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CCINP PC 2017 — Mathématiques
Un automate produit des lettres P et C indépendantes, de probabilités et , jusqu'à obtenir une séquence prédéfinie ; le sujet étudie le temps d'attente par sa série génératrice. Après le cas de la séquence C (loi géométrique) et des préliminaires sur le développement en série entière de fractions rationnelles, il établit pour CC la relation et . Pour CPC, il ramène le calcul à un système linéaire , localise les valeurs propres de dans le disque unité et obtient .
Le sujet, partie par partie
Partie I — Étude d'un cas simple p. 2–3
Loi géométrique · Fonctions génératrices · Espérance, variance, moments — série génératrice, temps d'attente, loi géométrique, espérance et variance, rayon de convergence
Partie II — Séries entières p. 3
Séries entières · Fractions rationnelles · Familles sommables et produit de Cauchy · Équivalents et comparaison — développement en série entière, rayon de convergence, produit de Cauchy, fraction rationnelle, équivalent du terme général
Partie III — Étude d'un cas intermédiaire (séquence CC) p. 4
Fonctions génératrices · Probabilités totales et formule de Bayes · Suites récurrentes linéaires · Espérance, variance, moments · Séries entières — temps d'attente d'un motif, système complet d'événements, relation de récurrence, série génératrice rationnelle, espérance du temps d'attente
Partie IV — Algèbre linéaire p. 5–6
Déterminants · Polynôme caractéristique et Cayley-Hamilton · Racines et relations coefficients-racines · Matrices positives et stochastiques · Réduction des endomorphismes — polynôme caractéristique, polynôme réciproque, formules de Cramer, localisation des valeurs propres, système linéaire
Partie V — Étude d'un dernier cas (séquence CPC) p. 6–7
Fonctions génératrices · Chaînes de Markov · Espérance, variance, moments · Séries entières — automate à niveaux, matrice de transition, série génératrice, temps d'attente d'un motif, espérance, séquence CCPPC