1 Exercice1 Soitn∈Nnetsteecpselrpor’´edudetrliexi’emosei´et´esdespolynˆosopprseOn.Pn(X) tels que : 1 1 n ∀t∈C− {0}, Pnt+ =t1)+ (relation n t t 1. (a) Montrerque siPnexiste alorsPnest unique. 1 2 (b) JustifierqueP0(X) = 2, queP1(X) =Xloppant(,end´evetet, calculer+ )P2(Xtanifierv´) t la relation (relation 1). 2.Montrerparr´ecurrenceque:∀n∈N,Pnexiste et Pn+2(X) =X Pn+1(X)−Pn(X).(relation 2) 3.D´eterminerledegre´dePnepedshlutdaur´egsteerapae´ti.s,noetmr 4. 1 (a) Soitθ∈Rtere.´Dlunnoexenomplruncminet,t∈C− {0}, tel quet(2 cos+ =θ) puis t calculerPn(2 cos(θ)) en fonction denetθ. (b)End´eduirelesracinesdePnen fonction denet une factorisation dePndansR[X]. 1 n (c)Re´soudredansC’´luaeqontit´rcee´edtn.insiler´esultatp0=erteuortarev+ n t 5. (a) CalculerP5(X). (b)End´eduireunefactorisationdeP5(X) dansR[X]. π (c) Encomparant cette factorisation et celle obtenue en 4.b) donner les valeurs exactes de cos 10 3π et cos. 10 2 Exercice2 0−2 1 Soit la matriceM=−2 3−2 . 1−2 0 3 Leproduitscalaireutilise´danscetexerciceestleproduitscalairecanoniquesurR. 1. JustifierqueMest diagonalisable. 1
2. Calculerles valeurs propres deMocssesi´.sareoppresacspseuosselte 3 3.D´eterminerunebaseorthogonaledeRdeesprforme´deveceetrupsorMedu´endteamenueriecirt t t Ptelle queP M Psoit diagonale (Psopsdee´alennartseegi´dP). 3 4. OnposeF=V ect((1,−2,1)) le sous espace vectoriel deRape´rdnegne(1urteecevrl,−2,1) et 3 G=V ect((1,0,−1),(1,1,1)) le sous espace vectoriel deRegne´apnerdctveesrl(1rseu,0,−1) et (1,1,1). Soitple projecteur surFde directionGetqle projecteur surGde directionF. (a) Justifierquepetqenesrlnemieretd´texuanogohtrosruecteprojtdessonmsseodomprihp◦q, q◦petp+q. 3 (b) Onappelle respectivementAetBles matrices depetqdans la base canonique deR. CalculerAetB. 3 5. Onposefl’endomorphisme deRdont la matrice dans la base canonique estM. (a) Montrerquef= 5.p−q. n n (b)Ende´duirefen fonction den,petqpuisMen fonction denpour tout entier natureln.
3 Exercice3 On suppose que l’attente d’un quelconque client aux guichets d’une administration suit une loi exponentielle deparame`treλttnedsa’etpmnestff´eresdiquel,tnadnepe´dnisuotntsotsenliscdete.lssenudsseuartse Soitnun entier ,n>3. On mesurentemps d’attente choisis au hasard. n 1P ie`me NotonsXile temps d’attente duiclient etMn=Xithrietm´lyaemoeannseuqiecedntemps ni=1 d’attente. Pourlesbesoinsdecertainscalculsnousutiliseronslavaleurapproch´eeΦ(2)=0,anglee´isu`dΦ79o5 fonctiondere´partitiond’unevariableale´atoiresuivantlaloinormalecentre´eetre´duite.
3.1 PartieA 1 1. JustifierqueMn.est un estimateur convergent et sans biais de λ 2. (a) Justifierque pournassez grand la loi deMnep.leolniroameeapurenapproch´ut-ˆetre (b) Onsuppose dans cette question queλ>4. Enutilisantcetteapproximationparuneloinormale,e´valuernafin que l’on puisse affirmer 1 avecunrisqued’erreurinf´erieur`a5%quel’onconnaˆıtaucenti`emepre`s. λ 3.2 PartieB 1 On poseYnon se propose dans cette partie de voir si= etYnest , ou non , un estimateur convergent Mn deλ. 1 AppelonsfnetFnititperaalolnoedmaiGamale´tisnedncfolaetr´deonti, n. λ 1 n−λ xn−1 (On rappelle que six >0,fn(x) =λ ex.) Γ (n) 1. n P (a) Rappelerla loi que suit la variableXipuis calculer en fonction defnsienedt´edenuYn. i=1 (b) Montrerque , sin >erio,1riablava´eatlealYnopnuede`ssra´espeeuetqeencl’onaE(Yn) = nλ . n−1 2
(c) Montrerque , sin >l,vae2oltbraie´rlaaaeiYnso`spano’leuqceetriannevaedeuV(Yn) = 2 2 n λ . 2 (n−1) (n−2) 2. (a)Ynest-il un estimateur convergent deλ? Est-il avec ou sans biais? (b)D´eterminer`al’aidedeYnun estimateur convergent et sans biais deλ.
Partie C Dans cette partie on suppose que l’on ne connaˆıt pas la loi du temps d’attente des clients. Soitpdeontioropprla.4a`re´prueitesuttensd’atemptnnuuqoinestcsil De´terminerunnombrenontceunpetrˆınaerquel’opeutaffirmuduqlenoa`aptrrip0a`,rp40uacevase` moins 95% de chances ne pas se tromper.