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Mines-Ponts PSI 2017 — Maths 1

Marche aléatoire dans un labyrinthe · 6 pages

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Un rat se déplace au hasard dans un labyrinthe de cinq salles, et la loi de sa position vérifie Xk+1=BXkX_{k+1} = B X_k. Le sujet démontre un théorème ergodique en moyenne : pour un endomorphisme 11-lipschitzien pour une norme, les moyennes de Cesàro des itérés convergent vers le projecteur sur ker⁡(u−I)\ker(u - I) parallèlement à Im⁡(u−I)\operatorname{Im}(u - I). Pour une matrice stochastique dont une puissance est à coefficients strictement positifs, il en déduit que 11 est valeur propre simple, l'existence et l'unicité d'une loi invariante à coefficients strictement positifs, puis l'applique au labyrinthe.

Le sujet, partie par partie

Présentation et Partie I — Premiers pas p. 2–3

Chaînes de Markov · Probabilités totales et formule de Bayes · Graphes · Conditionnement et indépendance · Réduction des endomorphismes — marche aléatoire sur un graphe, matrice de transition, formule des probabilités totales, loi invariante, indépendance

Partie II — Convergence dans ℳn(ℝ)\mathcal{M}_n(\mathbb{R}) p. 3–4

Applications linéaires et rang · Normes subordonnées et applications linéaires continues · Procédés de sommation et théorèmes taubériens · Normes équivalentes — théorème ergodique en moyenne, moyennes de Cesàro des puissances, projecteur, ker⁡(u−I)\ker(u - I) et Im⁡(u−I)\operatorname{Im}(u - I), somme directe, endomorphisme contractant

Partie III — Matrices stochastiques p. 4–5

Matrices stochastiques et bistochastiques · Théorème de Perron-Frobenius · Ensembles convexes · Topologie, compacité, connexité · Réduction des endomorphismes — matrice stochastique, matrice primitive, valeur propre simple, norme infinie, matrice de rang 1, vecteur ligne stochastique invariant

Partie IV — Application au labyrinthe p. 6

Chaînes de Markov · Matrices stochastiques et bistochastiques — loi stationnaire, limite des moyennes de Cesàro, probabilité de présence, unicité de la loi invariante

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