2&0\\1&3&2&1&1\\1&2&3&1&1\\2&1&1&3&0\\0&1&1&0&1\end{pmatrix}

b) C'est le nombre de chaînes de longueur 2 allant de AA à DD, c'est-à-dire le nombre de sommets intermédiaires reliés à la fois à AA et à DD. Ce sont ABDA-B-D et ACDA-C-D, d'où le 2.

c) Une chaîne de longueur 2 d'un sommet vers lui-même consiste à partir vers un voisin puis à revenir : il y en a exactement deg(i)\deg(i). Donc le coefficient diagonal vaut deg(i)\deg(i). On lit bien 22, 33, 33, 33, 11 sur la diagonale de M2M^{2}, ce qui correspond aux degrés trouvés à l'exercice 1.

d) Le seul voisin de EE est DD, donc toute chaîne de longueur 3 de AA à EE se termine par DED-E et commence par une chaîne de longueur 2 de AA à DD. D'après b) il y en a 2 : ABDEA-B-D-E et ACDEA-C-D-E.

e) Un coefficient diagonal de M3M^{3} compte les chaînes fermées de longueur 3 issues d'un sommet, c'est-à-dire les triangles passant par ce sommet, chacun étant parcouru dans les deux sens : chaque triangle est donc compté 3×2=63\times 2=6 fois dans la somme des coefficients diagonaux. Le nombre de triangles vaut 12/6=212/6=2. Ce sont ABCABC et BCDBCD.

Exercice 3 : Matrice de transition d'une chaîne de Markov

Un élève de Terminale est observé chaque soir. On note RR l'état « il révise ce soir » et NN l'état « il ne révise pas ce soir ».

S'il révise un soir, il révise encore le lendemain avec la probabilité 0,80{,}8. S'il ne révise pas un soir, il révise le lendemain avec la probabilité 0,40{,}4.

On note πn=(rn ; nn)\pi_{n}=(r_{n}\ ;\ n_{n}) la distribution de probabilité au bout de nn soirs, écrite en ligne, les états étant rangés dans l'ordre RR puis NN.

Depuis / versRN
R0,80,2
N0,40,6
  • a) Écrivez la matrice de transition MM de cette chaîne.
  • b) Vérifiez que la somme des coefficients de chaque ligne vaut 1, puis expliquez pourquoi c'est nécessairement le cas pour toute matrice de transition.
  • c) Le premier soir observé, l'élève ne révise pas : π0=(0 ; 1)\pi_{0}=(0\ ;\ 1). Calculez π1\pi_{1} puis π2\pi_{2}.
  • d) Calculez π3\pi_{3} et interprétez le résultat en une phrase.
  • e) Justifiez que pour tout entier naturel nn, πn=π0Mn\pi_{n}=\pi_{0}M^{n}.

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a)
b)
c)
d)
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Réponses

  • a) M=(0,80,20,40,6)M=\begin{pmatrix}0{,}8&0{,}2\\0{,}4&0{,}6\end{pmatrix}
  • b) Système complet d'événements
  • c) π1=(0,4;0,6)\pi_{1}=(0{,}4\,;0{,}6), π2=(0,56;0,44)\pi_{2}=(0{,}56\,;0{,}44)
  • d) π3=(0,624;0,376)\pi_{3}=(0{,}624\,;0{,}376)
  • e) Récurrence

a) M=(0,80,20,40,6)M=\begin{pmatrix}0{,}8&0{,}2\\0{,}4&0{,}6\end{pmatrix}

b) 0,8+0,2=10{,}8+0{,}2=1 et 0,4+0,6=10{,}4+0{,}6=1. La ligne ii contient les probabilités de tous les états atteignables depuis l'état ii à l'étape suivante. Ces événements forment un système complet, donc la somme de leurs probabilités vaut 1.

c) π1=π0M=(0×0,8+1×0,4 ; 0×0,2+1×0,6)=(0,4 ; 0,6)\pi_{1}=\pi_{0}M=(0\times 0{,}8+1\times 0{,}4\ ;\ 0\times 0{,}2+1\times 0{,}6)=(0{,}4\ ;\ 0{,}6). Puis π2=π1M=(0,4×0,8+0,6×0,4 ; 0,4×0,2+0,6×0,6)=(0,56 ; 0,44)\pi_{2}=\pi_{1}M=(0{,}4\times 0{,}8+0{,}6\times 0{,}4\ ;\ 0{,}4\times 0{,}2+0{,}6\times 0{,}6)=(0{,}56\ ;\ 0{,}44).

d) π3=π2M=(0,56×0,8+0,44×0,4 ; 0,56×0,2+0,44×0,6)=(0,624 ; 0,376)\pi_{3}=\pi_{2}M=(0{,}56\times 0{,}8+0{,}44\times 0{,}4\ ;\ 0{,}56\times 0{,}2+0{,}44\times 0{,}6)=(0{,}624\ ;\ 0{,}376). Au bout de trois soirs, la probabilité qu'il révise est d'environ 62 %62\ \% : partie d'un élève qui ne révisait pas, elle augmente à chaque étape.

e) La relation πn+1=πnM\pi_{n+1}=\pi_{n}M traduit la formule des probabilités totales à chaque étape. Par récurrence : c'est vrai au rang 0 car M0M^{0} est la matrice identité ; et si πn=π0Mn\pi_{n}=\pi_{0}M^{n}, alors πn+1=πnM=π0MnM=π0Mn+1\pi_{n+1}=\pi_{n}M=\pi_{0}M^{n}M=\pi_{0}M^{n+1}.

Exercice 4 : L'état stable

On reprend la chaîne de l'exercice 3, de matrice de transition MM.

Une distribution π=(a ; b)\pi=(a\ ;\ b) est dite invariante, ou stable, lorsque πM=π\pi M=\pi et a+b=1a+b=1.

  • a) Traduisez la condition πM=π\pi M=\pi par un système de deux équations d'inconnues aa et bb.
  • b) Montrez que ces deux équations sont équivalentes entre elles, et expliquez pourquoi la condition a+b=1a+b=1 est indispensable pour conclure.
  • c) Résolvez le système et donnez la distribution invariante sous forme de fractions irréductibles.
  • d) Vérifiez votre résultat en calculant πM\pi M.
  • e) Comparez avec les valeurs de π1\pi_{1}, π2\pi_{2} et π3\pi_{3} obtenues à l'exercice 3, et formulez une conjecture.

