E. Les graphes probabilistes
Soit G un graphe probabiliste d'ordre n dont les sommets sont numérotés de 1 à n. La matrice de transition M de G est la matrice carrée d'ordre n telle que
GRAPHES (Partie 2)
3) Matrice de transition. Définition : Soit G un graphe probabiliste d'ordre n dont les sommets sont numérotés de 1 à n. La matrice de transition de G est
Introduction à la théorie des graphes
Un graphe probabiliste est un graphe orienté et valué tel que la somme des coûts des arcs issus d'un sommet donné est égal à 1. La matrice de transition
Graphes probabilistes
ENSM - Éléments de Théorie des Graphes. 7. Matrices de transition. À un tel graphe probabiliste on associe une matrice de transition M permettant de
Les graphes
recherche d'un état stable d'un graphe probabiliste La matrice de transition associée à un graphe probabiliste d'ordre k est la matrice carrée T = (ti ...
Graphes probabilistes A Quelques exemples
Tracer un graphe probabiliste pour décrire cette situation et écrire la matrice de transition. 2. Calculer l'état de probabilité de l'individu au bout de
GRAPHES (Partie 2)
Définition : Un graphe probabiliste est un graphe orienté et pondéré possédant au Définition : La matrice de transition d'une chaîne de Markov est la ...
Graphes et chaînes de Markov
19 juil. 2021 La matrice d'adjacence d'un graphe probabiliste est une matrice ... Propriété 1 : La matrice de transition d'une chaîne de Markov homogène ...
Graphes probabilistes et matrices de transitions - Nanopdf
La déterminer. La matrice de transition a pour éléments les probabilités du graphe probabiliste . lorsqu'il n'y a rien de précisé on considère que les
CHAPITRE 3 GRAPHES PROBABILISTES 1. Graphe probabiliste
En prenant les sommets dans l'ordre alphabétique on associe une matrice de transition M permettant de retrouver les valeurs des différentes transitions. Ici on
Chapitre 8 Chaˆ?nes de Markov - ENS
Une matrice de transition P est parfois repr·esent·ee par son graphe de transition G un graphe dont les nœuds sont les ·etats de E et qui a une arˆete orient·ee de i vers j si et seulement si pij > 0 auquel cas cette arˆete est orn·ee de l’·etiquette pij
Graphes pondérés graphes probabilistes - TuxFamily
Graphe probabiliste à deux états Aet B Graphe probabiliste à trois états A Bet C 2 2 Matrice de transition d’un graphe probabiliste Dé?nition 2 2 1 L’état probabiliste est une loi de probabilité sur l’ensemble des états possibles : cette loi est représen-tée par une matrice ligne Jérôme CHALLIER Lycée Charles PONCET
Graphes probabilistes et matrices de transitions Qu est-ce qu
La matrice de transition a pour éléments les probabilités du graphe probabiliste lorsqu’il n’y a rien de précisé on considère que les événements du graphe sont rangés par ordre alphabétique dans la matrice de transition
Chapitre 13 Graphes probabilistes - Chaînes de Markov
La matrice de transitiond’un graphe probabiliste d’ordre nest la matrice A= (p i;j) 2M n(R) dont le terme p i;j représente le poids de l’arc allant du sommet i au sommet j c’est à dire la probabilitédepasserdel’étatiàl’étatj + LamatricedetransitiondugraphepermetnotammentdelereprésenterenPython Dé?nition
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II - Matrice de transition et état probabiliste Dé?nition : On appellematrice de transitiond’un graphe probabiliste d’ordre n la matrice A dont chaque coef?cient ai j (1 •i •n et 1 • j •n) est égal au poids de l’arc reliant le sommet i au sommet j
Comment calculer la matrice de transition d'un graphe probabiliste ?
A_n An . La matrice de transition associée un graphe probabiliste d'ordre n n est une matrice carrée n imes n n × n dont le terme p_ {i,j} pi,j situé à l'intersection de la i i -ème ligne et de la j j -ème colonne représente la probabilité de passer de l'état A_i Ai à l'état A_j Aj .
Comment déterminer la matrice de transition ?
Matrice de transition. La déterminer La matrice de transition a pour éléments les probabilités du graphe probabiliste . lorsqu’il n’y a rien de précisé , on considère que les événements du graphe sont rangés par ordre alphabétique dans la matrice de transition .
Quelle est la matrice d’adjacence d’un graphe?
La matrice d’adjacence d’un graphe •non orienté est symétrique par rapport à sa diagonale; •sans boucle n’a que des0sur la diagonale; •sans arête multiple n’a que des1ou des0; •complet n’a que des1, hormis sur sa diagonale où il y a des0; •n’est pas unique puisqu’il su?t de changer l’ordre des sommets pour que la matrice soit di?érente.
Quel est le degré d’un graphe?
3.b Ordre et degré On appelleordred’un graphe le nombre de ses sommets. Ledegréd’un sommet est le nombre d’arrêtes dont il est une extrémité. Deux sommets reliés par une même arrête sont ditsadjacents.
2012-2013
Spécialité Mathématiques
Term ES
E. Les graphes probabilistes
1 PrésentationDéfinition 1Un grapheprobabilisteest un grapheorientéetpondérédans lequel :
•il y a au plus un arc d"un sommet à l"autre; •la somme des poids des arcs issus d"un même sommet est égale à 1.REMARQUES :
1. Le sp oidsdes arcs son talors des probabilités (nom bresréels compris en tre0 et 1). 2.Un gra pheprobabiliste indique les différen tsétats p ossiblesd"un système (sommets du graphe) et
les probabilités de passage d"un état à l"autre (poids des arcs).Exemple 1
•Le graphe n°1 est un graphe probabiliste d"ordre 2. •Le graphe n°2 est un graphe probabiliste d"ordre 3.•Le graphe n°3 n"est pas un graphe probabiliste car la somme des poids des arcs issus du sommet C
est égale à 0,9 et non à 1.2 État probabiliste et matrice de transitionDéfinition 2
Soit une expérience aléatoire à deux issues possibles A et B. A chacune de ces issues est affectée une probabilité,pAetpB.Lorsque l"on répète cette expérience, dans les mêmes conditions, on se retrouve après chaque réali-
sation dans un état donné. Cet état à l"issue de chacune des réalisations de l"expérience est appelé
état probabiliste.
