Probabilités et auto-référence
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Probabilités et auto-référence



  1. #1
    FAN FAN

    Probabilités et auto-référence


    ------

    Voici un problème de probabilité tiré de la revue "Pour la Science" de janvier 2004 (page 92) dont la solution est donnée, mais je ne la comprends pas. Quelqu'un pourrait-il me donner des explications. Voici :

    " Un subtil raisonnement autoréférent "
    " L'autoréférence, très présente en mathématique, constitue un moyen astucieux pour résoudre des problèmes sans rapport évident avec l'autoréférence ".

    Exemple d'après D Newmann:

    " On lance une roue de loterie pour tirer au hasard un réel entre 0 et 1. On recommence jusqu'à ce que la somme S des nombres tirés dépasse 1.
    Montrer qu'il faut en moyenne e tirages pour dépasser 1 "

    Solution :
    1. Soit E(t) := nombre de rirages nécessaires en moyenne pour que S dépasse t appartenant à [0,1].
    2. On suppose que E est continue et dérivable.
    3. E(0) = 1
    4. Si le 1er lancer donne x > t, alors E(t) = 1.
    5. Si le 1er lancer donne x <= t, alors E(t) = 1 + E(t-x).
    6. D'où E(t) = Intégrale de t à 1 [1.dx] + Intégrale de 0 à t [(1 + E(t-x))dx]
    E(t) = 1 + Intégrale de 0 à t [E(u) du]. En dérivant :
    E'(t) = E(t) d'où E(t) = exp t soit E(1) = e. "

    Ce que je ne comptrends pas, ce sont les étapes 4. et 5. : Il est dit d'une part que E(t) est une moyenne donc une valeur certaine et d'autre part E(t) semble être traitée comme une variable aléatoire contitionnée (par x > t ou <= t) ?? !!.

    Merci à qui pourra m'expliquer.

    -----

  2. #2
    invité576543
    Invité

    Re : Probabilités et auto-référence

    Bonjour,

    Ecrit comme ça, c'est mieux? :

    1. Soit E(t) := nombre de tirages nécessaires en moyenne pour que S dépasse t appartenant à [0,1].
    2. On suppose que E est continue et dérivable.
    3. E(0) = 1
    3'. Soit X(t) une variable aléatoire "nombre de tirages pour que la somme dépasse t"
    4. Si le 1er lancer donne x > t, alors X(t) = 1.
    5. Si le 1er lancer donne x <= t, alors X(t) = 1 + E(t-x).
    6. D'où E(t) = <X(t)> = Intégrale de t à 1 [1.dx] + Intégrale de 0 à t [(1 + E(t-x))dx]
    E(t) = 1 + Intégrale de 0 à t [E(u) du]. En dérivant :
    E'(t) = E(t) d'où E(t) = exp t soit E(1) = e.

    Cordialement,

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