Mathématiques Expertes Terminale
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Nombres complexes
Ch. 1
Nombres complexes, point de vue algébrique
Ch. 2
Nombres complexes, point de vue géométrique
Arithmétique
Ch. 3
Divisibilité dans Z
Ch. 4
PGCD et applications
Ch. 5
Nombres premiers
Graphes et matrices
Ch. 6
Calcul matriciel et applications aux graphes
Ch. 7
Suites et matrices
Annexes
Cahier d'algorithmique et de programmation
Chapitre 7
Entraînement 2

Chaînes de Markov

Différenciation
Parcours 1 : exercices  ;  ;  ;  ; et
Parcours 2 : exercices  ;  ; et
Parcours 3 : exercices  ;  ; et
49
Flash

Compléter le graphe probabiliste ci‑dessous.

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50
Flash

Compléter le graphe probabiliste ci‑dessous.

Dessinez ici

Pour écrire sur ce schéma, veuillez cliquer sur l'image et utiliser notre outil de dessin.

51
Flash

On note et les deux états d'une chaîne de Markov. Compléter les matrices de transition suivantes pour lesquelles les états sont rangés dans l'ordre alphabétique, puis construire le graphe probabiliste correspondant.

1.


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2.


Dessinez ici
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[Calculer.]
Compléter le graphe probabiliste ci‑dessous.

Dessinez ici

53
[Calculer.]
Compléter le graphe probabiliste ci‑dessous.

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54
[Modéliser.]
Représenter la situation suivante par un graphe probabiliste.

On modélise la météo d'un jour à l'autre en considérant uniquement les états suivants : beau temps , temps nuageux , temps pluvieux .
La modélisation nous indique que lorsqu'il fait beau, alors la probabilité que le lendemain soit nuageux est et que le lendemain soit pluvieux est .
Lorsque le temps est nuageux, le lendemain reste nuageux avec une probabilité de et devient pluvieux avec une probabilité de également.
Finalement, lorsqu'il pleut, la probabilité que le lendemain soit nuageux est égale à alors que la probabilité qu'il fasse beau est .

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[Modéliser.]
Lorsque Yazid réussit son pénalty, il a deux chances sur trois de réussir le suivant mais s'il le rate, il n'a alors qu'une chance sur quatre de réussir le prochain.

Modéliser cette situation par une chaîne de Markov en utilisant un graphe (en notant respectivement et les états correspondant à « réussir le pénalty » et « rater le pénalty ») puis en utilisant une matrice de transition.

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56
[Modéliser.]
John a des problèmes d'absentéisme :
  • lorsqu'il est absent une journée, la probabilité qu'il soit ponctuel le lendemain est alors que celle d'être en retard s'élève à  ;
  • lorsqu'il est ponctuel, la probabilité qu'il soit ponctuel le lendemain est alors que celle d'être en retard vaut  ;
  • lorsqu'il est en retard, la probabilité qu'il soit ponctuel le lendemain est alors que celle d'être en retard est .

On note :
  • l'événement « John est absent » ;
  • l'événement « John est ponctuel » ;
  • l'événement « John est en retard ».

Modéliser cette situation par une chaîne de Markov à trois états. On en donnera une représentation sous la forme d'un graphe probabiliste et sous la forme d'une matrice de transition dans laquelle les sommets sont rangés dans l'ordre alphabétique.

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Histoire des maths

Maths expertes - chapitre 7 - Suites et matrices - Andreï Markov
Le zoom est accessible dans la version Premium.
Crédits : Andrea444460 / Wikimedia
Le mathématicien russe Andreï Markov (1856‑1922) était un disciple de Tchebychev. Il a contribué au développement de la théorie des nombres, de l'analyse, et des probabilités, en étendant les conditions d'application de la loi des grands nombres.
57
[Représenter.]
1. Représenter par un graphe probabiliste une chaîne de Markov à deux états dont la matrice de transition est
.

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2. Représenter par un graphe probabiliste une chaîne de Markov à trois états dont la matrice de transition est
.

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58
[Raisonner.]
Soit . On considère une chaîne de Markov associée au graphe probabiliste suivant.
Maths expertes - chapitre 7 - Suites et matrices - exercice 58
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1. Vérifier que .


2. Montrer que .
59
[Calculer.]
Chacune des matrices suivantes correspond à la matrice de transition d'une chaîne de Markov.
Compléter ces matrices puis représenter des graphes probabilistes leur correspondant.

1.


Dessinez ici

2.


Dessinez ici
60
[Représenter.]
Représenter des graphes probabilistes correspondant aux matrices de transition ci‑dessous.

1.

Dessinez ici


2.

Dessinez ici
61
[Représenter.]
Compléter les matrices de transition suivantes, puis représenter des graphes probabilistes leur correspondant.

1.


Dessinez ici


2.


Dessinez ici
62
[Modéliser.]
On considère une urne dans laquelle se trouvent deux boules blanches et deux boules noires, ces boules étant supposées indiscernables au toucher.
On tire une boule au hasard puis, sans la remettre, on tire une autre boule. On remet la boule tirée en premier et on en tire une nouvelle. On itère ensuite le processus en remettant à l'étape la boule tirée à l'étape et en en tirant une nouvelle.

1. Quelle est la distribution de probabilité initiale ? On exprimera la réponse sous la forme d'une matrice ligne .


2. Quelle est la probabilité d'obtenir une boule noire sachant que la boule tirée à l'étape précédente est noire ?


3. Modéliser cette situation par une chaîne de Markov en utilisant une matrice de transition et un graphe probabiliste.


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