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Corrigé du sujet ECRICOME Maths ECS 2018
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Exercice 1 : Caractérisation d’un projecteur
Partie 1 :
1/ On montre que et Pour cela on utilise l’interprétation matricielle des endomorphismes dans la base .
Donc et
De façon analogue, on a donc donc et
2/ a/ On sait que Or la deuxième colonne de est égale à la première multipliée par donc le rang de est car il s’agit d’une colonne non nulle.
Le rang de est celui de , il est immédiat que le rang de est 1 car les colonnes de sont non nulles et égales.
Enfin après calculs. Là aussi, il y a des colonnes qui sont non nulles et égales. Donc est aussi de rang 1.
Bilan :
b/ On sait que
Ainsi
Donc . Remarquons que
Bilan :
c/ On sait que est de rang 1 et que est de dimension 2 donc n’est pas bijectif donc 0 est valeur propre de
.
On pense alors à résoudre
ce qui est équivalent à
3/ a/ Si alors comme est de dimension 2, il y a au plus deux valeurs propres. Donc nous les avons toutes déterminées.
Si alors et et . Dans ce cas, le spectre est réduit à 0.
Remarque : il est immédiat que, dans les deux cas, est vecteur propre de
associé à 0.
Bilan :
Si la réponse est immédiate.
Si , alors il faut juste s’assurer que
Il est clair que le calcul de la fraction est positif car des réels au carré le sont.
Calculons .
Donc
Bilan :
b/ Supposons que est un projecteur. Si , alors est la fonction nulle, c’est donc le projecteur sur parallèlement à
Si , alors le spectre de contient deux valeurs, il ne peut s’agir que de 0 et 1. Car tout projecteur a pour polyn\^ome annulateur de racines et
On en déduit que par conséquent
donc donc donc
Réciproquement si alors donc donc et est un projecteur, l’est aussi.
Bilan :
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Partie 2 : Matrice symétrique et valeurs propres
4/ On va utiliser la symétrie de sous la forme puis le fait que car est un projecteur symétrique dont est sa matrice dans la base canonique.
Pour tout , on a
Bilan : pour tout :
On utilise l’inégalité de Cauchy-Schwarz pour écrire
Si alors on a bien
Sinon on peut diviser par et on obtient
5/ On montre que est symétrique en remarquant
En effet on a car est symétrique et est sa matrice dans la base canonique.
De plus est à coefficients réels.
Bilan :
6/ Soit une valeur propre de et un un vecteur propre associé par conséquent n’est pas la colonne nulle.
a/ On a
Bilan :
b/ Comme n’est pas nulle, on peut diviser par De sorte que
Bilan :
7/ Soit une (éventuelle) valeur propre de non nulle, et un vecteur propre associé. On a donc
a/ Dans un premier temps remarquons que car et sont non nuls. Par conséquent n’est pas la colonne nulle sinon serait nulle. Calculons
Bilan :
b/ On a .
Or donc . Comme est non nul, on peut diviser par
Bilan :
c/ On utilise ce qui précède
Bilan :
8/ Une éventuelle valeur propre nulle est bien dans
Soit une valeur propre non nulle de et un vecteur propre associé, avec la question 4., on a .
La question 7.c), donne donc .
On utilise encore la question 4., cela donne
On divise par , on a alors
Donc
Bilan :
Exercice 2 : Théorème de Schwarz
1/ On utilise la stricte croissance de la racine carrée sur
Le discriminant de est On a alors deux racines réelles distinctes et
Or
Bilan :
2/ a/ est de classe sur comme fonction de type polynomial en et .
b/ étant de classe sur l’ouvert les points critiques de sont les solutions de
On calcule et
Ainsi
Or .
Et
Bilan : Les seuls points critiques de sont et .
c/ On calcule la hessienne de , on a On a utilisé le théorème de Schwarz sachant de classe
La matrice est symétrique réelle, elle est diagonalisable dans On cherche les signes de ses valeurs propres lorsque est un point critique. On peut étudier le spectre de car le spectre de s’obtient en multipliant par 6 les valeurs propres de .
On sait par ailleurs que est valeur propre de si et seulement si est non inversible si et seulement si
On résout
On voit En effet les deux points critiques ont pour abscisses les racines de donc dans les cas
Les racines sont donc et
Donc le spectre de est dans le cas où est un point critique.
Si , alors et sont strictement positifs donc a un minimum local en
Si , alors et donc n’a pas d’extremum en Il s’agit d’un point col.
3/ On pose, pour tout entier , .
