Dans tout l'exercice, les probabilités seront, si nécessaire, arrondies à $10^{-3}$ près.
Une donnée binaire est une donnée qui ne peut prendre que deux valeurs : $0$ ou $1$.
Une donnée de ce type est transmise successivement d'une machine à une autre.
Chaque machine transmet la donnée reçue soit de manière fidèle, soit de façon contraire.
La transmission est fidèle dans $90\,\%$ des cas, et donc contraire dans $10\,\%$ des cas.
Dans tout l'exercice, la première machine reçoit toujours la valeur $1$.
Partie A
Pour tout entier naturel $n\geqslant1$, on note :
- $V_n$ l'évènement : « la $n$-ième machine détient la valeur $1$ » ;
- $\overline{V_n}$ l'évènement : « la $n$-ième machine détient la valeur $0$ ».
-
- Recopier et compléter l'arbre de probabilité donné.
- Démontrer que $P(V_3)=0,82$ et interpréter ce résultat dans le contexte de l'exercice.
- Sachant que la troisième machine a reçu la valeur $1$, calculer la probabilité que la deuxième machine ait aussi reçu la valeur $1$.
- Pour tout entier naturel $n\geqslant1$, on note $p_n=P(V_n)$. La première machine a reçu la valeur $1$, donc $p_1=1$.
- Démontrer que pour tout entier naturel $n\geqslant1$ :
$$p_{n+1}=0,8p_n+0,1.$$
- Démontrer par récurrence que pour tout entier naturel $n\geqslant1$ :
$$p_n=0,5\times0,8^{n-1}+0,5.$$
- Calculer la limite de $p_n$ lorsque $n$ tend vers l'infini. Interpréter ce résultat.
Partie B
On considère une fonction Python simulation qui prend en paramètre un entier naturel $n$ représentant le nombre de transmissions réalisées d'une machine à une autre.
- Déterminer le rôle des instructions des lignes 5 et 6 de l'algorithme.
- Calculer la probabilité que
simulation(4) renvoie la liste [1, 1, 1, 1, 1] et la probabilité que simulation(6) renvoie la liste [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1].