Evaluation de performances (2014-2015) J. Herrmann / E. Thierry
TD n° 8 - Chaînes de Markov à temps discret
Exercice 1. Première utilisation du théorème d’arrêt pour les martingales
Théorème (Théorème d’arrêt de Doob / optional stopping theorem).Soit (Mn)martingale (resp. sous-/sur-)
pour (Xn)et T temps d’arrêt pour (Xn). Si au moins l’une de ces conditions est vraie :
1. T ≤N p.s. où N ∈N
2. T < ∞ et ∀n∈N,|Mn| ≤ C p.s. où C ∈R+
3. E(T)< ∞ et ∀n∈N,|Mn+1−Mn| ≤ C p.s. où C ∈R+
Alors E(MT)=E(M0)(resp. ≥/≤).
Premières applications : soit (Xn) marche symétrique sur Z, 0 ≤i≤N, soit T=τ{0,N}temps d’absorption
par 0 ou N. Proposer des martingales pour calculer les valeurs suivantes :
– la probabilité d’absorption par Nen partant de i, càd Pi(TN< +∞),
– le moyen d’absorption Ei(T) en partant de i.
Exercice 2. Première utilisation des théorèmes de Foster
Théorème (Premier théorème de Foster).Soit (Xn)une chaîne de Markov homogène irréductible de terme
général pi j sur un ensemble E dénombrable. S’il existe une fonction h :E→R+, un ensemble fini F et une
constante ²>0tels que
X
k∈E
pi k h(k)< ∞ pour tout i ∈F
X
k∈E
pi k h(k)≤h(i)−²pour tout i ∉F,
alors (Xn)est récurrente positive.
Théorème (Second théorème de Foster).Soit Xnune chaîne de Markov homogène irréductible de terme
général pi j sur un ensemble E dénombrable. S’il existe une fonction h :E→R+et un ensemble fini F tels que
E(h(X1)−h(X0)|X0=i)< +∞ ∀i∉F i.e.h est à incréments bornés
h(j0)>max
i∈Fh(i)pour un certain j0∉F
X
k∈E
pi k h(k)≥h(i)pour tout i ∉F
alors (Xn)n’est pas récurrente positive.
Premières utilisations : considérer la marche aléatoire suivante sur N: si Xn=0, alors Xn+1=1 avec proba 1,
et si Xn≥1, alors
Xn+1=(Xn+1 avec proba p
Xn−1 avec proba 1−p
En utilisant les théorèmes de Foster, dire pour quelles valeurs de pcette chaîne de Markov est récurrente
positive.
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