Au rang 0, on a donc Donc est vraie.
Supposons vraie pour un alors
Donc vraie.
Bilan :
4/ a/
function u=suite(n)
v=0
w=1
for k=2:n // ici v vaut u(k-2) et w vaut u(k-1)
temporaire = v+w // temporaire vaut u(k-2) + u(k-1) = u(k)
v = w // v vaut u(k-1)
w = temporaire // w vaut u(k)
end // en sortie de boucle k=n et w vaut u(n)
u= w
endfunction
b/ On commence par résoudre
On garde ces deux valeurs pour et
On pose ensuite :
Ce qui précède dit que
Il ne reste plus qu’à vérifier que la suite vérifie la même relation que , une récurrence double immédiate assurera que les deux suites sont égales.
Soit
Bilan :
c/ La suite a du sens car la suite est non nulle à partir du rang 1. En effet, pour On peut montrer facilement par récurrence double que dès que La suite est strictement croissante à partir du rang 1 et
On a
Il est clair que donc on peut diviser par , ainsi
Or donc donc
Donc
5/ On considère pour tout :
a/ On montre d’abord que Pour cela on établit que le quotient converge vers 1.
Ainsi on a
Or donc donc donc la série géométrique converge.
Donc par comparaison des séries à terme général positif, la série de terme général converge.
b/ La série converge or donc la série est absolument convergente donc convergente donc la suite de ses sommes partielles converge.
c/ Pour tout :
d/ Soit on somme ce qui précède de à puis on réalise deux télescopages. Il est immédiat que , ces valeurs sont utilisées en fin de calcul.
donc
donc
Donc
La question 4.c) a montré que Donc
Par conséquent, un passage à la limite dans la relation lorsque indique que
Pour conclure, il reste à établir que
En effet
Bilan :
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Problème : Relation de Panjer
Partie 1 : Variables vérifiant une relation de Panjer
1/ a/ On a pour tout , .
Montrons alors par récurrence que pour tout , la propriété : » \fg\ est vraie. «
, donc est vraie.
Soit . On suppose que est vraie. Montrons que est vraie.
La propriété est donc vraie au rang .
Par axiome de récurrence, on en déduit que
b/ La série de terme général est le multiple d’une série exponentielle. On en déduit qu’elle converge et on a
Or, la série de terme général coincide avec la série de terme général . Sa somme vaut donc aussi 1, car la famille est un système complet d’événements. On en déduit que . Dès lors,
La variable aléatoire suit donc une loi de Poisson de paramètre . Par conséquent, elle admet une espérance et une variance égale à et .
2/ a/ Montrons par une récurrence rapide que pour tout , .
.
Soit . Supposons que . Montrons que .
par hypothèse de récurrence.
Par principe de récurrence, on a bien
b/ On déduit de la question précédente que . Par conséquent, suit une loi de Bernouilli. De plus,
D’où, et comme , . Par conséquent,
suit une loi de Bernoulli de paramètre .
3/ a/ Soit . . Or . D’où
b/ On a déjà comme que . De plus, avec la relation précédente, en posant et , on a bien car et et
Enfin, . La relation précédente reste donc vraie pour et par une récurrence immédiate du même type que celle effectuée à la question 2.a, elle reste vraie pour car tous les termes sont nuls. On a donc bien
La variable aléatoire vérifie donc une relation de Panjer.
4/ a/ .
Raisonnons par l’absurde et supposons . Alors, une récurrence immédiate du type de celle de la question 2.a montre que pour tout , ce qui est exclu. On en déduit que . Or d’où
b/ Soit .
en faisant les changements de variables dans les deux sommes.
c/ Avec le résultat de la question précédente, on a donc pour tout
D’où pour tout ,
Or, , , et . Dès lors,
La suite est donc majorée par .
De plus, la suite est croissante majorée par . Par théorème de convergence monotone, elle converge.
La variable aléatoire admet une espérance si et seulement si la série de terme général est absolument convergente ce qui équivaut ici à sa convergence car la variable aléatoire est à valeurs dans .
On en déduit donc que
Par conséquent, comme terme général d’une série convergente. Comme , en faisant tendre vers dans la relation , on en déduit que
d/ On raisonne avec des calculs similaires à ceux menés dans la question 4.
On a alors pour tout ,
On a ainsi
On a déjà montré que .
Il reste à montrer que . On a .
Si , alors par une récurrence immédiate, on montre que pour tout , d’où , ce qui est exclu.
