Voici 20 exercices de graphes classés par difficulté croissante, pour la Terminale maths expertes. Tu commences par du calcul direct (ordre, degrés, matrice d’adjacence), tu montes vers la connexité et le comptage de chemins par les puissances de la matrice, puis tu termines par les chaînes de Markov et deux problèmes de synthèse type DS. Les deux derniers exercices, repérés 🟠, t’ouvrent la porte de la prépa ECG. Chaque correction est détaillée étape par étape, avec la figure du graphe et la ligne « ce qu’il faut rédiger ». Un PDF distinct propose 15 exercices supplémentaires corrigés.

Au programme — Chapitre « Graphes et matrices » de l’enseignement de maths expertes en Terminale (BO spécial n°8 du 25 juillet 2019). Les graphes y sont évalués en contrôle continu : on parle donc de problème type DS, pas d’épreuve finale. Pour le calcul matriciel pur (inverse, déterminant), va plutôt voir les exercices corrigés sur les matrices.

Rappel de cours express

Avant de te lancer, voici les quelques résultats que tu vas mobiliser dans tous les exercices. Garde-les sous les yeux.

Vocabulaire de base

  • Ordre d’un graphe : son nombre de sommets.
  • Degré d’un sommet : le nombre d’arêtes qui en partent.
  • Graphe complet : tous les sommets sont reliés deux à deux. Un graphe complet d’ordre \(n\) possède \(\displaystyle\frac{n(n-1)}{2}\) arêtes.
  • Graphe connexe : toute paire de sommets peut être reliée par une chaîne.

Lemme des poignées de main — La somme des degrés de tous les sommets est égale au double du nombre d’arêtes : \(\sum_{i} d(s_i) = 2m\).

Théorème des chemins — Si \(A\) est la matrice d’adjacence d’un graphe, le coefficient en ligne \(i\), colonne \(j\) de \(A^n\) donne le nombre de chaînes de longueur \(n\) reliant le sommet \(i\) au sommet \(j\).

Chaîne de Markov — Avec la convention des lignes, \(\pi(n+1) = \pi(n)\,P\) et \(\pi(n) = \pi(0)\,P^n\). Une distribution invariante vérifie \(\pi = \pi P\).

Convention des matrices de transition. Au lycée et en ECG, la matrice \(P\) se lit en lignes : \(P_{ij}\) est la probabilité d’aller de l’état \(i\) vers l’état \(j\), et chaque ligne a pour somme 1. Si un corrigé utilise la convention colonnes, il faut transposer. Garde la même convention du début à la fin de ta copie.


Exercices d’application directe ★

On démarre en douceur : lire un graphe, compter, construire et interpréter sa matrice. Aucun piège, juste les réflexes de base.

Exercice 1 — Ordre et degrés ★

On considère le graphe ci-dessous, de sommets A, B, C, D et E, avec les arêtes A–B, A–C, B–C, C–D, D–E et C–E. Donne l’ordre du graphe, puis le degré de chaque sommet.

Graphe non orienté à cinq sommets A, B, C, D, E reliés par six arêtes, le sommet C étant le plus relié
Un graphe d’ordre 5 dont on veut lire les degrés
Voir la correction de l’exercice 1

Le graphe a 5 sommets : son ordre est 5.

On compte les arêtes partant de chaque sommet :

  • A relié à B, C → \(d(A)=2\)
  • B relié à A, C → \(d(B)=2\)
  • C relié à A, B, D, E → \(d(C)=4\)
  • D relié à C, E → \(d(D)=2\)
  • E relié à C, D → \(d(E)=2\)

Ce qu’il faut rédiger : « Ordre 5 ; degrés \(d(A)=d(B)=d(D)=d(E)=2\) et \(d(C)=4\). »


Exercice 2 — Lemme des poignées de main ★

Reprends le graphe de l’exercice 1. Calcule la somme des degrés, puis déduis-en le nombre d’arêtes sans les recompter sur la figure.

Voir la correction de l’exercice 2

Somme des degrés : \(2+2+4+2+2 = 12\).

D’après le lemme des poignées de main, \(\sum d(s_i) = 2m\), donc :

\(m = \displaystyle\frac{12}{2} = 6\).

Conclusion : le graphe possède 6 arêtes, ce qui confirme la lecture de la figure.