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a)
b)
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Réponses

  • a) 0,8a+0,4b=a0{,}8a+0{,}4b=a et 0,2a+0,6b=b0{,}2a+0{,}6b=b
  • b) Même équation a=2ba=2b ; a+b=1a+b=1 indispensable
  • c) π=(23;13)\pi=\left(\frac{2}{3}\,;\frac{1}{3}\right)
  • d) πM=π\pi M=\pi
  • e) Convergence vers π\pi

a) πM=(0,8a+0,4b ; 0,2a+0,6b)\pi M=(0{,}8a+0{,}4b\ ;\ 0{,}2a+0{,}6b), donc πM=π\pi M=\pi équivaut au système 0,8a+0,4b=a0{,}8a+0{,}4b=a et 0,2a+0,6b=b0{,}2a+0{,}6b=b.

b) La première équation s'écrit 0,4b=0,2a0{,}4b=0{,}2a, soit a=2ba=2b. La seconde s'écrit 0,2a=0,4b0{,}2a=0{,}4b, soit exactement la même relation. Le système se réduit donc à une seule équation, et admet une infinité de solutions proportionnelles entre elles : par exemple (2 ; 1)(2\ ;\ 1) ou (4 ; 2)(4\ ;\ 2). La condition a+b=1a+b=1 sélectionne parmi elles l'unique solution qui est une distribution de probabilité.

c) De a=2ba=2b et a+b=1a+b=1 on tire 3b=13b=1, donc b=13b=\frac{1}{3} et a=23a=\frac{2}{3}. La distribution invariante est π=(23 ; 13)\pi=\left(\frac{2}{3}\ ;\ \frac{1}{3}\right).

d) πM=(23×0,8+13×0,4 ; 23×0,2+13×0,6)=(1,6+0,43 ; 0,4+0,63)=(23 ; 13)=π\pi M=\left(\frac{2}{3}\times 0{,}8+\frac{1}{3}\times 0{,}4\ ;\ \frac{2}{3}\times 0{,}2+\frac{1}{3}\times 0{,}6\right)=\left(\frac{1{,}6+0{,}4}{3}\ ;\ \frac{0{,}4+0{,}6}{3}\right)=\left(\frac{2}{3}\ ;\ \frac{1}{3}\right)=\pi.

e) On avait 0,40{,}4, puis 0,560{,}56, puis 0,6240{,}624, et 230,667\frac{2}{3}\approx 0{,}667. La première coordonnée semble croître vers 23\frac{2}{3} : on conjecture que πn\pi_{n} converge vers la distribution invariante. L'exercice 5 le démontre, et l'exercice 8 montre que la limite ne dépend pas de π0\pi_{0}.

-112345670.10.20.30.40.50.60.70.8état stable : 2/3nrₙ

Exercice 5 : Puissance n-ième et convergence

On garde la matrice MM des exercices 3 et 4. On veut une expression explicite de MnM^{n}.

On admettra que pour tout entier naturel nn : Mn=(23+13×0,4n1313×0,4n2323×0,4n13+23×0,4n)M^{n}=\begin{pmatrix}\tfrac{2}{3}+\tfrac{1}{3}\times 0{,}4^{\,n}&\tfrac{1}{3}-\tfrac{1}{3}\times 0{,}4^{\,n}\\\tfrac{2}{3}-\tfrac{2}{3}\times 0{,}4^{\,n}&\tfrac{1}{3}+\tfrac{2}{3}\times 0{,}4^{\,n}\end{pmatrix}

  • a) Vérifiez cette formule pour n=0n=0 et pour n=1n=1.
  • b) Démontrez la formule par récurrence sur nn.
  • c) Déterminez la limite de MnM^{n} quand nn tend vers ++\infty.
  • d) Les deux lignes de la matrice limite sont identiques. Interprétez ce fait en termes de la distribution initiale.
  • e) Calculez M5M^{5} à 10410^{-4} près et comparez à la matrice limite.

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b)
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Réponses

  • a) II et MM retrouvées
  • b) Récurrence
  • c) (23132313)\begin{pmatrix}\frac{2}{3}&\frac{1}{3}\\\frac{2}{3}&\frac{1}{3}\end{pmatrix}
  • d) La limite ne dépend pas du départ
  • e) 0,67010{,}6701 et 0,65980{,}6598

a) Pour n=0n=0 : 0,40=10{,}4^{0}=1, donc les quatre coefficients valent 23+13=1\frac{2}{3}+\frac{1}{3}=1, 1313=0\frac{1}{3}-\frac{1}{3}=0, 2323=0\frac{2}{3}-\frac{2}{3}=0 et 13+23=1\frac{1}{3}+\frac{2}{3}=1 : on obtient bien la matrice identité. Pour n=1n=1 : 23+0,43=2,43=0,8\frac{2}{3}+\frac{0{,}4}{3}=\frac{2{,}4}{3}=0{,}8, 130,43=0,63=0,2\frac{1}{3}-\frac{0{,}4}{3}=\frac{0{,}6}{3}=0{,}2, 230,83=1,23=0,4\frac{2}{3}-\frac{0{,}8}{3}=\frac{1{,}2}{3}=0{,}4 et 13+0,83=1,83=0,6\frac{1}{3}+\frac{0{,}8}{3}=\frac{1{,}8}{3}=0{,}6. On retrouve MM.

b) Initialisation : le cas n=0n=0 est fait. Hérédité : supposons la formule vraie au rang nn et posons t=0,4nt=0{,}4^{\,n}. Le coefficient d'indice (1 ; 1)(1\ ;\ 1) de MnMM^{n}M vaut (23+t3)×0,8+(13t3)×0,4=1,6+0,8t3+0,40,4t3=2+0,4t3=23+0,4t3\left(\frac{2}{3}+\frac{t}{3}\right)\times 0{,}8+\left(\frac{1}{3}-\frac{t}{3}\right)\times 0{,}4=\frac{1{,}6+0{,}8t}{3}+\frac{0{,}4-0{,}4t}{3}=\frac{2+0{,}4t}{3}=\frac{2}{3}+\frac{0{,}4t}{3}, c'est-à-dire 23+13×0,4n+1\frac{2}{3}+\frac{1}{3}\times 0{,}4^{\,n+1}. Les trois autres coefficients se traitent de la même façon, ce qui donne la formule au rang n+1n+1.

c) Comme 0<0,4<10<0{,}4<1, la suite (0,4n)\left(0{,}4^{\,n}\right) converge vers 0. Donc MnM^{n} converge vers (23132313)\begin{pmatrix}\tfrac{2}{3}&\tfrac{1}{3}\\\tfrac{2}{3}&\tfrac{1}{3}\end{pmatrix}

d) On a πn=π0Mn\pi_{n}=\pi_{0}M^{n}. Si π0=(p ; 1p)\pi_{0}=(p\ ;\ 1-p), la limite de πn\pi_{n} vaut (p×23+(1p)×23 ; p×13+(1p)×13)=(23 ; 13)\left(p\times\frac{2}{3}+(1-p)\times\frac{2}{3}\ ;\ p\times\frac{1}{3}+(1-p)\times\frac{1}{3}\right)=\left(\frac{2}{3}\ ;\ \frac{1}{3}\right), quelle que soit la valeur de pp. Autrement dit, la chaîne oublie complètement son état de départ : la limite est toujours la distribution invariante de l'exercice 4.

e) 0,45=0,010240{,}4^{5}=0{,}01024, donc le coefficient d'indice (1 ; 1)(1\ ;\ 1) vaut 2+0,0102430,6701\frac{2+0{,}01024}{3}\approx 0{,}6701 et celui d'indice (2 ; 1)(2\ ;\ 1) vaut 22×0,0102430,6598\frac{2-2\times 0{,}01024}{3}\approx 0{,}6598. Les deux lignes sont déjà égales à (23 ; 13)\left(\frac{2}{3}\ ;\ \frac{1}{3}\right) à moins de 0,0070{,}007 près : la convergence est très rapide.

Partie B : Niveau baccalauréat (/50)

Exercice 6 : Une chaîne à trois états

Un étudiant révise chaque semaine dans un lieu unique : à la bibliothèque (état 1), à la maison (état 2) ou au café (état 3).

