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Diagonalisation d'une famille de matrices, étude d'une famille de fonctions x^n ln(1+x) et modèle de tirages d'urne à renforcement
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Le sujet comporte trois exercices. Le premier étudie une famille de matrices 3x3 à deux paramètres, leur structure d'espace vectoriel, un cas particulier explicite, puis leur diagonalisation simultanée dans une base commune. Le deuxième étudie les variations d'une famille de fonctions x^n ln(1+x), puis la convergence et le calcul d'une suite d'intégrales associées. Le troisième étudie un modèle probabiliste de tirages successifs dans une urne dont la composition évolue selon la couleur tirée (modèle de type Polya), avec et sans renforcement.

  1. 1Exercice 1, partie 1.1 et 1.2 : structure et cas particulierOn montre que l'ensemble E des matrices M(a,b) est un espace vectoriel, puis on étudie en détail le cas particulier M(1,0), ses puissances et ses valeurs propres.
  2. 2Exercice 1, partie 1.3 : diagonalisation simultanéeOn construit une base commune de diagonalisation pour toute la famille de matrices M(a,b), et on en déduit les conditions d'inversibilité et l'expression de la matrice inverse.
  3. 3Exercice 2 : étude d'une famille de fonctions et d'une suite d'intégralesOn étudie les variations des fonctions f_n(x) = x^n ln(1+x), puis la monotonie, la convergence et un calcul explicite de la suite d'intégrales U_n de f_n sur [0,1].
  4. 4Exercice 3 : modèle de tirages dans une urne à renforcementOn étudie, dans le cas d'un tirage avec simple remise puis dans le cas d'un renforcement de la couleur tirée, la loi du nombre de boules blanches obtenues et la loi du rang du premier tirage d'une boule blanche.

Description

Annale de maths appliquées Ecricome pour la filiere ECE, session 2002.

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CONCOURS D'ADMISSION 2002

option économique

MATHÉMATIQUES

mercredi 22 mai 2002 de 8 h 00 à 12 h 00
durée : 4 heures
Aucun instrument de calcul n'est autorisé.
Aucun document n'est autorisé.
L'énoncé comporte 6 pages.
Les candidats sont invités à soigner la présentation de leur copie, à mettre en évidence les principaux résultats, à respecter les notations de l'énoncé, et à donner des démonstrations complètes (mais brèves) de leurs affirmations.

1. EXERCICE

Dans l'ensemble M_3(ℝ) des matrices carrées d'ordre 3 à coefficients réels, on considère le sousensemble E des matrices M(a, b) définies par :
M(a, b) = (b, a, b; a, b, b; b, b, a)
Ainsi :
E = {M(a, b) a, b ∈ ℝ}
On note f_(a, b) l'endomorphisme de ℝ^3 représenté par la matrice M(a, b) dans la base canonique B = (e_1, e_2, e_3) de ℝ^3.

1.1. Structure de E.

  1. Montrer que E est un sous-espace vectoriel de M_3(ℝ).
  2. Donner une base de F, ainsi que sa dimension.

1.2. Etude d'un cas particulier.

On pose A = M(1, 0).
  1. Calculer A^2. En déduire que A est une matrice inversible et exprimer A^(− 1) en fonction de A.
  2. Déterminer les valeurs propres de A.
  3. Trouver une base de ℝ^3 dans laquelle la matrice de f_(1, 0) est :
(1, 0, 0; 0, 1, 0; 0, 0, − 1)

