Ivan Shishkin, Rye (1878)

Problems/Probability and statisticsUnreviewed

Triangles dans le graphe aléatoire d’Erdös-Renyi

by Baked_Baguette·
60
Difficulty scaleÉchelle de difficulté

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  1. 1–10First steps / middle schoolPremiers pas / collège
  2. 11–25Beginner / high schoolDébutant / lycée
  3. 26–50Intermediate / undergraduateIntermédiaire / licence
  4. 51–70Advanced / graduateAvancé / master
  5. 71–90Expert / specializedExpert / spécialisé
  6. 91–100Research levelNiveau recherche
These levels are approximate guides.Ces niveaux sont des repères approximatifs.
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Français

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Soit un entier n⩾1n \geqslant 1 et un réel pn∈ ]0,1[p_n \in \:]0,1[. On se donne une famille (Xi,j)1⩽i<j⩽n(X_{i,j})_{1 \leqslant i < j \leqslant n} de variables aléatoires i.i.d, chacune de loi de Bernoulli de paramètre pnp_n. On construit un graphe aléatoire GnG_n (non-orienté, simple et sans boucle) d’ensemble de sommets ⟦1,n⟧\llbracket 1,n \rrbracket, tel qu’une arête {i,j}\{i,j\} soit présente dans GnG_n si et seulement si Xi,j=1X_{i,j} = 1.

  1. On note TnT_n le nombre de triangles présents dans GnG_n. Calculer E[Tn]\mathbf{E}[T_n] et E[Tn(Tn−1)]\mathbf{E}[T_n(T_n-1)].
  2. Si XX est une variable aléatoire à valeurs dans N\mathbf{N}, proposer un encadrement de P[X⩾1]\mathbf{P}[X \geqslant 1] faisant intervenir E[X]\mathbf{E}[X] et E[X2]\mathbf{E}[X^2]. En déduire, quand n→+∞n \to +\infty, que :
    P[Tn⩾1]→0   si   pn=o(1n)etP[Tn⩾1]→1   si   1n=o(pn).\mathbf{P}[T_n \geqslant 1] \to 0 \; \text{ si } \; p_n = o{\left( \frac{1}{n} \right)} \quad \text{et} \quad \mathbf{P}[T_n \geqslant 1] \to 1 \; \text{ si } \; \frac{1}{n} = o(p_n).
  3. (Plus difficile) On suppose ici que pn=λ/np_n = \lambda/n pour un certain réel λ\lambda. Montrer que (Tn)(T_n) converge en loi vers une variable aléatoire de Poisson de paramètre λ\lambda. On pourra à cet effet appliquer une méthode des moments.
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References

  1. Nicolas Curien - Random Graphs
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