[PDF] E. Les graphes probabilistes 2 État probabiliste et matrice





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Exemple: États Exemple: Matrice de transition

passivement la matrice de transition fixe on va à chaque état de probabilités de transition et minimisera le coût du processus. 3. Exemple: États.



Chapitre 1 - Dynamiques aléatoires : chaines de Markov

Dans ces diagrammes chaque état est représenté par un point et chaque coefficient pij non nul de la matrice de transition par une fl`eche allant de l'état i `a 



Réponse temporelle : solution de léquation détat

Résolution de l'équation d'état. ? Cas scalaire. ? Cas matriciel. ? Mise en évidence de la matrice de transition. ? Calcul de la matrice de transition.



E. Les graphes probabilistes

2 État probabiliste et matrice de transition. Définition 2. Soit une expérience aléatoire à deux issues possibles A et B.



IFT-3655 Modèles Stochastiques orange Chaînes de Markov en

chaˆ?ne o`u Xn est le nombre de balles rouges dans l'urne `a l'étape n. L'espace d'états est. {01



CHAÎNES DE MARKOV

A toute matrice de transition on peut associer un graphe dirigé



Chaînes de Markov

chaque ligne de la matrice de transition. Exemple. On représente usuellement une chaîne de Markov d'espace d'états X par un graphe orienté étiqueté G = (V 



Feuille dexercices 3

card(X) est invariante par P. (b) Application. Soit P la matrice de transition d'une chaîne de Markov sur un espace d'états fini 



Chapitre 2 - Chaines de Markov : compléments

Il n'y aurait plus moyen alors de définir de matrice de transition. Une cha?ne de Markov est dite irréductible lorsque tous ses états communiquent ...



? ? ? ? /

P = (( pij )). On vérifie immédiatement que P est une matrice stochastique . Le graphe des transitions a pour sommets les états du processus les arcs.



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



MODÈLES DE DURÉE

Matrices related to linear transformations We have encountered several ways in which matrices relate to linear transformations In this note I summarize the important facts and formulas we have encountered The matrix of a linear transformation from Rn to Rm: Theorem 1 Given a linear transformation T: Rn!Rm;there is an m nmatrix Afor



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opérations dans un processus de Markov à temps discret de sorte à optimiser ces performances Ainsi au lieu d’accepter passivement la matrice de transition fixe on va à chaque état de la chaîne déterminer la décision à prendre qui affectera les probabilités de transition et minimisera le coût du processus 3 Exemple: États

  • Point de Sortie

    Point auquel un objet quitte l'état composite ou l'automate, symbolisé par un cercle barré d'une croix. En règle générale, on l'utilise si le processus n’est pas terminé mais doit être quitté en raison d'une erreur ou d'un autre problème.

  • Garde

    Condition booléenne qui autorise ou bloque une transition, inscrite au-dessus de la flèche de transition.

Quels sont les États de la matrice de transition?

Une matrice de transition, contenant quatre états (sain, incapable, invalide, décédé), et dépendant de l’âge à l’entrée et de l’ancienneté est une modélisation possible. 1.3. Principales tables à estimer Les tables permettent le calcul des probabilités de maintien ou des probabilités de

Qu'est-ce que le diagramme d'état transition ?

Dans cet exemple, « Problème avec la réservation » est l’élément déclencheur qui enverrait la personne à l’agence de voyage de l’aéroport au lieu de l'acheminer vers l'étape suivante du processus. Cet exemple de diagramme d'état transition montre le processus par lequel une personne fixe un rendez-vous dans son agenda.

Comment transposer une matrice ?

Vous pouvez transposer n'importe quelle matrice, quel que soit son nombre de lignes et de colonnes. Les matrices carrées, celles qui ont autant de lignes que de colonnes, sont peut-être plus faciles à transposer quand on débute : c'est pourquoi nous commencerons avec une matrice de ce type [2] . . Inversez les lignes et les colonnes de la matrice.

Quelle est la matrice de transition d'une marche aléatoire?

Marches aléatoires Définition : La matrice de transitiond'une marche aléatoire est la matrice carrée dont le coefficient situé sur la ligne iet la colonne jest la probabilité de transition du sommet jvers le sommet i. Définition : La matrice colonne des états de la marche aléatoire après nétapes

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 transition

Définition 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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Spécialité Mathématiques

Term ES

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 0,45

0,8 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 0,15

0,4 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×Mn

Démonstration(pour un graphe d"ordre 2) :

Soit un graphe probabiliste d"ordre 2 de matrice de transitionM=?α1-α

β1-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 2/4

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Spécialité Mathématiques

Term ES

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

P

2=P1×M=P0×M×M=P0×M2

P

3=P2×M=P0×M2×M=P0×M3

P n=Pn-1×M=P0×Mn-1×M=P0×Mn

REMARQUE :

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 0,4

0,2 0,8?Page 3/4

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Term ES

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 0,3

0,2 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
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