suites de fibonacci al atoires -...

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Suites de Fibonacci al ´ eatoires Benoˆ ıt Rittaud Universit´ e Paris-13, Institut Galil´ ee Laboratoire Analyse, G´ eom´ etrie et Applications ———— CIRM, Al´ ea 2009 19 mars 2009

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Page 1: Suites de Fibonacci al atoires - gt-alea.math.cnrs.frgt-alea.math.cnrs.fr/alea2009/slides/rittaud.pdf · D e nition D e nition Une suite de Fibonacci al eatoire (F n) n 0 est d e

Suites de Fibonacci aleatoires

Benoıt RittaudUniversite Paris-13, Institut Galilee

Laboratoire Analyse, Geometrie et Applications

————

CIRM, Alea 200919 mars 2009

Page 2: Suites de Fibonacci al atoires - gt-alea.math.cnrs.frgt-alea.math.cnrs.fr/alea2009/slides/rittaud.pdf · D e nition D e nition Une suite de Fibonacci al eatoire (F n) n 0 est d e

Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;

I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;

I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?

I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

Page 10: Suites de Fibonacci al atoires - gt-alea.math.cnrs.frgt-alea.math.cnrs.fr/alea2009/slides/rittaud.pdf · D e nition D e nition Une suite de Fibonacci al eatoire (F n) n 0 est d e

Definition

DefinitionUne suite de Fibonacci aleatoire (Fn)n≥0 est definie par

I une piece qui tombe sur pile avec probabilite p ∈ [0, 1] ;I deux termes initiaux, F0 et F1 ;I la formule

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 si le n-ieme lancer donne pile ;|Fn−1 − Fn−2| si le n-ieme lancer donne face.

Pour p = 1, on retrouve la suite de Fibonacci classique, quiverifie :

Fn+1

Fn−→ ϕ :=

1 +√

52

(Edouard Lucas, 1877).

I Quelle est le facteur de croissance presque sure de (Fn)n ?I Quelle est le facteur de croissance en moyenne de (Fn)n ?

Divakar Viswanath (2000) : pour p = 1/2, le facteur decroissance presque sure (limn(F 1/n

n )) est l’exponentielle de∫14

log(

1 + 4m4

(1 + m2)2

)dνf ,

ou νf est une mesure explicite.

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Arbre reduit

11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 3 3 7 3 5 3111 3 1 5 1 7 1 9 1 5 5 9 5 11 521

1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 5 1 7 1 3 3 5 3 7 3 13

0 2 0 2 0 2 0 22 0 2 2 4 2 4 2 8

1 1 1 11 1 3 1 5

1 1 1 3

0 22

1

11

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Arbre reduit

11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 3 3 7 3 5 3111 3 1 5 1 7 1 9 1 5 5 9 5 11 521

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Arbre reduit

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Arbre reduit

11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 3 3 7 3 5 3111 3 1 5 1 7 1 9 1 5 5 9 5 11 521

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11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 3 3 7 3 5 3111 3 1 5 1 7 1 9 1 5 5 9 5 11 521

1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 5 1 7 1 3 3 5 3 7 3 13

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Arbre reduit

11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 3 3 7 3 5 3111 3 1 5 1 7 1 9 1 5 5 9 5 11 521

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Arbre reduit

11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 3 3 7 3 5 3111 3 1 5 1 7 1 9 1 5 5 9 5 11 521

1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 1 1 3 1 5 1 7 1 3 3 5 3 7 3 13

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Arbre reduit

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Arbre reduit

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Arbre reduit

11 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5 1 1 1 1 1 3 1 5

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Arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

8 2 12 4 6 10 4 18 4 10 6 4 14 12 2 16 8 14 18 8 34

3 7 5 3 11 7 1 9 5 9 11 5 21

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• Chaque enfant droit a deux enfants.

• Chaque enfant gauche a un seul enfant (droit).

• La suite des nombres de nœuds

sur chaque ligne est la suite de Fibonacci.

