Ecricome Maths appliquées ECE 2003Sujet et corrigé
Epreuve de maths appliquées - ECE 2003
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Annale de maths appliquées Ecricome pour la filiere ECE, session 2003.
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ECRICOME 2003
option ECONOMIQUE
EXERCICE 1
On considère l'espace vectoriel
E = ℝ^3 et
f l'endomorphisme de
E dont la matrice dans la base canonique
B = (e_1^(→−), e_2^(→−), e_3^(→−)) est la matrice
A :
1. Calcul des puissances de
A
- Déterminer les valeurs propres
λ_1 etλ_2 de l'endomorphismef , avecλ_1 < λ_2 - La matrice
A est-elle inversible ? (On ne demande pas la matriceA^(− 1) ). - Déterminer une base et la dimension de chacun des sous-espaces propres de
f . - Justifier que
f n'est pas diagonalisable. - Déterminer le vecteur
u_1^(→−) deE vérifiant :
-
u_1^(→−) est un vecteur propre def associé à la valeur propreλ_1 - la première composante de
u_1^(→−) est 1 .
- Déterminer le vecteur
u_2^(→−) deE vérifiant :
-
u_2^(→−) est un vecteur propre def associe à la valeur propreλ_2 - la deuxième composante de
u_2^(→−) est 1 .
- Soit
u_3^(→−) = (1, 1, 1) . Montrer queC = (u_1^(→−), u_2^(→−), u_3^(→−)) est une basedeE . - Déterminer la matrice de passage
P de la la baseB dans la baseC puis la matrice de passage de la baseC à la baseB . - Montrer que:
f(u_3^(→−)) = u_2^(→−) + 2u_3^(→−) - En déduire que la matrice de
f dans la baseC est la matrice:
- Rappeler la relation matricielle entre
A etT . - Prouver que pour tout élément
n deℕ^∗ il existe un réelα_n tel que :
On donnera le réel
α_1 ainsi qu'une relation entre
α_(n + 1) et
α_n
13. Montrer que :
13. Montrer que :
En déduire l'écriture matricielle de
A^n en fonction de
n .
2. Matrices commutant avec
A .
- Montrer que
C(A) est un sous-espace vectoriel deM_3(ℝ) - Pour
M appartenant àM_3(ℝ) on poseM^′ = P^(− 1)MP .
Montrer que :
(
T est définie dans la question 1.10)
3. Montrer qu'une matriceM^′ de
M_3(ℝ) ) vérifie
TM^′ = M^′ T si et seulement si
M^′ est de la forme
(a, 0, 0; 0, b, c; 0, 0, b) où
a, b, c sont trois réels.
4. En déduire queM appartient à
C(A) si et seulement si il existe des réels
a, b, c tels que :
3. Montrer qu'une matrice
4. En déduire que
- Déterminer alors une base de
C(A) ainsi que la dimension deC(A) .
EXERCICE 2
On considère les fonctions
ch et
sh définies sur
ℝ par :
ainsi que la fonction
f définie sur
ℝ par :
On s'intéresse dans cet exercice à la convergence de la suite
(u_n)_(n ∈ ℕ) définie par la relation de récurrence :
1. Etude des fonctions
ch , sh, et
f .
- Etudier la parité des fonctions ch et sh.
- Dresser le tableau de variations de la fonction sh, puis en déduire le signe de
sh(x) pourx appartenant àℝ . - Déterminer un équivalent en
+ ∞ desh(x) . En déduire l'allure de la courbe représentative de la fonction sh en+ ∞ . - Montrer que la fonction sh réalise une bijection de
ℝ dansℝ - Etudier les variations de la fonction ch.
- Montrer que :
- Donner sur un méme graphique l'allure des courbes représentatives des fonctions ch et sh.
- Etudier la parité de la fonction
f . - Déterminer le développement limité d'ordre 3 en 0 de la fontion
sh . - En déduire que la fonction
f est continue en 0 , dérivable en 0 et déterminerf^′(0) . - Justifier que
f est dérivable surℝ_+^∗ et surℝ_−^∗ et calculerf^′(x) pourx ∈ ℝ^∗ - On pose :
Etudier les variations de
h , puis en déduire le signe de
h(x) .
13. Déterminer les variations def sur
ℝ^+ et donner l'allure de la courbe représentative de la fonction
f . (On ne cherchera pas les points d'inflexion).
13. Déterminer les variations de
2. Etude de la suite
(u_n)_(n ∈ ℕ) .
