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مسابقة دكتوراه 2016Université Abderrahmane Mira - Béjaïa — الموضوع 02

مسابقة تخصص · Probabilités & Statistiques · المدة: 2سا

Concours LMD 3ème cycle, Processus Stochastiques, Université de Béjaïa, 30 janvier 2016, durée 2h.

التمرين 1

Minimum de deux exponentielles

#exponential-distribution#queueing

Pour deux exponentielles indépendantes, déterminer la loi du minimum, la probabilité que la première soit minimale et le temps moyen du maximum; appliquer à des moyennes 20 et 30 minutes.

الحل

Le minimum est exponentiel de paramètre λ1+λ2\lambda_1+\lambda_2 et P(X1<X2)=λ1/(λ1+λ2)P(X_1<X_2)=\lambda_1/(\lambda_1+\lambda_2). Avec les moyennes 20 et 30, cela vaut 3/53/5. Comme max=X1+X2min\max=X_1+X_2-\min, son espérance vaut 20+3012=3820+30-12=38 minutes.

التمرين 2

Collection de coupons et chaîne de Markov

#coupon-collector#markov-chain#geometric-distribution

Étudier le nombre XnX_n d'images distinctes obtenues parmi NN images équiprobables et le temps TNT_N pour compléter l'album.

الحل

Depuis ii, P(i,i)=i/NP(i,i)=i/N et P(i,i+1)=(Ni)/NP(i,i+1)=(N-i)/N; NN est absorbant. Ti+1TiT_{i+1}-T_i est géométrique de paramètre (Ni)/N(N-i)/N, donc E(TN)=NHNNlogNE(T_N)=NH_N\sim N\log N. Pour N=100N=100, environ 519519 achats; pour six faces, 6H6=14.76H_6=14.7 lancers.

التمرين 3

Signal télégraphique et processus de Poisson

#poisson-process#telegraph-process

Un signal initialement égal à 11 alterne entre 00 et 11 aux sauts d'un Poisson de taux λ\lambda. Calculer P(X(t)=1)P(X(t)=1).

الحل

Le signal vaut 11 si NtN_t est pair. Or P(Nt pair)=12(1+E[(1)Nt])=12(1+e2λt)P(N_t\text{ pair})=\frac12(1+E[(-1)^{N_t}])=\frac12(1+e^{-2\lambda t}).

التمرين 4

Naissance et mort d'un parc de machines

#birth-death-process#stationary-distribution#reliability

Pour KK machines tombant en panne à taux μ\mu et réparées à taux λ\lambda, étudier le nombre de machines actives.

الحل

Dans l'état ii, le taux de naissance est (Ki)λ(K-i)\lambda et le taux de mort iμi\mu. La balance détaillée donne πi=(Ki)pi(1p)Ki\pi_i=\binom Ki p^i(1-p)^{K-i}, p=λ/(λ+μ)p=\lambda/(\lambda+\mu).