D'une semaine à la suivante, les probabilités de changement sont données par la matrice de transition M=(0,70,20,10,10,80,10,20,20,6)M=\begin{pmatrix}0{,}7&0{,}2&0{,}1\\0{,}1&0{,}8&0{,}1\\0{,}2&0{,}2&0{,}6\end{pmatrix}, les états étant rangés dans l'ordre 1, 2, 3.

  • a) Traduisez par une phrase les coefficients de la première ligne de MM, puis vérifiez que MM est bien une matrice de transition.
  • b) La première semaine, l'étudiant révise à la bibliothèque : π0=(1 ; 0 ; 0)\pi_{0}=(1\ ;\ 0\ ;\ 0). Calculez π1\pi_{1} et π2\pi_{2}.
  • c) On cherche la distribution invariante π=(a ; b ; c)\pi=(a\ ;\ b\ ;\ c). Écrivez le système vérifié par aa, bb et cc, en n'oubliant pas la condition a+b+c=1a+b+c=1.
  • d) Résolvez ce système. On commencera par la troisième équation, qui donne cc directement.
  • e) Vérifiez le résultat, puis interprétez-le en une phrase.

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a)
b)
c)
d)
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Réponses

  • a) Bibliothèque : 0,70{,}7 ; maison 0,20{,}2 ; café 0,10{,}1
  • b) π1=(0,7;0,2;0,1)\pi_{1}=(0{,}7\,;0{,}2\,;0{,}1), π2=(0,53;0,32;0,15)\pi_{2}=(0{,}53\,;0{,}32\,;0{,}15)
  • c) Trois équations et a+b+c=1a+b+c=1
  • d) c=0,2c=0{,}2, a=0,3a=0{,}3, b=0,5b=0{,}5
  • e) Maison une semaine sur deux

a) Si l'étudiant révise à la bibliothèque une semaine, alors la semaine suivante il y retourne avec la probabilité 0,70{,}7, révise à la maison avec la probabilité 0,20{,}2 et au café avec la probabilité 0,10{,}1. Tous les coefficients sont positifs et chaque ligne somme à 1 : 0,7+0,2+0,1=10{,}7+0{,}2+0{,}1=1, 0,1+0,8+0,1=10{,}1+0{,}8+0{,}1=1, 0,2+0,2+0,6=10{,}2+0{,}2+0{,}6=1.

b) π1=π0M\pi_{1}=\pi_{0}M est la première ligne de MM, soit (0,7 ; 0,2 ; 0,1)(0{,}7\ ;\ 0{,}2\ ;\ 0{,}1). Puis π2=π1M=(0,49+0,02+0,02 ; 0,14+0,16+0,02 ; 0,07+0,02+0,06)=(0,53 ; 0,32 ; 0,15)\pi_{2}=\pi_{1}M=(0{,}49+0{,}02+0{,}02\ ;\ 0{,}14+0{,}16+0{,}02\ ;\ 0{,}07+0{,}02+0{,}06)=(0{,}53\ ;\ 0{,}32\ ;\ 0{,}15).

c) πM=π\pi M=\pi donne les trois équations 0,7a+0,1b+0,2c=a0{,}7a+0{,}1b+0{,}2c=a, 0,2a+0,8b+0,2c=b0{,}2a+0{,}8b+0{,}2c=b et 0,1a+0,1b+0,6c=c0{,}1a+0{,}1b+0{,}6c=c, auxquelles s'ajoute a+b+c=1a+b+c=1.

d) La troisième équation s'écrit 0,1a+0,1b=0,4c0{,}1a+0{,}1b=0{,}4c, soit 0,1(a+b)=0,4c0{,}1(a+b)=0{,}4c. Or a+b=1ca+b=1-c, d'où 0,1(1c)=0,4c0{,}1(1-c)=0{,}4c, puis 0,1=0,5c0{,}1=0{,}5c et c=0,2c=0{,}2. La première équation s'écrit 0,1b+0,2c=0,3a0{,}1b+0{,}2c=0{,}3a, soit 0,1b+0,04=0,3a0{,}1b+0{,}04=0{,}3a. Avec b=0,8ab=0{,}8-a il vient 0,1(0,8a)+0,04=0,3a0{,}1(0{,}8-a)+0{,}04=0{,}3a, soit 0,12=0,4a0{,}12=0{,}4a et a=0,3a=0{,}3, puis b=0,5b=0{,}5.

e) Vérification sur la deuxième équation : 0,2×0,3+0,8×0,5+0,2×0,2=0,06+0,4+0,04=0,5=b0{,}2\times 0{,}3+0{,}8\times 0{,}5+0{,}2\times 0{,}2=0{,}06+0{,}4+0{,}04=0{,}5=b. La distribution invariante est π=(0,3 ; 0,5 ; 0,2)\pi=(0{,}3\ ;\ 0{,}5\ ;\ 0{,}2) : à long terme, l'étudiant révise à la maison une semaine sur deux, à la bibliothèque trois semaines sur dix et au café une sur cinq.

Exercice 7 : Marche aléatoire sur un graphe

Un jeton se déplace sur le graphe ci-dessous. À chaque étape, il quitte le sommet où il se trouve et rejoint l'un de ses voisins, choisi au hasard de façon équiprobable.

Les sommets sont rangés dans l'ordre AA, BB, CC, DD.

ABCD
  • a) Donnez le degré de chaque sommet, puis écrivez la matrice de transition WW de cette marche aléatoire.
  • b) Vérifiez que chaque ligne de WW somme à 1.
  • c) Le jeton part de DD. Déterminez la distribution après 1, 2 puis 3 étapes.
  • d) On note mm le nombre d'arêtes du graphe et on pose πi=deg(i)2m\pi_{i}=\dfrac{\deg(i)}{2m} pour chaque sommet ii. Démontrez que cette distribution π\pi est invariante, et que la démonstration vaut pour n'importe quel graphe connexe.
  • e) Calculez π\pi pour ce graphe. Que remarquez-vous en comparant les résultats de la question c) à cette distribution ?

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a)
b)
c)
d)
e)
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Réponses

  • a) Degrés 2,2,3,12,2,3,1 ; W=(01212012012013130130010)W=\begin{pmatrix}0&\frac{1}{2}&\frac{1}{2}&0\\\frac{1}{2}&0&\frac{1}{2}&0\\\frac{1}{3}&\frac{1}{3}&0&\frac{1}{3}\\0&0&1&0\end{pmatrix}
  • b) Lignes de somme 11
  • c) (0;0;1;0)(0\,;0\,;1\,;0), (13;13;0;13)\left(\frac{1}{3}\,;\frac{1}{3}\,;0\,;\frac{1}{3}\right), (16;16;23;0)\left(\frac{1}{6}\,;\frac{1}{6}\,;\frac{2}{3}\,;0\right)
  • d) (πW)j=deg(j)2m(\pi W)_{j}=\frac{\deg(j)}{2m}
  • e) π=(0,25;0,25;0,375;0,125)\pi=(0{,}25\,;0{,}25\,;0{,}375\,;0{,}125) ; convergence non monotone

a) deg(A)=2\deg(A)=2, deg(B)=2\deg(B)=2, deg(C)=3\deg(C)=3, deg(D)=1\deg(D)=1. Depuis un sommet de degré dd, chaque voisin est atteint avec la probabilité 1d\frac{1}{d}, d'où W=(01212012012013130130010)W=\begin{pmatrix}0&\tfrac{1}{2}&\tfrac{1}{2}&0\\\tfrac{1}{2}&0&\tfrac{1}{2}&0\\\tfrac{1}{3}&\tfrac{1}{3}&0&\tfrac{1}{3}\\0&0&1&0\end{pmatrix}

b) Ligne AA : 12+12=1\frac{1}{2}+\frac{1}{2}=1. Ligne BB : idem. Ligne CC : 13×3=1\frac{1}{3}\times 3=1. Ligne DD : 11. Toutes les lignes somment bien à 1.