1.3. Diagonalisation des éléments de E et application.

On considère les vecteurs de ℝ^3 suivants :
u⃗ = (1, 1, 1), v⃗ = (1, − 1, 0), w⃗ = (1, 1, − 2)
  1. Justifier que les matrices de l'ensemble E sont diagonalisables.
  2. Montrer que C = (u⃗, v⃗, w⃗) est une base de ℝ^3.
  3. On note P la matrice de passage de la base B à la base C. Ecrire P.
  4. Déterminer F^(− 1).
  5. Exprimer les vecteurs f_(a, b)(u⃗), f_(a, b)(v⃗), f_(a, b)(w⃗) en fonction de u⃗, v⃗, w⃗.
  6. En déduire l'expression de la matrice D_(a, b) de f_(a, b) dans la base C.
  7. Justifier l'égalité :
P^(− 1)M_(a, b)P = D_(a, b)
  1. Donner une condition nécessaire et suffisante portant sur a et b pour que D_(a, b) soit inversible.
  2. Cette condition étant réalisée, déterminer la matrice inverse de D_(a, b).
  3. Donner une condition nécessaire et suffisante portant sur a et b pour que M_(a, b) soit inversible.

2. EXERCICE.

On considère la famille de fonctions (f_n)_(n ∈ ℕ^∗) définies sur ] − 1, + ∞[ par :
f_n(x) = x^n ln(1 + x)

2.1. Etude des fonctions f_n.

Soit n ∈ ℕ^∗, on note h_n la fonction définie sur ] − 1, + ∞[ par :
h_n(x) = nln(1 + x) + x/(1 + x)
  1. Etudier le sens de variation des fonctions h_n.
  2. Calculer h_n(0), puis en déduire le signe de h_n.
  3. Etude du cas particulier n = 1.
    a. Après avoir justifié la dérivabilité de f_1 sur ] − 1, + ∞[, exprimer f_1^′(x) en fonction de h_1(x).
    b. En déduire les variations de la fonction f_1 sur ] − 1, + ∞[.
  4. Soit n ∈ ℕ^∗ − {1}
    a. Justifier la dérivabilité de f_n sur ] − 1, + ∞[ et exprimer f_n^′(x) en fonction de h_n(x).
    b. En déduire les variations de f_n sur ] − 1, + ∞[. (On distinguera les cas n pair et n impair). On précisera les limites aux bornes sans étudier les branches infinies.

2.2. Etude d'une suite.

On considère la suite (U_n)_(n ∈ ℕ^∗) définie par :
U_n = ∫_0^1 f_n(x)dx

2.2.1. Calcul de U_1.

  1. Prouver l'existence de trois réels a, b, c tels que :
∀x ∈ [0, 1] (x^2)/(x + 1) = ax + b + c/(1 + x)
  1. En déduire la valeur de l'intégrale:
∫_0^1(x^2)/(x + 1)dx
  1. Montrer que U_1 = 1/4.
    2.2.2. Convergence de la suite (U_n)_(n ∈ ℕ^∗).
  2. Montrer que la suite (U_n)_(n ∈ ℕ^∗) est monotone.
  3. Justifier la convergence de la suite (U_n)_(n ∈ ℕ^∗). (on ne demande pas sa limite).
  4. Démontrer que :
∀n ∈ ℕ^∗ 0 ⩽ U_n ⩽ (ln2)/(n + 1)
  1. En déduire la limite de la suite (U_n)_(n ∈ ℕ^∗).

2.2.3. Calcul de U_n pour n ⩾ 2.

Pour x ∈ [0, 1] et n ∈ ℕ^∗ − {1}, on pose :
S_n(x) = 1 − x + x^2 + ⋯ + (− 1)^n x^n = ∑_(k = 0)^n(− 1)^k x^k
  1. Montrer que :
S_n(x) = 1/(1 + x) + ((− 1)^n x^(n + 1))/(1 + x)
  1. En déduire que :
∑_(k = 0)^n((− 1)^k)/(k + 1) = ln2 + (− 1)^n∫_0^1(x^(n + 1))/(1 + x)dx
  1. Fin utilisant une intégration par parties dans le calcul de U_n, montrer que :
U_n = (ln2)/(n + 1) + ((− 1)^n)/(n + 1)[ln2 − (1 − 1/2 + ⋯ + ((− 1)^k)/(k + 1) + ⋯ + ((− 1)^n)/(n + 1))]

3. EXERCICE.

Une urne contient une boule blanche et une boule noire, les boules étant indiscernables au toucher.
On y prélève une boule, chaque boule ayant la même probabilité d'être tirée, on note sa couleur, et on la remet dans l'urne avec c boules de la couleur de la boule tirée. On répète cette épreuve, on réalise ainsi une succession de n tirages ( n ⩾ 2 ).