Exercice 3 — Graphe complet ★

Dans un tournoi, 7 joueurs se rencontrent tous une fois. On modélise les rencontres par un graphe complet d’ordre 7. Combien de matchs sont joués ?

Voir la correction de l’exercice 3

Chaque match est une arête d’un graphe complet d’ordre \(n=7\). Le nombre d’arêtes vaut :

\(\displaystyle\frac{n(n-1)}{2} = \displaystyle\frac{7\times 6}{2} = 21\).

Conclusion : 21 matchs sont joués. (On peut aussi voir ce nombre comme le nombre de paires de joueurs, c’est-à-dire une combinaison de 2 parmi 7.)


Exercice 4 — Construire la matrice d’adjacence ★

On considère le graphe non orienté de sommets A, B, C, D, dont les arêtes sont A–B, A–C, B–C et C–D. Écris sa matrice d’adjacence \(A\) dans l’ordre A, B, C, D.

Graphe non orienté à quatre sommets A, B, C, D formant un triangle A-B-C avec un sommet D accroché à C
Le graphe dont on construit la matrice d’adjacence
Voir la correction de l’exercice 4

On met un 1 en case \((i,j)\) lorsque les sommets \(i\) et \(j\) sont reliés, 0 sinon. Le graphe étant non orienté, la matrice est symétrique :

\(A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}\)

Vérification : la somme des coefficients de la ligne de C vaut \(1+1+0+1 = 3 = d(C)\) ✓. La diagonale est nulle (pas de boucle).


Exercice 5 — Lire un graphe depuis sa matrice ★

Un graphe simple non orienté a pour matrice d’adjacence, dans l’ordre des sommets 1, 2, 3, 4 :

\(M = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 \end{pmatrix}\)

Vérifie que cette matrice est compatible avec un graphe non orienté. Donne le degré de chaque sommet et le nombre d’arêtes.

Voir la correction de l’exercice 5

La matrice est symétrique : elle est compatible avec le graphe non orienté annoncé. La symétrie seule ne suffirait pas à exclure un graphe orienté à arcs réciproques.

Le degré d’un sommet est la somme des coefficients de sa ligne :

  • \(d(1) = 0+1+0+1 = 2\)
  • \(d(2) = 1+0+1+1 = 3\)
  • \(d(3) = 0+1+0+0 = 1\)
  • \(d(4) = 1+1+0+0 = 2\)

Somme des degrés : \(2+3+1+2 = 8\), donc \(m = \displaystyle\frac{8}{2} = 4\) arêtes.

Conclusion : graphe non orienté, 4 arêtes.

🎁 EN BONUS

15 exercices supplémentaires corrigés dans une fiche PDF

15 exercices supplémentaires corrigés, du calcul direct aux chaînes de Markov — parfait pour réviser avant un DS.

📄 Télécharger les 15 exos bonus (PDF)

Gratuit, corrections détaillées incluses.


Exercices d’approfondissement ★★

On passe aux raisonnements : prouver la connexité, repérer un piège classique, appliquer le théorème d’Euler et exploiter les puissances de la matrice.

Exercice 6 — Montrer qu’un graphe est connexe ★★

Un réseau de 5 bornes électriques est modélisé par un graphe de sommets A, B, C, D, E, d’arêtes A–B, B–C, C–D, D–E et A–C. Montre que ce graphe est connexe.

Voir la correction de l’exercice 6

Méthode efficace sur un petit graphe : montrer que tout sommet est relié à un sommet pivot, par exemple A.

  • A–B : chaîne directe.
  • A–C : chaîne directe.
  • A–C–D : A rejoint D.
  • A–C–D–E : A rejoint E.

Tout sommet est donc relié à A par une chaîne. Par transitivité, deux sommets quelconques sont reliés en passant par A.

Ce qu’il faut rédiger : « Chaque sommet est relié à A par une chaîne, donc toute paire de sommets est reliée : le graphe est connexe. » Voir la méthode complète sur la page graphe connexe.


Exercice 7 — Le piège de la connexité ★★

Un élève affirme : « Ce graphe n’a aucun sommet isolé, donc il est connexe. » On considère le graphe de sommets A, B, C, D avec seulement les arêtes A–B et C–D. Cet élève a-t-il raison ?