c) On part de π0=(0 ; 0 ; 0 ; 1)\pi_{0}=(0\ ;\ 0\ ;\ 0\ ;\ 1). Alors π1\pi_{1} est la ligne DD de WW, soit (0 ; 0 ; 1 ; 0)(0\ ;\ 0\ ;\ 1\ ;\ 0) : depuis DD, le jeton ne peut aller qu'en CC. Puis π2\pi_{2} est la ligne CC, soit (13 ; 13 ; 0 ; 13)\left(\frac{1}{3}\ ;\ \frac{1}{3}\ ;\ 0\ ;\ \frac{1}{3}\right). Enfin π3=13(ligne A)+13(ligne B)+13(ligne D)=(16 ; 16 ; 23 ; 0)\pi_{3}=\frac{1}{3}(\text{ligne }A)+\frac{1}{3}(\text{ligne }B)+\frac{1}{3}(\text{ligne }D)=\left(\frac{1}{6}\ ;\ \frac{1}{6}\ ;\ \frac{2}{3}\ ;\ 0\right).

d) Calculons la jj-ième coordonnée de πW\pi W. Par définition du produit, (πW)j=iπiwij(\pi W)_{j}=\sum_{i}\pi_{i}\,w_{ij}. Or wijw_{ij} est nul si ii et jj ne sont pas voisins, et vaut 1deg(i)\frac{1}{\deg(i)} s'ils le sont. La somme se réduit donc aux voisins de jj : (πW)j=ijdeg(i)2m×1deg(i)=ij12m(\pi W)_{j}=\sum_{i\sim j}\frac{\deg(i)}{2m}\times\frac{1}{\deg(i)}=\sum_{i\sim j}\frac{1}{2m}. Cette somme comporte autant de termes que jj a de voisins, c'est-à-dire deg(j)\deg(j) termes tous égaux à 12m\frac{1}{2m}. D'où (πW)j=deg(j)2m=πj(\pi W)_{j}=\frac{\deg(j)}{2m}=\pi_{j}. Le point clé est que le facteur deg(i)\deg(i) apporté par le numérateur de πi\pi_{i} s'annule exactement avec le 1deg(i)\frac{1}{\deg(i)} de la probabilité de transition. Enfin iπi=12mideg(i)=2m2m=1\sum_{i}\pi_{i}=\frac{1}{2m}\sum_{i}\deg(i)=\frac{2m}{2m}=1 par le lemme des poignées de main : π\pi est bien une distribution de probabilité. Aucune propriété particulière du graphe n'a été utilisée.

e) Ici m=4m=4, donc 2m=82m=8 et π=(28 ; 28 ; 38 ; 18)=(0,25 ; 0,25 ; 0,375 ; 0,125)\pi=\left(\frac{2}{8}\ ;\ \frac{2}{8}\ ;\ \frac{3}{8}\ ;\ \frac{1}{8}\right)=(0{,}25\ ;\ 0{,}25\ ;\ 0{,}375\ ;\ 0{,}125). On remarque que les distributions de la question c) n'approchent pas π\pi de façon régulière : π2\pi_{2} donne une probabilité nulle à CC alors que π3\pi_{3} lui en donne 23\frac{2}{3}. La convergence vers l'état stable existe bien, mais elle n'est pas monotone : le sommet DD, qui n'a qu'un seul voisin, force le jeton à faire des allers-retours qui font osciller la distribution avant qu'elle ne se stabilise.

Exercice 8 : Démonstration de la convergence à deux états

On considère une chaîne de Markov à deux états de matrice de transition M=(1aab1b)M=\begin{pmatrix}1-a&a\\b&1-b\end{pmatrix}, où aa et bb sont deux réels de l'intervalle ]0 ; 1[]0\ ;\ 1[.

On note πn=(xn ; 1xn)\pi_{n}=(x_{n}\ ;\ 1-x_{n}) la distribution à l'étape nn.

  • a) Vérifiez que MM est bien une matrice de transition.
  • b) Montrez que π=(ba+b ; aa+b)\pi=\left(\dfrac{b}{a+b}\ ;\ \dfrac{a}{a+b}\right) est une distribution invariante.
  • c) Montrez que pour tout entier naturel nn, xn+1=(1ab)xn+bx_{n+1}=(1-a-b)\,x_{n}+b.
  • d) On pose yn=xnba+by_{n}=x_{n}-\dfrac{b}{a+b}. Montrez que (yn)(y_{n}) est géométrique, précisez sa raison, puis déduisez-en la limite de xnx_{n} et le fait qu'elle ne dépend pas de x0x_{0}.
  • e) Appliquez ce résultat à a=0,2a=0{,}2 et b=0,4b=0{,}4 et retrouvez les résultats des exercices 4 et 5.

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a)
b)
c)
d)
e)
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Réponses

  • a) Coefficients positifs, lignes de somme 11
  • b) πM=π\pi M=\pi
  • c) xn+1=(1ab)xn+bx_{n+1}=(1-a-b)x_{n}+b
  • d) Raison 1ab1-a-b, q<1|q|<1 : xnba+bx_{n}\to\frac{b}{a+b}
  • e) Limite 23\frac{2}{3}, raison 0,40{,}4

a) Comme aa et bb sont dans ]0 ; 1[]0\ ;\ 1[, les quatre coefficients 1a1-a, aa, bb et 1b1-b sont strictement positifs. De plus (1a)+a=1(1-a)+a=1 et b+(1b)=1b+(1-b)=1 : chaque ligne somme à 1.

b) πM=(b(1a)+aba+b ; ba+a(1b)a+b)=(bab+aba+b ; ab+aaba+b)=(ba+b ; aa+b)=π\pi M=\left(\dfrac{b(1-a)+ab}{a+b}\ ;\ \dfrac{ba+a(1-b)}{a+b}\right)=\left(\dfrac{b-ab+ab}{a+b}\ ;\ \dfrac{ab+a-ab}{a+b}\right)=\left(\dfrac{b}{a+b}\ ;\ \dfrac{a}{a+b}\right)=\pi. Et la somme des coordonnées vaut b+aa+b=1\dfrac{b+a}{a+b}=1 : c'est bien une distribution de probabilité. Elle est définie car a+b>0a+b>0.

c) La première coordonnée de πnM\pi_{n}M vaut xn(1a)+(1xn)b=xnaxn+bbxn=(1ab)xn+bx_{n}(1-a)+(1-x_{n})b=x_{n}-ax_{n}+b-bx_{n}=(1-a-b)x_{n}+b. Or cette coordonnée est xn+1x_{n+1}, d'où la relation.