• La suite des sommes de chaque ligne verifie :

Sk = 2Sk−1 + Sk−3

d’ou Sk ≈ αk , ou α3 = 2α2 + 1

(α ≈ 2,20556943).

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Arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

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• Chaque enfant droit a deux enfants.

• Chaque enfant gauche a un seul enfant (droit).

• La suite des nombres de nœuds

sur chaque ligne est la suite de Fibonacci.

• La suite des sommes de chaque ligne verifie :

Sk = 2Sk−1 + Sk−3

d’ou Sk ≈ αk , ou α3 = 2α2 + 1

(α ≈ 2,20556943).

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Arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

8 2 12 4 6 10 4 18 4 10 6 4 14 12 2 16 8 14 18 8 34

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• Chaque enfant droit a deux enfants.

• Chaque enfant gauche a un seul enfant (droit).

• La suite des nombres de nœuds

sur chaque ligne est la suite de Fibonacci.

• La suite des sommes de chaque ligne verifie :

Sk = 2Sk−1 + Sk−3

d’ou Sk ≈ αk , ou α3 = 2α2 + 1

(α ≈ 2,20556943).

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Arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

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• Chaque enfant droit a deux enfants.

• Chaque enfant gauche a un seul enfant (droit).

• La suite des nombres de nœuds

sur chaque ligne est la suite de Fibonacci.

• La suite des sommes de chaque ligne verifie :

Sk = 2Sk−1 + Sk−3

d’ou Sk ≈ αk , ou α3 = 2α2 + 1

(α ≈ 2,20556943).

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Arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

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• Chaque enfant droit a deux enfants.

• Chaque enfant gauche a un seul enfant (droit).

• La suite des nombres de nœuds

sur chaque ligne est la suite de Fibonacci.

• La suite des sommes de chaque ligne verifie :

Sk = 2Sk−1 + Sk−3

d’ou Sk ≈ αk , ou α3 = 2α2 + 1

(α ≈ 2,20556943).

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Arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

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• Chaque enfant droit a deux enfants.

• Chaque enfant gauche a un seul enfant (droit).

• La suite des nombres de nœuds

sur chaque ligne est la suite de Fibonacci.

• La suite des sommes de chaque ligne verifie :

Sk = 2Sk−1 + Sk−3

d’ou Sk ≈ αk , ou α3 = 2α2 + 1

(α ≈ 2,20556943).

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Notations

I T : arbre binaire complet des suites de Fibonacci aleatoires.I R : arbre reduit.I τn : n-ieme ligne de T.I ρn : n-ieme ligne de R.I s(X ) : ensemble des successeurs dans T de X ⊂ T.

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Notations

I T : arbre binaire complet des suites de Fibonacci aleatoires.

I R : arbre reduit.I τn : n-ieme ligne de T.I ρn : n-ieme ligne de R.I s(X ) : ensemble des successeurs dans T de X ⊂ T.

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Notations

I T : arbre binaire complet des suites de Fibonacci aleatoires.I R : arbre reduit.

I τn : n-ieme ligne de T.I ρn : n-ieme ligne de R.I s(X ) : ensemble des successeurs dans T de X ⊂ T.

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Notations

I T : arbre binaire complet des suites de Fibonacci aleatoires.I R : arbre reduit.I τn : n-ieme ligne de T.

I ρn : n-ieme ligne de R.I s(X ) : ensemble des successeurs dans T de X ⊂ T.

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Notations

I T : arbre binaire complet des suites de Fibonacci aleatoires.I R : arbre reduit.I τn : n-ieme ligne de T.I ρn : n-ieme ligne de R.

I s(X ) : ensemble des successeurs dans T de X ⊂ T.

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Notations

I T : arbre binaire complet des suites de Fibonacci aleatoires.I R : arbre reduit.I τn : n-ieme ligne de T.I ρn : n-ieme ligne de R.I s(X ) : ensemble des successeurs dans T de X ⊂ T.