On donne :
- Justifier que
f([0.8, 1]) ⊂ [0.8, 1] , puis que :
- Montrer que l'équation
f(x) = x admet une unique solutionα surℝ (on pourra utiliser la question 1.4, sans cherche à déterminerα ). - Donner um encadrement de
α et justifier que :
- On donne :
Montrer que :
Puis que :
- En déduire la limite de la suite (
u_n ) quandn tend vers+ ∞ . - Ecrire un programme en Turbo-Pascal permettant de calculer et d'afficher
u_(10)
EXERCICE 3
Sous diverses hypothèses, l'exercice étudie différentes situations probabilistes concernant une entreprise de construction produisant des objets sur deux chaînes de montage
A et
B qui fonctionnent indépendemment l'une de l'autre.
Pour une chaîne donnée, les fabrications des pièces sont indépendantes.
Pour une chaîne donnée, les fabrications des pièces sont indépendantes.
Partie 1.
On suppose que
A produit
60% des objets et
B produit
40% des objets. La probabilité qu'un objet construit par la chaine
A soit défectueux est 0.1 alors que la probabilité pour qu'un objet construit par la chaine
B soit défectueux est 0.2 .
- On choisit au hasard un objet à la sortie de l'entreprise. On constate que cet objet est défectueux. Calculer la probabilité de l'événement "l'objet provient de la chaîne A".
- On suppose de plus que le nombre d'objets produits en une heure par
A est une variable aléatoireY qui suit une loi de Poisson de paramètreλ = 20 .
On considère la variable aléatoireX représentant le nombre d'objets défectueux produits par la chaîneA en une heure.
a) Rappeler la loi deY ainsi que la valeur de l'espérance et de la variance deY .
b) Soientk etn deux entiers naturels, déterminer la probabilité conditionnelleP[X = k/Y = n] . (On distinguera les cask ≤ n etk > n ).
c) En déduire, en utilisant le système complet d'événements(Y = i)_(i ∈ ℕ) , queX suit une loi de Poisson de paramètre 2 .
Partie 2.
Soit
f la fonction définie sur
ℝ par :
- Montrer que
f est une densité d'une variable aléatoireZ - Déterminer la fonction de répartition
F_Z deZ . - Justifier la convergence de l'intégrale :
La calculer en effectuant le changement de variable
u = t + 1 .
4. Prouver queZ admet une espérance et la déterminer.
5.Z admet-elle une variance?
6. Dans cette partie, on suppose que le temps de fabrication, exprimé en minutes d'un pièce par la chaîneA (respectivement
B ) est une variable aléatoire
Z_1 ( respectivement
Z_2 ) où
Z_1 et
Z_2 sont deux variables aléatoires indépendantes suivant la même loi que que
Z .
a) On considère les événements :
C = "le temps de fabrication d'une pièce sur la chaine
B est supérieur à 2 minutes".
D = "le temps de fabrication d'une pièce sur la chaîne
B est inférieur à 3 minutes".
Calculer les probabilités suivante :P(C), P(D), P(D/C) .
b) On noteT = max(Z_1, Z_2) et
G_T la fonction de répartition de
T .
i. Exprimer l'événement (T ≤ x ) en fonction des événements (
Z_1 ≤ x ) et (
Z_2 ≤ x )
ii. Montrer que :
4. Prouver que
5.
6. Dans cette partie, on suppose que le temps de fabrication, exprimé en minutes d'un pièce par la chaîne
a) On considère les événements :
Calculer les probabilités suivante :
b) On note
i. Exprimer l'événement (
ii. Montrer que :
c) En déduire que
T est une variable aléatoire à densité dont on donnera une densité.
Partie 3.
On suppose maintenant que pour qu'une pièce soit terminée, il faut qu'elle passe par la chaîne
A puis par la chaîne
B .
Le temps de passage exprimé en minutes pour un objet sur la chaîneA est une variable aléatoire
M suivant une loi exponentielle de paramètre 2 .
Le temps de passage exprimé en minutes pour un objet sur la chaîneB est une variable aléatoire
N suivant une loi uniforme sur
[0, 1]
Les variablesM et
N sont indépendantes.
Le temps de passage exprimé en minutes pour un objet sur la chaîne
Le temps de passage exprimé en minutes pour un objet sur la chaîne
Les variables
- Rappeler l'expression d'une densité de probabilité
v deM et d'une densitéw deN . - On note
S la variable aléatoire représentant le temps total de fabrication d'une pièce.
Exprimer
S en fonction de
M et de
N et déterminer le temps moyen de fabrication d'une pièce.
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