d) yn+1=xn+1ba+b=(1ab)xn+bba+by_{n+1}=x_{n+1}-\dfrac{b}{a+b}=(1-a-b)x_{n}+b-\dfrac{b}{a+b}. En remplaçant xn=yn+ba+bx_{n}=y_{n}+\dfrac{b}{a+b} : yn+1=(1ab)yn+(1ab)ba+b+bba+by_{n+1}=(1-a-b)y_{n}+(1-a-b)\dfrac{b}{a+b}+b-\dfrac{b}{a+b}. Le terme constant vaut b(1ab)+b(a+b)ba+b=babb2+ab+b2ba+b=0\dfrac{b(1-a-b)+b(a+b)-b}{a+b}=\dfrac{b-ab-b^{2}+ab+b^{2}-b}{a+b}=0. Donc yn+1=(1ab)yny_{n+1}=(1-a-b)y_{n} : la suite (yn)(y_{n}) est géométrique de raison q=1abq=1-a-b. Comme 0<a<10<a<1 et 0<b<10<b<1, on a 0<a+b<20<a+b<2, donc 1<1ab<1-1<1-a-b<1, c'est-à-dire q<1|q|<1 : yn=qny0y_{n}=q^{n}y_{0} tend vers 0. Ainsi xnx_{n} tend vers ba+b\dfrac{b}{a+b}, et cette limite ne fait intervenir ni x0x_{0} ni nn : la chaîne oublie son état initial.

e) Avec a=0,2a=0{,}2 et b=0,4b=0{,}4 on retrouve M=(0,80,20,40,6)M=\begin{pmatrix}0{,}8&0{,}2\\0{,}4&0{,}6\end{pmatrix} La limite vaut 0,40,6=23\dfrac{0{,}4}{0{,}6}=\dfrac{2}{3}, ce qui est bien la distribution invariante de l'exercice 4. La raison vaut 10,20,4=0,41-0{,}2-0{,}4=0{,}4, ce qui explique le 0,4n0{,}4^{\,n} de la formule admise à l'exercice 5.

Exercice 9 : Quatre affirmations à corriger

Chacune des quatre affirmations suivantes est fausse. Pour chacune, expliquez l'erreur et donnez un contre-exemple explicite.

  • a) « Si tous les coefficients d'une matrice carrée sont positifs et si chaque ligne somme à 1, alors la suite (Mn)\left(M^{n}\right) converge. »
  • b) « Le coefficient d'indice (i ; j)(i\ ;\ j) de M3M^{3} est le nombre de chemins de longueur 3 allant de ii à jj sans jamais repasser par un même sommet. »
  • c) « Une chaîne de Markov admet toujours une unique distribution invariante. »
  • d) « Si πM=π\pi M=\pi, alors π\pi est la distribution invariante de la chaîne. »

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a)
b)
c)
d)
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Réponses

  • a) Faux : (0110)\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix} oscille
  • b) Faux : 55 chaînes, dont ABABA-B-A-B
  • c) Faux : l'identité
  • d) Faux : (2;1)(2\,;1) n'est pas normalisée

a) Faux. La convergence exige une hypothèse supplémentaire, en pratique qu'une puissance de MM ait tous ses coefficients strictement positifs. Contre-exemple : M=(0110)M=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix} est bien une matrice de transition, mais M2M^{2} est la matrice identité, donc MnM^{n} vaut MM si nn est impair et l'identité si nn est pair. La suite oscille et ne converge pas. La chaîne correspondante change d'état à coup sûr à chaque étape : elle est périodique.

b) Faux. Les puissances comptent les chaînes, et une chaîne a parfaitement le droit de repasser par un sommet déjà visité. Contre-exemple avec le graphe de l'exercice 1 : le coefficient d'indice (A ; B)(A\ ;\ B) de M3M^{3} vaut 5, alors que les chemins sans répétition de AA à BB de longueur 3 n'existent pas en si grand nombre. Parmi les 5 chaînes comptées figurent ABABA-B-A-B et ACABA-C-A-B, qui repassent par un sommet déjà visité. Compter les chemins sans répétition est un problème beaucoup plus difficile, qu'aucune puissance de matrice ne résout.

c) Faux. L'unicité demande, elle aussi, une hypothèse : que le graphe de la chaîne soit connexe, autrement dit qu'on puisse aller de n'importe quel état à n'importe quel autre. Contre-exemple : M=(1001)M=\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}, où chaque état est absorbant. Toute distribution (p ; 1p)(p\ ;\ 1-p) vérifie πM=π\pi M=\pi : il y en a une infinité. Concrètement, la chaîne ne bouge jamais, donc elle reste sur place quelle que soit la répartition de départ.

d) Faux. L'égalité πM=π\pi M=\pi ne suffit pas : il faut encore que π\pi soit une distribution de probabilité, c'est-à-dire à coordonnées positives et de somme 1. Contre-exemple avec la matrice de l'exercice 3 : π=(2 ; 1)\pi=(2\ ;\ 1) vérifie bien πM=(2×0,8+1×0,4 ; 2×0,2+1×0,6)=(2 ; 1)\pi M=(2\times 0{,}8+1\times 0{,}4\ ;\ 2\times 0{,}2+1\times 0{,}6)=(2\ ;\ 1), mais sa somme vaut 3. C'est exactement pour cette raison qu'on ajoute systématiquement l'équation a+b=1a+b=1 au système, comme à l'exercice 4.

Exercice 10 : Mobilité hebdomadaire et temps moyen de retour

Chaque semaine, un lycéen choisit un unique mode de transport pour se rendre au lycée : le métro (état 1), le vélo (état 2) ou la voiture (état 3).

D'une semaine à la suivante, les changements suivent la matrice de transition M=(0,60,30,10,50,40,10,250,150,6)M=\begin{pmatrix}0{,}6&0{,}3&0{,}1\\0{,}5&0{,}4&0{,}1\\0{,}25&0{,}15&0{,}6\end{pmatrix}

On note πn\pi_{n} la distribution à la semaine nn, et on part de π0=(1 ; 0 ; 0)\pi_{0}=(1\ ;\ 0\ ;\ 0).

  • a) Vérifiez que MM est une matrice de transition, puis calculez π1\pi_{1}, π2\pi_{2} et π3\pi_{3}.
  • b) Montrez que π=(0,5 ; 0,3 ; 0,2)\pi=(0{,}5\ ;\ 0{,}3\ ;\ 0{,}2) est la distribution invariante de cette chaîne.
  • c) On note ene_{n} le plus grand des écarts πn(i)π(i)\left|\pi_{n}(i)-\pi(i)\right| pour ii valant 1, 2 ou 3. Calculez e1e_{1}, e2e_{2} et e3e_{3}, puis conjecturez une expression de ene_{n}.
  • d) En admettant cette conjecture, déterminez par le calcul le plus petit entier nn tel que en<0,001e_{n}<0{,}001.
  • e) On admet que le nombre moyen de semaines séparant deux utilisations successives d'un même mode de transport vaut 1π(i)\dfrac{1}{\pi(i)}. Calculez ce temps moyen de retour pour les trois modes et commentez.