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;

I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

Page 42: Suites de Fibonacci al atoires - gt-alea.math.cnrs.frgt-alea.math.cnrs.fr/alea2009/slides/rittaud.pdf · D e nition D e nition Une suite de Fibonacci al eatoire (F n) n 0 est d e

De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;

I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.

Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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De l’arbre reduit a l’arbre complet

Idee generale pour obtenir la somme S ′n des nœuds de la n-iemeligne de T :

I on a τn+2 = sn(τ2) = sn(ρ2) ;I on demontre (facile !) que, pour tout k ≥ 2 :

s(ρk ) = ρk+1 + ρk−2 ;

I on en deduit τn+2 en fonction des ρk ;I puisqu’on connaıt les Sk , on devrait donc trouver les S ′n .

Probleme technique : s(ρ1) = 2ρ2 et s(ρ2) = ρ−1.Esquive : prendre F0 = 1 et F1 = ϕ (avec ϕ2 = ϕ+ 1).

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Avec F1 = ϕ > 1

1

ϕ

ϕ−1 ϕ2

ϕ−2 ϕ+ ϕ−1 1 ϕ3

���HHH

••• JJ

JJ

s(ρ1) = ρ2 et s(ρ2) = ρ3 + ϕ−1ρ1

νm :=bm/2c−1∑

i=0

ϕ−1ρm−2i .

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Avec F1 = ϕ > 1

1

ϕ

ϕ−1 ϕ2

ϕ−2 ϕ+ ϕ−1 1 ϕ3

���HHH

••• JJ

JJ

s(ρ1) = ρ2 et s(ρ2) = ρ3 + ϕ−1ρ1

νm :=bm/2c−1∑

i=0

ϕ−1ρm−2i .

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Avec F1 = ϕ > 1

1

ϕ

ϕ−1 ϕ2

ϕ−2 ϕ+ ϕ−1 1 ϕ3

���HHH

••• JJ

JJ

s(ρ1) = ρ2 et s(ρ2) = ρ3 + ϕ−1ρ1

νm :=bm/2c−1∑

i=0

ϕ−1ρm−2i .

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Avec F1 = ϕ > 1

1

ϕ

ϕ−1 ϕ2

ϕ−2 ϕ+ ϕ−1 1 ϕ3

���HHH

••• JJ

JJ

s(ρ1) = ρ2 et s(ρ2) = ρ3 + ϕ−1ρ1

νm :=bm/2c−1∑

i=0

ϕ−1ρm−2i .

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Avec F1 = ϕ > 1

Proposition

τn+2 =bn/3c∑m=0

((nm

)− 2(

nm − 1

))νn+2−3m .

Avec un peu d’analyse, on obtient le facteur de croissance de lasomme des nœuds de τn : α(1 + α−3) = 2(α− 1) (carα3 = 2α2 + 1). Le facteur de croissance cherche est donc α− 1.Reste a generaliser a F1 quelconque. . .

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Avec F1 = ϕ > 1

Proposition

τn+2 =bn/3c∑m=0

((nm

)− 2(

nm − 1

))νn+2−3m .

Avec un peu d’analyse, on obtient le facteur de croissance de lasomme des nœuds de τn : α(1 + α−3)

= 2(α− 1) (carα3 = 2α2 + 1). Le facteur de croissance cherche est donc α− 1.Reste a generaliser a F1 quelconque. . .

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Avec F1 = ϕ > 1

Proposition

τn+2 =bn/3c∑m=0

((nm

)− 2(

nm − 1

))νn+2−3m .

Avec un peu d’analyse, on obtient le facteur de croissance de lasomme des nœuds de τn : α(1 + α−3) = 2(α− 1) (carα3 = 2α2 + 1).

Le facteur de croissance cherche est donc α− 1.Reste a generaliser a F1 quelconque. . .

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Avec F1 = ϕ > 1

Proposition

τn+2 =bn/3c∑m=0

((nm

)− 2(

nm − 1

))νn+2−3m .

