Modéliser une chaîne de Markov à trois étatsCalculer π₁ et π₂Déterminer une distribution invariante à trois états et l'interpréter
Une ville possède trois stations de vélos $A$, $B$, $C$. Chaque jour, un vélo donné est déplacé ou non selon les probabilités suivantes :
- un vélo en $A$ y reste avec probabilité $0{,}8$, va en $B$ avec probabilité $0{,}1$, en $C$ avec probabilité $0{,}1$ ;
- un vélo en $B$ va en $A$ avec probabilité $0{,}2$, reste en $B$ avec probabilité $0{,}7$, va en $C$ avec probabilité $0{,}1$ ;
- un vélo en $C$ va en $A$ avec probabilité $0{,}1$, en $B$ avec probabilité $0{,}2$, reste en $C$ avec probabilité $0{,}7$.
On note $X_n$ la station du vélo le jour $n$ (états $1=A$, $2=B$, $3=C$) et $\pi_n$ sa distribution ; on admet que $(X_n)$ est une chaîne de Markov.
- Écrire la matrice de transition $P$.
- Le vélo est en $A$ le jour $0$. Calculer $\pi_1$ et $\pi_2$.
- Déterminer la distribution invariante $\pi=\begin{pmatrix} x & y & z \end{pmatrix}$.
- Justifier que $(\pi_n)$ converge vers $\pi$. La ville dispose de $160$ vélos qui évoluent tous de cette manière : combien de vélos peut-on prévoir, à long terme, dans chaque station ?
Indice 1
La $j$-ième équation de $\pi P=\pi$ utilise la colonne $j$ de $P$.
Indice 2
Exprimer $y$ et $z$ en fonction de $x$ à l'aide de deux équations, puis utiliser $x+y+z=1$.
Indice 3
Vérifier le résultat avec l'équation non utilisée.
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