3.1. Etude du cas c = 0.

On effectue donc ici n tirages successifs avec remise de la boule dans l'urne.
On note X la variable aléatoire réelle égale au nombre de boules blanches obtenues au cours des n tirages et Y la variable aléatoire réelle définie par :
{Y = k si l'on obtient une boule blanche pour la première fois au k^(ième) tirage.; Y = 0 si les n boules tirées sont noires.
  1. Déterminer la loi de X. Donner la valeur de E(X) et de V(X).
  2. Pour k ∈ {1, …, n}, déterminer la probabilité P(Y = k) de l'événement (Y = k), puis déterminer P(Y = 0).
  3. Vérifier que :
∑_(k = 0)^n P(Y = k) = 1
  1. Pour x ≠ 1 et n entier non nul, montrer que :
∑_(k = 1)^n kx^k = (nx^(n + 2) − (n + 1)x^(n + 1) + x)/((1 − x)^2)
  1. En déduire F(Y).

3.2. Etude du cas c ≠ 0.

On considère les variables aléatoires (X_i)_(1 ⩽ i ⩽ n) définies par :
{X_i = 1 si on obtient une boule blanche au i^(ème) tirage.; X_i = 0 sinon.
On définit alors, pour 2 ⩽ p ⩽ n, la variable aléatoire Z_p, par :
Z_p = ∑_(i = 1)^p X_i
  1. Que représente la variable Z_p ?
  2. Donner la loi de X_1 et l'espérance E(X_1) de X_1.
  3. Déterminer la loi du couple ( X_1, X_2 ). En déduire la loi de X_2 puis l'espérance E(X_2).
  4. Déterminer la loi de probabilité de Z_2.
  5. Déterminer l'univers image Z_p(Ω) de Z_p.
  6. Soit p ⩽ n − 1.
    a. Déterminer P(X_(p + 1) = 1/Z_p = k) pour k ∈ Z_p(Ω).
    b. En utilisant la formule des probabilités totales, montrer que :
P(X_(p + 1) = 1) = (1 + cE(Z_p))/(2 + pc)
c. En déduire que X_p est une variable aléatoire de Bernoulli de paramètre 1/2.
(On raisonnera par récurrence sur p : les variables X_1, X_2, …, X_p étant supposées suivre une loi de Bernoulli de paramètre 1/2, et on calculera E(Z_p) ).

Questions fréquentes

4 questions
Sur quels chapitres porte ce sujet de maths appliquées ECRICOME ECE 2002 ?
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Sur quels chapitres porte ce sujet de maths appliquées ECRICOME ECE 2002 ?

Il porte sur la diagonalisation des matrices, l'étude de fonctions et de suites d'intégrales, et les probabilités discrètes (modèle d'urne à renforcement).

Quelles parties sont indépendantes dans ce sujet ?

Les trois exercices sont indépendants les uns des autres ; à l'intérieur de l'exercice 1, l'étude du cas particulier M(1,0) précède et prépare la diagonalisation générale de la famille.

Quels résultats de cours faut-il connaître pour ce sujet ?

La diagonalisation des matrices et le changement de base, l'étude classique de fonctions logarithmiques, et les probabilités conditionnelles pour les modèles d'urnes.

Qu'est-ce que le modèle d'urne étudié dans l'exercice 3 ?

C'est un modèle de tirages successifs dans une urne à deux couleurs où, selon un paramètre c, on remet dans l'urne des boules supplémentaires de la couleur tirée, ce qui renforce la probabilité de retirer cette même couleur par la suite.

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