Avec un peu d’analyse, on obtient le facteur de croissance de lasomme des nœuds de τn : α(1 + α−3) = 2(α− 1) (carα3 = 2α2 + 1). Le facteur de croissance cherche est donc α− 1.

Reste a generaliser a F1 quelconque. . .

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Avec F1 = ϕ > 1

Proposition

τn+2 =bn/3c∑m=0

((nm

)− 2(

nm − 1

))νn+2−3m .

Avec un peu d’analyse, on obtient le facteur de croissance de lasomme des nœuds de τn : α(1 + α−3) = 2(α− 1) (carα3 = 2α2 + 1). Le facteur de croissance cherche est donc α− 1.Reste a generaliser a F1 quelconque. . .

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Avec une piece desequilibree

On pondere les aretes de l’arbre, et ca marche.

Valeur critique : p = 1/4.

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Avec une piece desequilibree

On pondere les aretes de l’arbre, et ca marche.

Valeur critique : p = 1/4.

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Avec une piece desequilibree

On pondere les aretes de l’arbre, et ca marche.

Valeur critique : p = 1/4.

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Proprietes de l’arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

8 2 12 4 6 10 4 18 4 10 6 4 14 12 2 16 8 14 18 8 34

3 7 5 3 11 7 1 9 5 9 11 5 21

5 1 7 3 5 7 3 13

ll,, ll,, ll,, ll,, ll,,

2 4 4 2 8

3 1 5

1 3

2

1

1

QQ�� QQ�� QQ��

HHH

���

HHH

���

aaaaa

!!!!!

hhhhhhhh((((((((

• Tout couple (a, b) d’entiers premiers

entre eux apparaıt exactement une fois

avec a comme parent de b.

• La marche de (1, 1) a (a, b)

s’obtient a partir du developpement

de a/b en fraction continue.

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Proprietes de l’arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

8 2 12 4 6 10 4 18 4 10 6 4 14 12 2 16 8 14 18 8 34

3 7 5 3 11 7 1 9 5 9 11 5 21

5 1 7 3 5 7 3 13

ll,, ll,, ll,, ll,, ll,,

2 4 4 2 8

3 1 5

1 3

2

1

1

QQ�� QQ�� QQ��

HHH

���

HHH

���

aaaaa

!!!!!

hhhhhhhh((((((((

• Tout couple (a, b) d’entiers premiers

entre eux apparaıt exactement une fois

avec a comme parent de b.

• La marche de (1, 1) a (a, b)

s’obtient a partir du developpement

de a/b en fraction continue.

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Proprietes de l’arbre reduit

5 11 9 5 19 9 1 11 7 13 15 7 29 11 3 17 5 7 13 5 23 7 17 11 7 25 19 3 251323 29 13 55

8 2 12 4 6 10 4 18 4 10 6 4 14 12 2 16 8 14 18 8 34

3 7 5 3 11 7 1 9 5 9 11 5 21

5 1 7 3 5 7 3 13

ll,, ll,, ll,, ll,, ll,,

2 4 4 2 8

3 1 5

1 3

2

1

1

QQ�� QQ�� QQ��

HHH

���

HHH

���

aaaaa

!!!!!

hhhhhhhh((((((((

• Tout couple (a, b) d’entiers premiers

entre eux apparaıt exactement une fois

avec a comme parent de b.

• La marche de (1, 1) a (a, b)

s’obtient a partir du developpement

de a/b en fraction continue.

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11)

: DDGDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : D

DGDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DD

GDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDG

DDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGD

DDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDD

DDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDD

DGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDD

GDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDG

DGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

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Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGD

Ga b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGDG

a b a a a b b3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGDG

a b a a a b b3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

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Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

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Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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Proprietes de l’arbre reduit

1

1

2

1

3

4

7

11

4

15

11

Marche jusqu’a (15, 11) : DDGDDDDGDGa b a a a b b

3 1 2 1

1511

= 1 +1

2 +1

1 +13

= [1, 2, 1, 3]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

��

q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

��

��

��

���

���

��

��

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

��

q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 6

16

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

��

q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

��

q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

��

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]56

= [0, 1, 5]

