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ESSEC 1990 Maths 2Maths approfondies

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ÉcoleESSEC
Année1990
ÉpreuveMaths 2
OptionECS
Thème principalProbabilités
ChapitresSuites, Fonctions, Calcul intégral, Espaces probabilisés, Variables aléatoires discrètes, Vecteurs aléatoires discrets, Informatique

L’objet du problème consiste en l’étude de la complexité de deux algorithmes. Dans la partie I, on s’intéresse à un premier algorithme, permettant la recherche du plus grand élément d’un tableau de nombres non triés, et dans la partie II, à un second algorithme permettant la recherche des deux plus grands éléments d’un tableau de nombres non triés.

Préliminaire

  1. On se propose d’étudier la suite \((u_n)_{n\in\mathbb{N}^\ast}\) définie par: \[\forall n \in \mathbb{N}^\ast,\ u_{n}=1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\ldots+\frac{1}{n}-\ln (n) = \sum_{k=1}^n \frac{1}{k} - \ln(n)\]

    À cet effet, on introduit la suite \(\left(v_{n}\right)_{n\in\mathbb{N}^\ast}\) définie par : \[\forall n \in \mathbb{N}^\ast,\ v_n = u_n - \frac{1}{n}\]

    1. Établir l’encadrement suivant: \[\forall n \in \mathbb{N}^\ast,\ \frac{1}{n+1} \leqslant \ln (n+1)-\ln (n) \leqslant \frac{1}{n}\]

    2. En déduire le sens de variation des suites \((u_n)\) et \(\left(v_{n}\right)\), et prouver qu’elles sont adjacentes.

  2. On note \(\gamma\) la limite commune des suites \(\left(u_{n}\right)\) et \(\left(v_{n}\right)\) et, pour évaluer numériquement \(\gamma\), on se propose d’utiliser la moyenne arithmétique \(m_{n}\) de \(u_n\) et \(v_{n}\) : \[\forall n \in \mathbb{N}^\ast,\ m_{n}=\frac{u_{n}+v_{n}}{2}\]

    1. Prouver l’inégalité suivante: \[\forall n \in \mathbb{N}^\ast,\ \left|m_{n}-\gamma\right| \leqslant \frac{1}{2 n}\]

    2. Quelle valeur de \(n\) choisir pour que \(m_n\) soit une valeur approchée de \(\gamma\) à \(10^{-2}\) près ?

    3. Écrire un programme Python permettant de calculer \(m_n\) pour un entier naturel non nul \(n\) donné.

  3. On améliore dans cette question la majoration obtenue pour \(|m_n-\gamma|\).

    1. Pour tout \(k\in\mathbb{N}^\ast\), comparer \(m _{k+1} - m_k\) à l’intégrale: \[\int_{k}^{k+1} \frac{(t-k)(k+1-t)}{t^{3}} \,\mathrm{d}t\]

    2. En déduire l’inégalité suivante: \[\forall k \in\mathbb{N}^\ast,\ 0 \leqslant m_{k+1}-m_{k} \leqslant \int_{k}^{k+1} \frac{\mathrm{d}t}{4 t^{3}}\]

      En déduire par sommation un encadrement de \(m_{n+p}-m_{n}\) pour tout couple \((n,p)\) d’entiers naturels non nuls, puis de \(\gamma-m_n\).

  4. Écrire un programme Python permettant de renvoyer une valeur approchée de \(\gamma\) à \(10^{-5}\) près.

Partie I

On considère une urne remplie de \(n\) boules (\(n \geqslant 1\)) numérotées respectivement \(1,2, \ldots, n\). On extrait ces \(n\) boules, une à une et sans remise, et l’on désigne par \(Z_{1}, Z_{2}, \ldots, Z_{n}\) les variables aléatoires indiquant, dans cet ordre, les numéros des boules ainsi obtenues.

Pour tout entier \(p\) tel que \(1 \leqslant p \leqslant n\), on note d’autre part \(X_p\) la variable aléatoire indiquant le plus grand des \(p\) numéros obtenus au cours des \(p\) premiers tirages, autrement dit: \(X_{p}=\sup \left(Z_{1}, Z_{2}, \ldots, Z_{p}\right)\).

  1. On se propose de déterminer \(\mathbb{P}(Z_{p}>X_{p-1})\) pour \(1<p \leqslant n\).

    On pose \(\mathbb{N}_{n}=\{1,2, \ldots, n\}\). Préciser :

    1. le nombre de parties \(A\) à \(p\) éléments choisis dans l’ensemble \(\mathbb{N}\).

    2. le nombre de suites \((a_1, a_2,\dots, a_p)\) composées de \(p\) éléments deux à deux distincts d’une partie donnée \(A\) à \(p\) éléments de l’ensemble \(\mathbb{N}_{n}\).

    3. le nombre de suites \((a_1, a_2,\dots, a_p)\) composées de \(p\) éléments deux à deux distincts de l’ensemble \(\mathbb{N}^{n}\).

    4. le nombre de suites \((a_1, a_2,\dots, a_p)\) composées de \(p\) éléments deux à deux distincts d’une partie donnée \(A\) à \(p\) éléments de l’ensemble \(\mathbb{N}_{n}\) et telles que le plus grand des \(p\) éléments soit situé en \(p^{\grave{e}me}\) position.

