Calculateur d'état stationnaire (Markov)
La distribution à long terme d'une chaîne de Markov : les probabilités vers lesquelles le système converge, quel que soit son point de départ. Saisis la matrice de transition (chaque ligne = probabilités sortantes d'un état) et il résout π·P = π par itération de la puissance, donnant la probabilité stationnaire de chaque état.
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Tous les outils : Maths discrètes & graphes →Ouvre Calculateur d'état stationnaire (Markov) et tu obtiens une réponse immédiatement, sans compte à créer. Il couvre les probabilités vers lesquelles le système converge, quel que soit son point de départ. Saisis la matrice de transition (chaque ligne = probabilités sortantes d'un état) et il résout π·P = π par itération de la puissance, donnant la probabilité stationnaire de chaque état — ajustez l'un d'eux et le résultat suit immédiatement.
Comment l'utiliser
- Ouvre l'outil — sans inscription ni installation.
- Saisis tes données ou ajuste les options disponibles.
- Obtiens ton résultat instantanément, puis copie-le ou télécharge-le.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Calculateur d'état stationnaire (Markov) ?
La distribution à long terme d'une chaîne de Markov : les probabilités vers lesquelles le système converge, quel que soit son point de départ. Saisis la matrice de transition (chaque ligne = probabilités sortantes d'un état) et il résout π·P = π par itération de la puissance, donnant la probabilité stationnaire de chaque état.
À quoi ressemble un cas concret ?
P = [[0,9 ; 0,1], [0,5 ; 0,5]] → π = (5/6 ; 1/6) ≈ (0,833 ; 0,167) — l'outil affiche chaque étape intermédiaire, pas seulement le résultat final.
Que prend-il en compte ?
Il tient compte de les probabilités vers lesquelles le système converge, quel que soit son point de départ. Saisis la matrice de transition (chaque ligne = probabilités sortantes d'un état) et il résout π·P = π par itération de la puissance, donnant la probabilité stationnaire de chaque état. Modifie l'un d'eux et le résultat suit immédiatement.
Dans quels cas s'en sert-on concrètement ?
Tout ce qui se modélise en points et liens : un plus court chemin, la capacité d'un réseau, un ordonnancement avec dépendances, ou un circuit réduit à sa logique.
Quelle est l'erreur la plus fréquente ?
Supposer qu'un plus court chemin le reste quand un poids change de signe. Les arêtes négatives invalident l'argument glouton sur lequel repose Dijkstra, et l'algorithme rend une réponse fausse avec assurance plutôt qu'une erreur.
Qu'y a-t-il d'autre rangé à côté ?
Calculateur d'opérations bit à bit, Générateur de triangulation de Delaunay et Calculateur du plus court chemin de Dijkstra partagent sa section. Ce ne sont pas des variantes de celui-ci — être rangé ensemble n'est pas se ressembler — mais c'est là qu'il faut chercher si ce n'était finalement pas le bon outil.
D'où viennent les données ?
Les algorithmes sont ceux des manuels et leurs résultats exacts pour le graphe saisi. Ce qui varie, c'est le coût : plusieurs de ces problèmes n'ont pas de solution efficace connue, les grandes entrées sont donc traitées par heuristique et l'outil le signale.