Il peut être représenté par une matrice lignePn=?a nbn?qui traduit la probabilité d"obtenir l"issue A ou l"issue B aprèsnréalisation de l"expérience aléatoire.On aan+bn= 1, pour tout entier natureln.Page 1/4
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REMARQUE :
On généralise sans difficulté cette définition à une expérience aléatoire ayant un nombrenfini d"issues
possibles (n≥2).Définition 3 Soit G un graphe probabiliste d"ordrendont les sommets sont numérotés de 1 àn. Lamatrice de transitionM de G est la matrice carrée d"ordrentelle quemijest égal à la probabilité portée par l"arc reliant le sommetiau sommetjs"il existe et 0 sinon.REMARQUE :
La matrice de transition M permet d"étudier l"évolution du système que schématise le graphe probabi-
liste.Exemples 1
•La matrice de transitionM1associée au graphe ci-contre est (en supposant les sommets rangés dans l"ordre alphabétique) :M1=?0,55 0,450,8 0,2?
•La matrice de transistionM2associées au graphe ci-contre est (en supposant les sommets rangés dans l"ordre alphabétique) : M 2=( (0,75 0,1 0,150,4 0,4 0,2
0,6 0,1 0,3)
)Propriété 1 SoitMla matrice de transition d"un graphe probabiliste associé à un système donné. SoitP0la matrice-ligne décrivant l"état initial du système étudié.SoitPnla matrice-ligne décrivant l"état probabiliste à l"étapendu système étudié.
On a les relations :
P n+1=Pn×M Pn=P0×MnDémonstration(pour un graphe d"ordre 2) :
Soit un graphe probabiliste d"ordre 2 de matrice de transitionM=?α1-αβ1-β?
traduisant un système à deux étatsAetB, et soitnun entier naturel. •SoitAnl"évènement : "on obtientAà l"étapen". •SoitBnl"évènement : "on obtientBà l"étapen". •SoitPn=?a nbn?la matrice-ligne décrivant l"état probabiliste à l"étapen. •SoitPn+1=?a n+1bn+1?la matrice-ligne décrivant l"état probabiliste à l"étapen+ 1.Page 2/42012-2013
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On considère l"arbre pondéré suivant :On a les relations (formule des probabilités totales) :
a n+1=P(An+1) =PAn(An+1)×P(An) +PBn(An+1)×P(Bn) =αan+βbn b n+1=P(Bn+1) =PAn(Bn+1)×P(An) +PBn(Bn+ 1)×P(Bn) = (1-α)an+ (1-β)bn Cela se traduit en écriture matricielle par :Pn+1=Pn×M.On a alors :P1=P0×M
P2=P1×M=P0×M×M=P0×M2
P3=P2×M=P0×M2×M=P0×M3
P n=Pn-1×M=P0×Mn-1×M=P0×MnREMARQUE :
La matriceMnpermet de trouver l"état probabiliste à l"étapen.Exemple(d"après Bac ES La Réunion 2008)
Les joueurs d"un club de football sont partagés en deux équipes : une équipeAet une équipeB.
L"entraîneur change la composition de ces équipes après chacun des matchs, suivant les performances
des joueurs. Une étude statistique menée au cours des saisons précédentes permet d"estimer que :•si un joueur fait partie de l"équipeA, la probabilité qu"il reste dans cette équipe pour le match suivant
est 0,6;•si un joueur fait partie de l"équipeB, la probabilité qu"il change d"équipe le match suivant est 0,2.
La situation précédente peut être schématisée par le graphe probabiliste ci-dessous et sa matrice de
transition.M=?0,6 0,40,2 0,8?Page 3/4
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Pour une entier naturelndonné, on notePn=?a
nbn?la matrice-ligne décrivant l"état probabiliste lors du matchn. Enzo vient d"arriver dans le club et la probabilitéa0qu"il joue dans l"équipeApour le match de préparation (match 0) est 0,1. •L"état probabiliste initial est doncP0=?0,1 0,9?. •On a donc, par exemple,P1=P0×M=?0,24 0,76?. La probabilitéa1qu"Enzo joue dans l"équipeApour le match 1 est 0,24. •On a aussi, par exemple,P2=P0×M2=?0,296 0,704? La probabilitéa2qu"Enzo joue dans l"équipeApour le match 2 est 0,296.3 État stableDéfinition 4
Soit un graphe probabiliste d"ordrenassocié à une expérience donnée.On appelleétat stableun état probabiliste qui n"évolue pas lors de la répétition de l"expérience.
Exemple
Soit l"état initialP0=?0,4 0,6?et la matrice de transitionM=?0,7 0,30,2 0,8?
On vérifie aisément queP1=P0et, de proche en proche que,Pn=P0pour tout entier natureln. L"état décrit par la matriceP0est donc un état stable.Propriété 2(admise)Soit un graphe probabiliste d"ordre 2 dont la matrice ne comporte pas de 0. L"état probabilistePnà
l"étapenconverge vers un étatPindépendant de l"état initialP0. L"étatPest appeléétat stable du système: il vérifie l"égalitéPM=P.Page 4/4quotesdbs_dbs26.pdfusesText_32[PDF] matrice de transition markov
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