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a)
b)
c)
d)
e)
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Réponses

  • a) π1=(0,6;0,3;0,1)\pi_{1}=(0{,}6\,;0{,}3\,;0{,}1), π2=(0,535;0,315;0,15)\pi_{2}=(0{,}535\,;0{,}315\,;0{,}15), π3=(0,516;0,309;0,175)\pi_{3}=(0{,}516\,;0{,}309\,;0{,}175)
  • b) πM=π\pi M=\pi
  • c) e1=0,1e_{1}=0{,}1, e2=0,05e_{2}=0{,}05, e3=0,025e_{3}=0{,}025 ; en=0,1×0,5n1e_{n}=0{,}1\times 0{,}5^{n-1}
  • d) n=8n=8
  • e) 22, 103\frac{10}{3} et 55 semaines

a) Chaque ligne somme à 1 : 0,6+0,3+0,1=10{,}6+0{,}3+0{,}1=1, 0,5+0,4+0,1=10{,}5+0{,}4+0{,}1=1 et 0,25+0,15+0,6=10{,}25+0{,}15+0{,}6=1, et tous les coefficients sont positifs. Comme π0=(1 ; 0 ; 0)\pi_{0}=(1\ ;\ 0\ ;\ 0), π1\pi_{1} est la première ligne : (0,6 ; 0,3 ; 0,1)(0{,}6\ ;\ 0{,}3\ ;\ 0{,}1). Puis π2=(0,36+0,15+0,025 ; 0,18+0,12+0,015 ; 0,06+0,03+0,06)=(0,535 ; 0,315 ; 0,15)\pi_{2}=(0{,}36+0{,}15+0{,}025\ ;\ 0{,}18+0{,}12+0{,}015\ ;\ 0{,}06+0{,}03+0{,}06)=(0{,}535\ ;\ 0{,}315\ ;\ 0{,}15) et π3=(0,516 ; 0,309 ; 0,175)\pi_{3}=(0{,}516\ ;\ 0{,}309\ ;\ 0{,}175).

b) πM\pi M a pour première coordonnée 0,5×0,6+0,3×0,5+0,2×0,25=0,3+0,15+0,05=0,50{,}5\times 0{,}6+0{,}3\times 0{,}5+0{,}2\times 0{,}25=0{,}3+0{,}15+0{,}05=0{,}5, pour deuxième 0,5×0,3+0,3×0,4+0,2×0,15=0,15+0,12+0,03=0,30{,}5\times 0{,}3+0{,}3\times 0{,}4+0{,}2\times 0{,}15=0{,}15+0{,}12+0{,}03=0{,}3 et pour troisième 0,5×0,1+0,3×0,1+0,2×0,6=0,05+0,03+0,12=0,20{,}5\times 0{,}1+0{,}3\times 0{,}1+0{,}2\times 0{,}6=0{,}05+0{,}03+0{,}12=0{,}2. Donc πM=π\pi M=\pi, et 0,5+0,3+0,2=10{,}5+0{,}3+0{,}2=1 : c'est bien la distribution invariante.

c) π1π=(0,1 ; 0 ; 0,1)\pi_{1}-\pi=(0{,}1\ ;\ 0\ ;\ -0{,}1) donc e1=0,1e_{1}=0{,}1. π2π=(0,035 ; 0,015 ; 0,05)\pi_{2}-\pi=(0{,}035\ ;\ 0{,}015\ ;\ -0{,}05) donc e2=0,05e_{2}=0{,}05. π3π=(0,016 ; 0,009 ; 0,025)\pi_{3}-\pi=(0{,}016\ ;\ 0{,}009\ ;\ -0{,}025) donc e3=0,025e_{3}=0{,}025. L'écart est divisé par 2 à chaque semaine : on conjecture en=0,1×0,5n1e_{n}=0{,}1\times 0{,}5^{\,n-1}.

d) Il faut 0,1×0,5n1<0,0010{,}1\times 0{,}5^{\,n-1}<0{,}001, soit 0,5n1<0,010{,}5^{\,n-1}<0{,}01. En passant au logarithme népérien, qui est strictement croissant : (n1)ln(0,5)<ln(0,01)(n-1)\ln(0{,}5)<\ln(0{,}01). Comme ln(0,5)\ln(0{,}5) est négatif, l'inégalité change de sens en divisant : n1>ln(0,01)ln(0,5)=ln(100)ln(2)6,64n-1>\dfrac{\ln(0{,}01)}{\ln(0{,}5)}=\dfrac{\ln(100)}{\ln(2)}\approx 6{,}64. Donc n17n-1\geq 7, soit n=8n=8. À partir de la huitième semaine, la distribution est à moins de un millième de l'état stable.

e) Pour le métro, 10,5=2\dfrac{1}{0{,}5}=2 semaines. Pour le vélo, 10,3=1033,3\dfrac{1}{0{,}3}=\dfrac{10}{3}\approx 3{,}3 semaines. Pour la voiture, 10,2=5\dfrac{1}{0{,}2}=5 semaines. Plus un état est probable à long terme, plus on y revient souvent, et le temps moyen de retour est exactement l'inverse de sa probabilité stationnaire. L'étudiant prend donc le métro en moyenne une semaine sur deux, et la voiture une semaine sur cinq.

Partie C : les classiques (/50)

Exercice 11 : Un graphe orienté : qui mène à qui ?

Quatre sites web AA, BB, CC, DD se citent par des liens, représentés par un graphe ORIENTÉ : ABA\to B, ACA\to C, BCB\to C, BDB\to D, CAC\to A, CDC\to D et DBD\to B.

Ce graphe est représenté ci-dessous, une flèche par lien.

On note MM sa matrice d'adjacence, dont le coefficient (i;j)(i\,;j) vaut 11 s'il existe un lien de ii vers jj, et 00 sinon, les sommets étant rangés dans l'ordre AA, BB, CC, DD.

ABCD
  • a) Écrivez MM. Donnez le nombre de liens sortants de BB et le nombre de liens entrants en AA.
  • b) Pourquoi MM n'est-elle pas symétrique, contrairement à la matrice d'un graphe non orienté ?
  • c) On donne M2=(1012110102100011)M^{2}=\begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 & 2 \\ 1 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 2 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \end{pmatrix}. Combien de chemins de longueur 22 vont de AA à DD ? Lesquels ?
  • d) Que vaut le coefficient (B;B)(B\,;B) de M2M^{2} ? Quel chemin décrit-il ?
  • e) Calculez le coefficient (D;A)(D\,;A) de M3M^{3} et donnez le chemin correspondant.

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a)
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Réponses

  • a) 22 liens sortants de BB, 11 entrant en AA
  • b) Un lien n'implique pas son retour
  • c) 22 : ABDA\to B\to D, ACDA\to C\to D
  • d) 11 : BDBB\to D\to B
  • e) 11 : DBCAD\to B\to C\to A

a) M=(0110001110010100)M=\begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}. Les liens sortants de BB se lisent sur sa LIGNE : 22. Les liens entrants en AA se lisent sur sa COLONNE : 11, venu de CC.

b) Un lien de ii vers jj n'implique pas un lien de jj vers ii : AA cite BB, mais BB ne cite pas AA, donc mAB=1m_{AB}=1 et mBA=0m_{BA}=0. La symétrie n'a lieu que si chaque arc a son arc retour, ce qui est le cas d'un graphe non orienté.

c) Le coefficient (A;D)(A\,;D) de M2M^{2} vaut 22 : ABDA\to B\to D et ACDA\to C\to D. On le retrouve comme produit de la ligne AA de MM, (0;1;1;0)(0\,;1\,;1\,;0), par la colonne DD, (0;1;1;0)(0\,;1\,;1\,;0) : 0+1+1+0=20+1+1+0=2.

d) Le coefficient (B;B)(B\,;B) vaut 11 : il existe un seul chemin de longueur 22 de BB à BB, le circuit BDBB\to D\to B.

e) Ligne DD de M2M^{2}, (0;0;1;1)(0\,;0\,;1\,;1), contre colonne AA de MM, (0;0;1;0)(0\,;0\,;1\,;0) : 0+0+1+0=10+0+1+0=1. Un seul chemin de longueur 33 : DBCAD\to B\to C\to A. Il n'en existe aucun de longueur 11 ou 22, puisque les coefficients (D;A)(D\,;A) de MM et de M2M^{2} sont nuls.