Graphe de quatre sommets formé de deux arêtes séparées, A relié à B et C relié à D, sans aucune connexion entre les deux paires
Contre-exemple : aucun sommet isolé, mais graphe non connexe
Voir la correction de l’exercice 7

L’élève a tort. Aucun des quatre sommets n’est isolé : A et B ont pour degré 1, C et D aussi. Pourtant, il n’existe aucune chaîne reliant A à C : les arêtes A–B et C–D forment deux morceaux séparés.

Le graphe possède donc deux composantes connexes : {A, B} et {C, D}. Il n’est pas connexe.

À retenir : « aucun sommet isolé » n’implique jamais « connexe ». La seule définition correcte est : toute paire de sommets est reliée par une chaîne.


Exercice 8 — Chaîne eulérienne et théorème d’Euler ★★

Reprends le graphe de l’exercice 1 (sommets A, B, C, D, E ; arêtes A–B, A–C, B–C, C–D, D–E, C–E). Peut-on parcourir toutes les arêtes une seule fois chacune (chaîne eulérienne) ? Si oui, en quels sommets peut-elle commencer ?

Voir la correction de l’exercice 8

D’abord, le graphe est connexe (vérification immédiate). On applique le théorème d’Euler : un graphe connexe admet une chaîne eulérienne si et seulement s’il a exactement 0 ou 2 sommets de degré impair.

Degrés (ex. 1) : \(d(A)=2\), \(d(B)=2\), \(d(C)=4\), \(d(D)=2\), \(d(E)=2\). Tous sont pairs : il y a 0 sommet de degré impair.

Conclusion : il existe une chaîne eulérienne. Comme il y a 0 sommet de degré impair, c’est même un cycle eulérien : il peut commencer (et finir) en n’importe quel sommet.


Exercice 9 — Compter les chemins avec A² ★★

On reprend la matrice \(A\) de l’exercice 4. Calcule \(A^2\) et détermine le nombre de chaînes de longueur 2 reliant A à D, puis le nombre de chaînes de longueur 2 reliant C à C.

Voir la correction de l’exercice 9

On élève \(A\) au carré par produit matriciel :

\(A^2 = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 3 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 1 \end{pmatrix}\)

D’après le théorème des chemins, le coefficient (ligne, colonne) de \(A^2\) donne le nombre de chaînes de longueur 2.

  • Case (A, D) : coefficient \(1\) → une seule chaîne de longueur 2 : A–C–D.
  • Case (C, C) : coefficient \(3\) → trois chaînes : C–A–C, C–B–C, C–D–C.

Conclusion : 1 chaîne A→D de longueur 2, et 3 chaînes fermées de longueur 2 issues de C.


Exercice 10 — Compter les chemins avec A³ ★★

Toujours avec la matrice \(A\) de l’exercice 4. On donne la première ligne de \(A^3\) : \((2,\ 3,\ 4,\ 1)\). Combien existe-t-il de chaînes de longueur 3 reliant A à D ? Liste-les pour vérifier.

Voir la correction de l’exercice 10

La première ligne de \(A^3\) correspond au sommet A. Le coefficient en colonne D vaut \(1\) : il existe donc une seule chaîne de longueur 3 reliant A à D.

Vérification « à la main ». Une chaîne A → \(v_1\) → \(v_2\) → D doit finir par un voisin de D, donc \(v_2 = C\). Il faut \(v_1\) voisin de A et de C : parmi {B, C}, seul B convient. On obtient :

\(A \to B \to C \to D\)

Conclusion : une unique chaîne de longueur 3, ce qui confirme le coefficient. La démonstration générale du théorème des chemins se fait par récurrence.


Exercices sur les chaînes de Markov ★★ à ★★★

Place maintenant aux graphes probabilistes. On passe du graphe pondéré à la matrice de transition, puis au calcul de la distribution à l’étape \(n\) et à la distribution invariante.

Exercice 11 — Du graphe à la matrice de transition ★★

Un service de streaming observe ses abonnés d’un mois sur l’autre. Un abonné (état A) reste abonné avec probabilité 0,8 ; un non-abonné (état B) s’abonne avec probabilité 0,1. Dessine le graphe probabiliste et écris la matrice de transition \(P\) (ordre A, B).