    5. le nombre de suites \((a_1, a_2,\dots, a_p)\) composées de \(p\) éléments deux à deux distincts de l’ensemble \(\mathbb{N}_{n}\) et telles que le plus grand des \(p\) éléments soit situé en \(p^{\grave{e}me}\) position.

    6. la probabilité \(\mathbb{P}( Z_{p}>X_{p-1} )\) pour \(1<p \leqslant n\).

  2. Pour \(1<p \leqslant n\), on note \(B_p\) la variable aléatoire prenant pour valeurs 1 si l’événement \([ Z_{p}>X_{p-1} ]\) est réalisé, et 0 sinon. Montrer que l’espérance de \(B_p\) est égale à \(\frac{1}{p}\), et donner l’expression et l’interprétation de \(\mathbb{E}({B}_{2}+{B}_{3}+\ldots+{B}_n)\).

  3. On considère le programme Python suivant, dans lequel Z est un tableau de \(n\) cases et où l’on a affecté un entier supérieur à 1 à la variable \(n\), et les entiers \(1,2 ,\dots, n\) dans un ordre quelconque à Z[0], Z[1],…Z[n-1].

    X=Z[0]
    for p in range(1,n):
        if Z[p]>X:
            X=Z[p]
    
    1. Indiquer les valeurs successivement prises par X au cours de l’algorithme:

      • d’une part lorsque \(Z[1]=1, Z[2]=2, \ldots, Z[n]=n\),

      • d’autre part lorsque \(Z[1]=n, Z[2]=n-1, \ldots, Z[n]=1\).

    2. On revient au cas général. Indiquer la valeur contenue dans la variable X à l’issue de l’algorithme. Déterminer le nombre de comparaisons (\(>\)) effectuées entre les valeurs de deux variables ainsi que le nombre maximal et le nombre minimal d’affectations (\(=\)) effectuées.

    3. À l’aide des résultats précédents, exprimer l’espérance \(E_n\) du nombre d’affectations effectuées au cours de l’algorithme en fonction de \(u_n\), puis expliciter à l’aide du nombre \(\gamma\) des réels \(a\) et \(b\) tels que l’on ait: \[E_{n}=a \ln (n)+b+ \circ(1)\]

      Les notations \(u_n\) et \(\gamma\) ont été introduites dans la partie préliminaire.

Partie II

Le contexte probabiliste est celui introduit au début de la partie précédente.

Pour \(2 \leqslant p \leqslant n\), on note \(Y_{p}\) la variable aléatoire telle que \(X_{p}\) et \(Y_{p}\) indiquent respectivement les deux plus grands des \(p\) numéros obtenus au cours des \(p\) premiers tirages, avec \(Y_{p}<X_{p}\).

  1. En reprenant et en adaptant le raisonnement de la question I.5, préciser, pour tout entier \(p\) tel que \(2<p \leqslant n\), la probabilité \(\mathbb{P}(Y_{p-1}<Z_{p}<X_{p-1})\).

  2. Pour \(2<p \leqslant n\), on note \(C_{p}\) la variable aléatoire prenant pour valeurs 0 si l’événement \([ Z_{p}<Y_{p-1}]\) est réalisé, 1 si l’événement \([ Y_{p-1}<Z_{p}<X_{p-1}]\) est réalisé, et 2 si l’événement \([X_{p-1}<Z_{p}]\) est réalisé.

    Montrer que l’espérance de \(C_{p}\) est égale à \(\frac{3}{p}\).

  3. On modifie l’algorithme de la question I.7 de la façon suivante:

    if Z[1]>Z[0]:
        X=Z[1]
        Y=Z[0]
    else:
        X=Z[0]
        Y=Z[1]
    for p in range(2,n):
        if Z[p]>Y:
            if Z[p]<X:
                Y=Z[p]
            else:
                Y=X
                X=Z[p]
    1. Indiquer les valeurs successivement prises par \(X\) et \(Y\) au cours de l’algorithme:

      • d’une part lorsque \(Z[1]=1, Z[2]=2, \ldots, Z[n]=n\).

      • d’autre part lorsque \(Z[1]=n, Z[2]=n-1, \ldots, Z[n]=1\).

    2. On revient au cas général. Indiquer les valeurs contenues dans les variables X et Y à l’issue de l’algorithme. Déterminer le nombre maximal et le nombre minimal de comparaisons (\(>\)) effectuées entre les valeurs de deux variables ainsi que d’affectations (\(=\)) effectuées.

    3. À l’aide des résultats précédents, calculer les espérances \(E^{\prime}_n\) et \(E^{\prime \prime}_n\) des nombres de comparaisons et d’affectations effectuées au cours de l’algorithme, puis expliciter à l’aide du nombre \(\gamma\) défini dans les préliminaires des réels \(a^{\prime}\), \(b^{\prime}, c^{\prime}, a^{\prime \prime}, b^{\prime \prime}\) tels que l’on ait: \[E_n' = a'n + b' \ln(n) + c' + \circ(1) \quad \text{et} \quad E_n'' = a''\ln(n) + b'' + \circ(1)\]

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