Exercice 12 : Le graphe complet et les poignées de main

Six personnes se rencontrent et chacune serre la main de toutes les autres, une seule fois. On modélise la situation par le graphe COMPLET K6K_{6}, dont chaque sommet est relié à tous les autres.

  • a) Quel est le degré de chaque sommet ?
  • b) Combien y a-t-il de poignées de main ? Utilisez le lemme des poignées de main.
  • c) Généralisez : combien d'arêtes compte le graphe complet KnK_{n} ?
  • d) La matrice d'adjacence de K6K_{6} a des 11 partout sauf sur la diagonale. Que vaut un coefficient diagonal de son carré ? Et un coefficient hors diagonale ?
  • e) Une septième personne arrive et ne serre que trois mains. La somme des degrés est-elle encore paire ? Combien y a-t-il d'arêtes au total ?

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a)
b)
c)
d)
e)
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  • a) Degré 55
  • b) 1515 poignées de main
  • c) n(n1)2\frac{n(n-1)}{2}
  • d) 55 sur la diagonale, 44 ailleurs
  • e) Somme 3636, paire ; 1818 arêtes

a) Chaque personne serre la main des 55 autres : tous les sommets sont de degré 55.

b) La somme des degrés vaut 6×5=306\times 5=30, et elle est le double du nombre d'arêtes : il y a 302=15\frac{30}{2}=15 poignées de main. Compter 6×5=306\times 5=30 compte chaque poignée deux fois, une par participant.

c) nn sommets de degré n1n-1 : la somme des degrés vaut n(n1)n(n-1), donc KnK_{n} compte n(n1)2\frac{n(n-1)}{2} arêtes. Pour n=6n=6 : 6×52=15\frac{6\times 5}{2}=15 ✓.

d) Un coefficient diagonal de M2M^{2} compte les chemins de longueur 22 d'un sommet vers lui-même, un aller-retour vers un voisin : il vaut le degré, 55. Un coefficient hors diagonale compte les chemins ikji\to k\to j avec kk différent de ii et de jj : il y a 62=46-2=4 choix de kk, le coefficient vaut 44.

e) Six sommets ont maintenant l'un degré 55 ou 66 selon qu'ils ont serré la main du nouveau venu : trois passent à 66, trois restent à 55, et le nouveau a le degré 33. Somme : 3×6+3×5+3=363\times 6+3\times 5+3=36, paire, comme toujours. Il y a 362=18\frac{36}{2}=18 arêtes, soit 15+315+3 ✓.

Exercice 13 : Une chaîne de Markov avec un état absorbant

On suit chaque semaine l'état de santé d'une personne face à une infection : saine (SS), malade (MM) ou immunisée (II). Une personne saine reste saine avec la probabilité 0,90{,}9 et tombe malade avec la probabilité 0,10{,}1 ; une personne malade le reste avec la probabilité 0,50{,}5 et devient immunisée avec la probabilité 0,50{,}5 ; une personne immunisée le reste.

Les états sont rangés dans l'ordre SS, MM, II, et la personne est saine la première semaine : π0=(1;0;0)\pi_{0}=(1\,;0\,;0).

  • a) Écrivez la matrice de transition. Qu'a de particulier sa dernière ligne ?
  • b) Calculez π1\pi_{1} et π2\pi_{2}.
  • c) Calculez π3\pi_{3} et la probabilité d'être immunisé au bout de trois semaines.
  • d) Vérifiez que (0;0;1)(0\,;0\,;1) est une distribution invariante.
  • e) Vers quoi la distribution tend-elle à long terme ? Expliquez sans calcul.

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  • a) T=(0,90,1000,50,5001)T=\begin{pmatrix}0{,}9&0{,}1&0\\0&0{,}5&0{,}5\\0&0&1\end{pmatrix} ; II absorbant
  • b) π1=(0,9;0,1;0)\pi_{1}=(0{,}9\,;0{,}1\,;0), π2=(0,81;0,14;0,05)\pi_{2}=(0{,}81\,;0{,}14\,;0{,}05)
  • c) π3=(0,729;0,151;0,12)\pi_{3}=(0{,}729\,;0{,}151\,;0{,}12)
  • d) (0;0;1)T=(0;0;1)(0\,;0\,;1)T=(0\,;0\,;1)
  • e) Limite (0;0;1)(0\,;0\,;1)

a) T=(0,90,1000,50,5001)T=\begin{pmatrix} 0{,}9 & 0{,}1 & 0 \\ 0 & 0{,}5 & 0{,}5 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}. La dernière ligne est (0;0;1)(0\,;0\,;1) : une fois immunisée, la personne ne quitte plus cet état, dit ABSORBANT.

b) π1\pi_{1} est la première ligne : (0,9;0,1;0)(0{,}9\,;0{,}1\,;0). π2=π1T=(0,9×0,9;0,9×0,1+0,1×0,5;0,1×0,5)=(0,81;0,14;0,05)\pi_{2}=\pi_{1}T=(0{,}9\times 0{,}9\,;0{,}9\times 0{,}1+0{,}1\times 0{,}5\,;0{,}1\times 0{,}5)=(0{,}81\,;0{,}14\,;0{,}05).

c) π3=(0,81×0,9;0,81×0,1+0,14×0,5;0,14×0,5+0,05)=(0,729;0,151;0,12)\pi_{3}=(0{,}81\times 0{,}9\,;0{,}81\times 0{,}1+0{,}14\times 0{,}5\,;0{,}14\times 0{,}5+0{,}05)=(0{,}729\,;0{,}151\,;0{,}12). La probabilité d'être immunisé au bout de trois semaines vaut 0,120{,}12.

d) (0;0;1)T(0\,;0\,;1)\,T est la dernière ligne de TT, soit (0;0;1)(0\,;0\,;1) ✓, et la somme vaut 11 : c'est bien une distribution invariante.

e) La probabilité d'être sain est 0,9n0{,}9^{n}, qui tend vers 00 : tôt ou tard, la personne tombe malade, puis quitte l'état malade vers l'immunité. La distribution tend vers (0;0;1)(0\,;0\,;1) : tout le monde finit immunisé. Contrairement aux chaînes des exercices 4 et 6, la limite ne répartit pas la probabilité, elle la concentre sur l'état absorbant.

0,90,510,10,5SMIétat absorbant

Exercice 14 : Classer des pages web par une marche aléatoire

Un internaute clique au hasard. Trois pages AA, BB, CC sont reliées par des liens : AA pointe vers BB et vers CC, BB pointe vers CC, et CC pointe vers AA. Depuis une page, l'internaute suit l'un de ses liens de façon équiprobable.

