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Un exemple en TES pour commencer. Un individu vit dans un lieu o? il est susceptible de contracter une maladie. Il peut ?tre dans l'un des trois ?tats suivants: I:immunis? M:malade S:ni malade, ni immunis? On sait que d'un mois ? l'autre, son ?tat peut changer selon la r?gle suivante:
E N D
1. Théorème de Perron-Frobenius Application aux chaînes de Markov
2. Un exemple en TES pour commencer
3. Comment un élève de TES traite-t-il le problème ?
4. Modifions les probabilités de l’énoncé
5. Et plus tard…
6. Un autre exemple
7. Vérification
8. Vérification
9. Conclusion
10. Quelques remarques L’existence et l’unicité d’une probabilité invariante uM = u ne garantissent pas la convergence du système.
La vitesse de convergence est très variable et ne dépend pas de l’allure du graphe mais des probabilités de transition.
11. Un peu de vocabulaire
12. Un peu de vocabulaire
13. Un peu de vocabulaire
14. Théorème de Perron-Frobenius
15. Théorème de Perron-Frobenius
16. Théorème de Perron-Frobenius
17. Conséquences : application aux matrices de transition (stochastique)
18. Conséquences : application aux matrices de transition (stochastique) Cas particulier de la méthode des puissances pour déterminer un vecteur propre de la valeur propre dominante.Cas particulier de la méthode des puissances pour déterminer un vecteur propre de la valeur propre dominante.
19. Revenons à nos exemples On constate que nous ne pouvons pas appliquer ce théorème à nos exemples, car nos matrices ont au moins un coefficient nul.
20. Amélioration du théorème de Perron Les conclusions du théorème de Perron, restent vraies lorsque l’on suppose M à coefficients positifs et qu’il existe une puissance de M qui soit à coefficients strictement positifs.
21. Application à nos exemples
22. Application à nos exemples (2)
23. Application à nos exemples (3)
24. Matrice ergodique
25. Reprenons nos exemples
26. Sommet apériodique
27. Période d’un graphe fortement connexe
28. Critère d’ergodicité
29. Un critère simple
30. Remarque complémentaire