On a donc et en fait même . Comme , on en déduit que . Dès lors, pour tout , en appliquant la dernière égalité au rang , il vient comme ,
car et . Ainsi, .
La suite est donc croissante majorée. Par théorème de convergence monotone, elle converge.
La série de terme général est donc absolument convergente car convergente à termes positifs et admet un moment d’ordre 2. De plus, . En faisant tendre vers dans l’égalité , on obtient
e/ La variable aléatoire admet un moment d’ordre 2 donc une variance. Avec la formule de Koenig-Huygens, il vient
f/ On a déjà que si suit une loi de Poisson alors .
Réciproquement, supposons . Avec les résultats des question 4.c et 4.d, on a alors
ou
Si , alors et par une récurrence immédiate, on en déduit que pour tout . D’où ce qui est exclu.
On en déduit que d’où . D’après la question 1.b, on en déduit que suit une loi de Poisson de paramètre .
On a donc bien l’équivalence voulue.
Partie 2 : Fonction génératrice
5/ Soit . Pour tout , . La série de terme général est convergente de somme donc par théorème de comparaison pour les séries à termes positifs, la série de terme général converge.
6/ Soit , car et . Par composition, la fonction est donc de classe sur .
Montrons par récurrence que pour tout , la propriété : » , . »
Pour tout , . Donc est vraie.
Soit . On suppose vraie. Montrons que est vraie.
Par hypothèse de récurrence, pour tout , . Alors, pour tout ,
Or, et . On en déduit que
et est vraie.
Par axiome de récurrence, la propriété est vraie pour tout .
7/ Soit .
a/ Soit . La fonction est de classe sur donc par théorème de Taylor avec reste intégral à l’ordre appliqué entre et , on a
D’où, avec les résultats de la question précédente,
b/ Soit .
Or, , car , , d’où et . Alors, pour tout , pour tout ,
car . Par croissance de l’intégrale, il vient
c/ Avec la question précédente, on a pour tout ,
Or, admettant une espérance, d’où . Puis, par théorème d’encadrement,
Avec l’égalité de la question 7.a, en faisant tendre vers , on obtient
d’où .
. De plus, . Par conséquent, .
En outre, pour tout , . D’où . Ainsi par définition de ,
Partie 3 : Formule de récursivité
9/ La famille est un système complet d’événements. Par conséquent, d’après la formule des probabilités totales,
et si , les variables aléatoires étant à valeurs dans ,
Par mutuelle indépendance des variables aléatoires considérées, on a donc
car les variables aléatoires sont de même loi.
En posant , il vient en utilisant les mêmes notations que celles de la partie 2 et les résultats de cette partie car (seule condition utile dans cette partie),
10/ a/ Les calculs intermédiaires et le raisonnement de la question précédente restent vrais dans cette question. On a donc en posant
b/ La fonction simulX(n) simule une répétition de expériences identiques et indépendantes qui a deux issues et elle compte le nombre de succès, où un succès est de probabilité . Par conséquent, simulX(n) simule une loi binomiale de paramètres .
c/ Le programme est le suivant :
function s=simulS(lambda,n)
N=grand(1,1, »poi »,lambda)
s=0;
if N>=1 then
for k=1:N
s=s+simulX(n)
end
end
endfunction
11/ a/ Soit et . Dans toute cette question, on admet que .
Sachant , pour tout , prend ses valeurs dans et admet donc une espérance. De plus, les variables aléatoires suivent la même loi donc sachant , elles admettent même espérance. Par conséquent,
De plus, par linéarité de l’espérance,
On en déduit que pour tout , .
b/ Soit . Par définition des probabilités conditionnelles,
Or, par mutuelle indépendance des variables aléatoires , les événements et sont indépendants. D’où,
c/ Avec la question précédente,
par linéarité de l’espérance et parce que sachant , est à valeurs dans .
Avec le résultat de la question 11.a,
12/ a/ La famille est un système complet d’événements. D’après la formule des probabilités totales, pour tout ,
par indépendance des variables aléatoires et donc des avec la variable aléatoire .
b/ Avec le résultat de la question précédente,
Or, pour tout , la série de terme général converge d’après la question 12.a. On a donc
Or pour tout , d’après la question 11.c,
D’où, .
Or, pour tout , car vérifie une relation de Panjer. On a donc bien
c/ La famille est un système complet d’événements. D’après la formule des probabilités totales, en reprenant le raisonnement de la question 12.a,
car comme , . Avec le changement d’indice , on obtient
d/ Avec les résultats des deux question précédentes, on a
Or et , par conséquent . D’où