On classe les pages selon la probabilité invariante d'y trouver l'internaute : c'est le principe du premier algorithme de classement des moteurs de recherche.

  • a) Écrivez la matrice de transition WW, les pages étant rangées dans l'ordre AA, BB, CC.
  • b) L'internaute part de AA. Calculez sa distribution après un clic, puis après deux clics.
  • c) Déterminez la distribution invariante π=(a;b;c)\pi=(a\,;b\,;c).
  • d) Quelle page est la moins bien classée ? Pourquoi, alors qu'elle reçoit un lien ?
  • e) On ajoute un lien de BB vers AA. La ligne BB devient (12;0;12)\left(\frac{1}{2}\,;0\,;\frac{1}{2}\right). Déterminez la nouvelle distribution invariante.

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  • a) W=(01212001100)W=\begin{pmatrix}0&\frac{1}{2}&\frac{1}{2}\\0&0&1\\1&0&0\end{pmatrix}
  • b) (0;0,5;0,5)(0\,;0{,}5\,;0{,}5) puis (0,5;0;0,5)(0{,}5\,;0\,;0{,}5)
  • c) π=(0,4;0,2;0,4)\pi=(0{,}4\,;0{,}2\,;0{,}4)
  • d) BB : un seul lien, qui n'apporte que la moitié du trafic de AA
  • e) (49;29;13)\left(\frac{4}{9}\,;\frac{2}{9}\,;\frac{1}{3}\right)

a) W=(01212001100)W=\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{2} & \frac{1}{2} \\ 0 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}. Chaque ligne somme à 11 ✓.

b) Après un clic : la ligne AA, (0;0,5;0,5)(0\,;0{,}5\,;0{,}5). Après deux clics : 0,5×(ligne B)+0,5×(ligne C)=(0,5;0;0,5)0{,}5\times(\text{ligne }B)+0{,}5\times(\text{ligne }C)=(0{,}5\,;0\,;0{,}5).

c) πW=π\pi W=\pi donne : a=ca=c (seule CC mène à AA), b=a2b=\frac{a}{2} et c=a2+bc=\frac{a}{2}+b. Avec a+b+c=1a+b+c=1 : a+a2+a=1a+\frac{a}{2}+a=1, soit a=0,4a=0{,}4, puis b=0,2b=0{,}2 et c=0,4c=0{,}4. La troisième équation est vérifiée : 0,2+0,2=0,40{,}2+0{,}2=0{,}4 ✓.

d) BB, avec 0,20{,}2. Elle ne reçoit qu'un lien, venant de AA, et ce lien ne lui transmet que la MOITIÉ du trafic de AA, qui en a deux. CC reçoit deux liens, dont un porte tout le trafic de BB. Ce n'est pas le nombre de liens qui compte, mais le trafic qu'ils apportent.

e) Désormais a=b2+ca=\frac{b}{2}+c, b=a2b=\frac{a}{2} et c=a2+b2c=\frac{a}{2}+\frac{b}{2}. D'où c=a2+a4=3a4c=\frac{a}{2}+\frac{a}{4}=\frac{3a}{4} et a+a2+3a4=9a4=1a+\frac{a}{2}+\frac{3a}{4}=\frac{9a}{4}=1 : a=490,444a=\frac{4}{9}\approx 0{,}444, b=290,222b=\frac{2}{9}\approx 0{,}222, c=130,333c=\frac{1}{3}\approx 0{,}333. La page AA passe en tête : le lien ajouté lui renvoie une partie du trafic de BB.

Exercice 15 : Le modèle d'Ehrenfest : une chaîne qui ne converge pas

Deux urnes contiennent au total deux boules. À chaque étape, on choisit une boule au hasard parmi les deux et on la change d'urne. On note l'état par le nombre de boules dans l'urne de gauche : 00, 11 ou 22.

Les états sont rangés dans l'ordre 00, 11, 22. Au départ, l'urne de gauche est vide : π0=(1;0;0)\pi_{0}=(1\,;0\,;0).

  • a) Écrivez la matrice de transition EE.
  • b) Calculez π1\pi_{1}, π2\pi_{2} et π3\pi_{3}.
  • c) Déterminez la distribution invariante π=(a;b;c)\pi=(a\,;b\,;c).
  • d) La suite (πn)(\pi_{n}) converge-t-elle vers π\pi ? Expliquez.
  • e) On admet que le temps moyen de retour dans un état vaut l'inverse de sa probabilité invariante. Au bout de combien d'étapes, en moyenne, l'urne de gauche redevient-elle vide ?

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  • a) E=(01012012010)E=\begin{pmatrix}0&1&0\\\frac{1}{2}&0&\frac{1}{2}\\0&1&0\end{pmatrix}
  • b) (0;1;0)(0\,;1\,;0), (12;0;12)\left(\frac{1}{2}\,;0\,;\frac{1}{2}\right), (0;1;0)(0\,;1\,;0)
  • c) (14;12;14)\left(\frac{1}{4}\,;\frac{1}{2}\,;\frac{1}{4}\right)
  • d) Non : période 22
  • e) 44 étapes

a) Depuis 00, la boule choisie est forcément à droite et passe à gauche : on va en 11. Depuis 11, on choisit avec la probabilité 12\frac{1}{2} la boule de gauche (état 00) ou celle de droite (état 22). Depuis 22, on va en 11. E=(01012012010)E=\begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ \frac{1}{2} & 0 & \frac{1}{2} \\ 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}.

b) π1=(0;1;0)\pi_{1}=(0\,;1\,;0), π2=(12;0;12)\pi_{2}=\left(\frac{1}{2}\,;0\,;\frac{1}{2}\right) et π3=12(0;1;0)+12(0;1;0)=(0;1;0)\pi_{3}=\frac{1}{2}(0\,;1\,;0)+\frac{1}{2}(0\,;1\,;0)=(0\,;1\,;0).

c) πE=π\pi E=\pi donne a=b2a=\frac{b}{2}, b=a+cb=a+c et c=b2c=\frac{b}{2}. Donc a=c=b2a=c=\frac{b}{2}, et a+b+c=2b=1a+b+c=2b=1 : b=12b=\frac{1}{2}, a=c=14a=c=\frac{1}{4}. La distribution invariante est (14;12;14)\left(\frac{1}{4}\,;\frac{1}{2}\,;\frac{1}{4}\right), celle de la loi binomiale de paramètres 22 et 12\frac{1}{2}.

d) Non. Les distributions alternent : (0;1;0)(0\,;1\,;0) aux étapes impaires, (12;0;12)\left(\frac{1}{2}\,;0\,;\frac{1}{2}\right) aux étapes paires. La parité du nombre de boules à gauche change à CHAQUE étape, la chaîne est périodique de période 22 : une distribution invariante existe, mais la convergence n'a pas lieu, comme pour la matrice de l'exercice 9 a).

e) 1π(0)=11/4=4\frac{1}{\pi(0)}=\frac{1}{1/4}=4 étapes en moyenne. On le vérifie : partant de 00, on passe par 11, puis on revient en 00 avec la probabilité 12\frac{1}{2} au bout de 22 étapes, sinon on passe par 22 et 11... La moyenne vaut 2×12+4×14+6×18+=42\times\frac{1}{2}+4\times\frac{1}{4}+6\times\frac{1}{8}+\cdots=4.

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