��

��

q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]56

= [0, 1, 5]

��

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q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

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q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

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q = 7

17

= [0, 7]

27

= [0, 3, 2]

37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]

57

= [0, 1, 2, 2]

67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

��

q = 7

17

= [0, 7]27

= [0, 3, 2]37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]57

= [0, 1, 2, 2]67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

Conjecture

Pour tout entier q , il existe p < q , premier avec q , tel que lesquotients partiels de p/q soient majores par 5.

q = 616

= [0, 6]

56

= [0, 1, 5]

��

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q = 7

17

= [0, 7]27

= [0, 3, 2]37

= [0, 2, 1]

47

= [0, 1, 1, 3]57

= [0, 1, 2, 2]67

= [0, 1, 6]

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En passant : la conjecture de Zaremba

La conjecture est equivalente a l’affirmation suivante :

retirons de l’arbre reduit tous les nœuds que l’on peut atteindrepar une marche contenant l’une des sequences

DDGDDGDDG ou DGDDGDDGD.Les nœuds de l’arbre restant contiennent tous les entiers.

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Facteur de croissance presque sure

TheoremeSoit p ∈ [0, 1]. Les valeurs F0 et F1 etant choisies, on definit lasuite (Fn)n par

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 avec probabilite p ;|Fn−1 − Fn−2| avec probabilite 1− p.

Pour presque toute suite ainsi construite, on a

1n

log(Fn) =1n

n−1∑i=1

log(

Fi+1

Fi

)n→+∞−→

∫ +∞

0log(x )dνp(x ),

ou νp est definie inductivement a l’aide des intervalles deStern-Brocot.

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Facteur de croissance presque sure

TheoremeSoit p ∈ [0, 1]. Les valeurs F0 et F1 etant choisies, on definit lasuite (Fn)n par

Fn ={

Fn−1 + Fn−2 avec probabilite p ;|Fn−1 − Fn−2| avec probabilite 1− p.

Pour presque toute suite ainsi construite, on a

1n

log(Fn) =1n

n−1∑i=1

log(

Fi+1

Fi

)n→+∞−→

∫ +∞

0log(x )dνp(x ),

ou νp est definie inductivement a l’aide des intervalles deStern-Brocot.

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Construction de νp

ab⊕ c

d=

a + bc + d

01

10

• •

1

•1

1

ρ 1− ρ

•1

2

•2

1

ρ(1− ρ) ρ2 (1− ρ)2 (1− ρ)ρ

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Suites de Fibonacci aleatoires generalisees

DefinitionSoit λ un reel. Les valeurs F0 et F1 etant choisies, on definit lasuite (Fn)n par

Fn ={

λFn−1 + Fn−2 avec probabilite p ;|λFn−1 − Fn−2| avec probabilite 1− p.

Quel est le facteur de croissance (s’il existe) ?

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Suites de Fibonacci aleatoires generalisees

DefinitionSoit λ un reel. Les valeurs F0 et F1 etant choisies, on definit lasuite (Fn)n par

Fn ={

λFn−1 + Fn−2 avec probabilite p ;|λFn−1 − Fn−2| avec probabilite 1− p.

Quel est le facteur de croissance (s’il existe) ?

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Suites de Fibonacci aleatoires generalisees

DefinitionSoit λ un reel. Les valeurs F0 et F1 etant choisies, on definit lasuite (Fn)n par

Fn ={

λFn−1 + Fn−2 avec probabilite p ;|λFn−1 − Fn−2| avec probabilite 1− p.

Quel est le facteur de croissance (s’il existe) ?

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Le cas λ =√

2

√2 5

√2 3√

2 7√

2 3√

2 5√

2 9√

2√

2 9√

2 7√

2 15√

2

5 7 11 1 13 9 19 5 7 3 17 11 25 7 13 23 3 25 19 41

3 5 1 7 5 11

2√

2 2√

2 4√

2

1 3

√2��

1• Cet arbre est le plus gros arbre binaire

dans lequel on ne peut pas aller a gauche

trois fois de suite.