Voir la correction de l’exercice 11

Depuis A : reste en A avec 0,8, donc part vers B avec \(1-0{,}8 = 0{,}2\).

Depuis B : passe en A avec 0,1, donc reste en B avec \(1-0{,}1 = 0{,}9\).

Chaque ligne a bien pour somme 1 (convention des lignes) :

\(P = \begin{pmatrix} 0{,}8 & 0{,}2 \\ 0{,}1 & 0{,}9 \end{pmatrix}\)

Conclusion : cette matrice est la matrice de transition de la chaîne.


Exercice 12 — Distribution à l’étape n ★★

On reprend la matrice \(P\) de l’exercice 11. À l’instant 0, la moitié des clients potentiels sont abonnés : \(\pi(0) = (0{,}5\ ;\ 0{,}5)\). Calcule \(\pi(1)\) puis \(\pi(2)\).

Voir la correction de l’exercice 12

On utilise \(\pi(n+1) = \pi(n)\,P\) (vecteur ligne à gauche).

\(\pi(1)=(0{,}5\ ;\ 0{,}5)P\).
Première coordonnée : \(0{,}5\times0{,}8+0{,}5\times0{,}1=0{,}45\).
Seconde coordonnée : \(0{,}5\times0{,}2+0{,}5\times0{,}9=0{,}55\).

\(\pi(1) = (0{,}45\ ;\ 0{,}55)\)

\(\pi(2)=\pi(1)P\).
Première coordonnée : \(0{,}45\times0{,}8+0{,}55\times0{,}1=0{,}415\).
Seconde coordonnée : \(0{,}45\times0{,}2+0{,}55\times0{,}9=0{,}585\).

\(\pi(2) = (0{,}415\ ;\ 0{,}585)\)

Conclusion : la proportion d’abonnés diminue : 50 %, puis 45 %, puis 41,5 %.


Exercice 13 — Distribution invariante (2 états) ★★

Toujours avec \(P\) de l’exercice 11. Détermine la distribution invariante \(\pi = (a\ ;\ b)\), c’est-à-dire la proportion d’abonnés qui finit par se stabiliser.

Voir la correction de l’exercice 13

On cherche \(\pi\) tel que \(\pi = \pi P\) avec \(a + b = 1\). La première coordonnée donne :

\(a = 0{,}8\,a + 0{,}1\,b\)

\(0{,}2\,a = 0{,}1\,b\) donc \(b = 2a\).

Avec \(a + b = 1\) : \(a + 2a = 1\), d’où \(a = \displaystyle\frac{1}{3}\) et \(b = \displaystyle\frac{2}{3}\).

Conclusion : \(\pi = \left(\displaystyle\frac{1}{3}\ ;\ \displaystyle\frac{2}{3}\right)\). À long terme, environ 33 % d’abonnés, indépendamment du point de départ.


Exercice 14 — Graphe probabiliste à 3 états ★★

Une machine a trois états au fil des heures : « fonctionne » (1), « ralentie » (2), « en panne » (3). On donne la matrice de transition (ordre 1, 2, 3) :

\(P = \begin{pmatrix} 0{,}5 & 0{,}5 & 0 \\ 0{,}25 & 0{,}5 & 0{,}25 \\ 0 & 0{,}5 & 0{,}5 \end{pmatrix}\)

La machine fonctionne à l’instant 0 : \(\pi(0) = (1\ ;\ 0\ ;\ 0)\). Calcule \(\pi(1)\) et \(\pi(2)\).

Voir la correction de l’exercice 14

\(\pi(1) = (1\ ;\ 0\ ;\ 0)\,P = (0{,}5\ ;\ 0{,}5\ ;\ 0)\) (on lit simplement la 1re ligne de \(P\)).

\(\pi(2) = (0{,}5\ ;\ 0{,}5\ ;\ 0)\,P\) :

  • État 1 : \(0{,}5\times 0{,}5 + 0{,}5\times 0{,}25 = 0{,}375\)
  • État 2 : \(0{,}5\times 0{,}5 + 0{,}5\times 0{,}5 = 0{,}5\)
  • État 3 : \(0{,}5\times 0 + 0{,}5\times 0{,}25 = 0{,}125\)
\(\pi(2) = (0{,}375\ ;\ 0{,}5\ ;\ 0{,}125)\)

Vérification : la somme des coordonnées vaut 1 ✓.


