E Les graphes probabilistes
2012-2013 Spécialité Mathématiques Term ES E Les graphes probabilistes 1 Présentation Définition1Ungrapheprobabilisteestungrapheorientéetpondérédanslequel:
a Graphes probabilistes
a Graphes probabilistes Définition : Un graphe probabiliste est un graphe orienté pondéré tel que : - d’un sommet à un autre, il y ait au plus une arrête ; - tous les poids sont positifs ; - la somme des poids des arêtes orientées partant de chaque sommet est égale à 1 Activités 1 p 298 b Matrice de transition , Définition :
CHAPITRE 3 GRAPHES PROBABILISTES 1 Graphe probabiliste
graphes probabilistes à 2 ou 3 sommets Exemple 2 : Le graphe ci-contre est un graphe probabiliste à 3 états nommés P, A et R : la somme des poids des arêtes issues de chaque sommet vaut 1 Activité « Les Puces », partie A Exercices 9 à 14 page 78 ; n°53 page 82 Savoir-Faire n°6 page 76 (3 états différents donc 3 sommets)
DS graphes probabilistes 13-14 - Académie de Lyon
Correction- Spécialité 12 mai 2014 Term ES Exercice 1 : Partie A : étude du trajet 1°) Le graphe donné est connexe et sans boucle On peut donc appliquer l'algorithme de Moore-Dijkstra :
Mathématiques en terminale Enseignement de spécialité : Les
•Les graphes probabilistes permettent d’étudier des phénomènes d'évolution simples et de faire un lien avec les suites •Les matrices sont présentées comme des tableaux de nombres Au même titre que les graphes, elles apparaissent comme des outils pour résoudre des problèmes
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TS spé Ex sur les graphes pondérés
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Sujet du bac ES Mathématiques Spécialité 2017 - Maths Expertes
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Les Bons Graphs By Geneviève Dauphin Tanguy
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Les leçons de mathématiques à loral du CAPES
4 BIBLIOGRAPHIE [63] Équations du second degré à une inconnue URL : http://ww2 ac-poitiers fr/ math_sp [64]G BONTEMPS & al , Fractale, Maths 1re S, Bordas
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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_dbs47.pdfusesText_47