• La somme Sn de chaque ligne verifie :

Sn = 2√

2Sn−1 + Sn−4

d’ou Sn ≈ βn , ou β4 = 2√

2β3 + 1

(β ≈ 2,87069765).

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Le cas λ =√

2

√2 5

√2 3√

2 7√

2 3√

2 5√

2 9√

2√

2 9√

2 7√

2 15√

2

5 7 11 1 13 9 19 5 7 3 17 11 25 7 13 23 3 25 19 41

3 5 1 7 5 11

2√

2 2√

2 4√

2

1 3

√2��

1

• Cet arbre est le plus gros arbre binaire

dans lequel on ne peut pas aller a gauche

trois fois de suite.

• La somme Sn de chaque ligne verifie :

Sn = 2√

2Sn−1 + Sn−4

d’ou Sn ≈ βn , ou β4 = 2√

2β3 + 1

(β ≈ 2,87069765).

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Le cas λ =√

2

√2 5

√2 3√

2 7√

2 3√

2 5√

2 9√

2√

2 9√

2 7√

2 15√

2

5 7 11 1 13 9 19 5 7 3 17 11 25 7 13 23 3 25 19 41

3 5 1 7 5 11

2√

2 2√

2 4√

2

1 3

√2��

1• Cet arbre est le plus gros arbre binaire

dans lequel on ne peut pas aller a gauche

trois fois de suite.

• La somme Sn de chaque ligne verifie :

Sn = 2√

2Sn−1 + Sn−4

d’ou Sn ≈ βn , ou β4 = 2√

2β3 + 1

(β ≈ 2,87069765).

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Le cas λ =√

2

√2 5

√2 3√

2 7√

2 3√

2 5√

2 9√

2√

2 9√

2 7√

2 15√

2

5 7 11 1 13 9 19 5 7 3 17 11 25 7 13 23 3 25 19 41

3 5 1 7 5 11

2√

2 2√

2 4√

2

1 3

√2��

1

• Cet arbre est le plus gros arbre binaire

dans lequel on ne peut pas aller a gauche

trois fois de suite.

• La somme Sn de chaque ligne verifie :

Sn = 2√

2Sn−1 + Sn−4

d’ou Sn ≈ βn , ou β4 = 2√

2β3 + 1

(β ≈ 2,87069765).

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Le cas λ =√

2

√2 5

√2 3√

2 7√

2 3√

2 5√

2 9√

2√

2 9√

2 7√

2 15√

2

5 7 11 1 13 9 19 5 7 3 17 11 25 7 13 23 3 25 19 41

3 5 1 7 5 11

2√

2 2√

2 4√

2

1 3

√2��

1

• Cet arbre est le plus gros arbre binaire

dans lequel on ne peut pas aller a gauche

trois fois de suite.

• La somme Sn de chaque ligne verifie :

Sn = 2√

2Sn−1 + Sn−4

d’ou Sn ≈ βn , ou β4 = 2√

2β3 + 1

(β ≈ 2,87069765).

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Le cas λ =√

2

√2 5

√2 3√

2 7√

2 3√

2 5√

2 9√

2√

2 9√

2 7√

2 15√

2

5 7 11 1 13 9 19 5 7 3 17 11 25 7 13 23 3 25 19 41

3 5 1 7 5 11

2√

2 2√

2 4√

2

1 3

√2��

1

• Cet arbre est le plus gros arbre binaire

dans lequel on ne peut pas aller a gauche

trois fois de suite.

• La somme Sn de chaque ligne verifie :

Sn = 2√

2Sn−1 + Sn−4

d’ou Sn ≈ βn , ou β4 = 2√

2β3 + 1

(β ≈ 2,87069765).

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Suites de Fibonacci aleatoires generalisees

Plus generalement, tout ce qui precede s’adapte pour λ de laforme 2 cos(π/k), avec k ≥ 3 entier (premieres valeurs : 1,

√2,

ϕ,√

3,. . . ).