Fiche de révision Calcul matriciel : suites et convergence

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Si tu es un lycéen en terminale, tu dois déjà avoir planifié tes révisions pour ton baccalauréat 2026. Si ce n’est pas le cas, tu peux te baser sur notre programme de révision en le planifiant en fonction des dates du bac 2026 ou des coefficients des matières … 💪

Suites de nombres et convergence

Propriété : convergence de suite

Une suite de nombres $u_n$ vérifie $u_{n+1}=a\ u_n+b$ avec $-1 < a < 1$.

Alors la suite $u_n$ converge vers le nombre $c$ vérifiant $c=ac+b$.

Déterminer une formule explicite

Une suite de nombres $u_n$ vérifie $u_{n+1}=a\ u_n+b $ avec $a≠1$.

  • on résout l’équation $x=ax+b$1 : elle a une solution unique $c$.
  • on introduit la suite auxiliaire $x_n$ définie par $x_n=u_n-c$. On prouve qu’elle est géométrique (de raison $a$) ; il en résulte que pour tout naturel $n$, $x_n=a^n\ x_0$.
  • on revient à la suite initiale : pour tout naturel $n$, $u_n=x_n+c$. D’où l’expression : $u_n=a^n(u_0-c)+c$.

Suite de matrices

Déterminer une formule explicite à partir de matrices colonnes

Une suite de matrices colonnes $U_n$ vérifie $U_{n+1}=\text A\ U_n+\text B$, où la matrice $\text I-\text A$ est inversible.

  • on résout l’équation $\text C=\text A\text C+\text B$ : elle a une solution unique $\text C=(\text I-\text A)^{-1}\text B$.
  • on introduit la suite auxiliaire $X_n$ définie par $X_n=U_n-\text C$. On prouve qu’elle vérifie, pour tout naturel $n$, $X_{n+1}=\text A\ X_n$, puis par récurrence que $X_n=\text A^n\ X_0$.
  • on revient à la suite initiale : pour tout naturel $n$, $U_n=X_n+\text C$.

D’où l’expression : $U_n=\text A^n(U_0-\text C)+\text C$.

Propriété : convergence lorsque la suite est une matrice ligne

Si $V_n$ est une suite de matrice lignes de même format telle que $V_{n+1}=V_n\ \text A+\text B$, où $\text A$ est une matrice carrée et $\text B$ une matrice ligne, on obtient des résultats analogues : si $\text I-\text A$ est inversible, l’équation $\text C=\text C\text A+\text B$ a une solution unique : $\text C+\text B(\text I-\text A)^{-1}$.

Alors pour tout $n\in\mathbb N$, $V_n=(V_0-\text C)\text A_n+\text C$.

Propriété : convergence d’une suite de matrices

$U_n$ est une suite de matrices de format donné, $\text L$ une matrice de même format. Dire que la suite $U_n$ a pour limite $\text L$ signifie que, pour chaque emplacement, la suite des coefficients de $U_n$ a pour limite le coefficient de $\text L$. On dit aussi que $U_n$ converge vers $\text L$.

Graphe probabiliste, marche aléatoire entre deux états

Définition : graphe probabiliste

Graphe probabiliste Graphe probabiliste

Les sommets indiquent les états et les flèches indiquent les probabilités de transition.

Propriétés : graphe probabiliste

  • Tous les coefficients sont compris entre 0 et 1.
  • Pour toutes les flèches partant d’un même sommet, la somme des probabilités vaut 1.

Définition : matrice de transition

On définit ainsi la matrice de transition $T$ : $T=\begin{pmatrix} 1-p & p \\ q & 1-q \end{pmatrix}$

Attention à la position de chaque coefficient : l’état de départ définit le numéro de ligne, l’état d’arrivée le numéro de colonne.

Propriétés : matrice de transition

  • Tous les coefficients sont compris entre 0 et 1.
  • Pour chaque ligne, la somme des coefficients vaut 1.

Définitions : répartition de probabilité

  • La matrice ligne $P_n=(a_n \; b_n) $est appelée la répartition de probabilité à l’étape $n$.
  • Pour tout naturel $n$, $P_{n+1}=P_nT$ et donc $P_n=P_0T^n$
  • On appelle répartition stable de probabilité une matrice ligne P, dont tous les coefficients sont positifs et de somme 1, vérifiant $P=PT$.
  • Une marche aléatoire entre deux états a pour matrice de transition : $T=\begin{pmatrix} 1-p & p \\ q & 1-q \end{pmatrix}$
  • $P_n=(a_n \; b_n)$ est la répartition de probabilité à l’étape $n$.

Propriété : répartition de probabilité

Si $p$ et $q$ ne sont pas tous les deux nuls, ni tous les deux égaux à 1, alors il existe une répartition stable de probabilité $P$ et une seule : $\begin{aligned}P= \lbrace\{\frac{q}{p+q} \; \frac{p}{p+q}\rbrace\}\end{aligned}$

De plus, quelle que soit la répartition de probabilité initiale $P_0$, la suite $(P_n)$ converge vers $P$.

Propriété : marche aléatoire entre deux états

Si la matrice de transition $T$ admet une puissance n’ayant aucun coefficient nul, alors :

  • Il existe une répartition stable de probabilité $P$ et une seule, telle que $PT=P$;
  • Quelle que soit la répartition de probabilité initiale $P_0$, la suite $(P_n)$ converge vers $P$.