Exercice 15 — Marche aléatoire sur un triangle ★★★

Un jeton se déplace sur les sommets 1, 2, 3 d’un triangle (tous reliés deux à deux). À chaque étape, il part vers l’un des deux sommets voisins, au hasard de façon équiprobable. Écris la matrice de transition, puis détermine la distribution invariante.

Triangle dont les trois sommets 1, 2 et 3 sont tous reliés entre eux, support d'une marche aléatoire équiprobable
Marche aléatoire sur un triangle : chaque arête est empruntée avec probabilité un demi
Voir la correction de l’exercice 15

Chaque sommet a deux voisins, atteints avec probabilité \(\displaystyle\frac{1}{2}\) :

\(P = \begin{pmatrix} 0 & \displaystyle\frac{1}{2} & \displaystyle\frac{1}{2} \\ \displaystyle\frac{1}{2} & 0 & \displaystyle\frac{1}{2} \\ \displaystyle\frac{1}{2} & \displaystyle\frac{1}{2} & 0 \end{pmatrix}\)

Par symétrie, on cherche \(\pi = (a\ ;\ a\ ;\ a)\). La contrainte \(3a = 1\) donne \(a = \displaystyle\frac{1}{3}\).

On vérifie \(\pi = \pi P\) : la 1re coordonnée de \(\pi P\) vaut \(\displaystyle\frac{1}{3}\times 0 + \displaystyle\frac{1}{3}\times\displaystyle\frac{1}{2} + \displaystyle\frac{1}{3}\times\displaystyle\frac{1}{2} = \displaystyle\frac{1}{3}\) ✓.

Conclusion : \(\pi = \left(\displaystyle\frac{1}{3}\ ;\ \displaystyle\frac{1}{3}\ ;\ \displaystyle\frac{1}{3}\right)\) — le jeton visite les trois sommets de façon équilibrée.


Exercice 16 — Modèle d’Ehrenfest ★★★

Deux compartiments contiennent en tout 2 molécules de gaz. À chaque instant, on choisit une molécule au hasard et on la change de compartiment. On note l’état par le nombre de molécules dans le compartiment de gauche : 0, 1 ou 2. Écris la matrice de transition, puis vérifie que la distribution \(\pi = \left(\displaystyle\frac{1}{4}\ ;\ \displaystyle\frac{1}{2}\ ;\ \displaystyle\frac{1}{4}\right)\) est invariante.

Voir la correction de l’exercice 16

Transitions. Depuis l’état 0 (0 à gauche) : la molécule choisie est forcément à droite, elle passe à gauche → état 1. Donc \(P_{0\to 1}=1\).

Depuis l’état 1 (1 à gauche, 1 à droite) : une chance sur deux de choisir celle de gauche (→ état 0) ou celle de droite (→ état 2). Donc \(P_{1\to 0}=P_{1\to 2}=\displaystyle\frac{1}{2}\).

Depuis l’état 2 : la molécule choisie est forcément à gauche → état 1. Donc \(P_{2\to 1}=1\).

\(P = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ \displaystyle\frac{1}{2} & 0 & \displaystyle\frac{1}{2} \\ 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}\)

Invariance. On calcule \(\pi P\) avec \(\pi = \left(\displaystyle\frac{1}{4}\ ;\ \displaystyle\frac{1}{2}\ ;\ \displaystyle\frac{1}{4}\right)\) :

  • Coord. 0 : \(\displaystyle\frac{1}{4}\times 0 + \displaystyle\frac{1}{2}\times\displaystyle\frac{1}{2} + \displaystyle\frac{1}{4}\times 0 = \displaystyle\frac{1}{4}\)
  • Coord. 1 : \(\displaystyle\frac{1}{4}\times 1 + \displaystyle\frac{1}{2}\times 0 + \displaystyle\frac{1}{4}\times 1 = \displaystyle\frac{1}{2}\)
  • Coord. 2 : \(\displaystyle\frac{1}{4}\times 0 + \displaystyle\frac{1}{2}\times\displaystyle\frac{1}{2} + \displaystyle\frac{1}{4}\times 0 = \displaystyle\frac{1}{4}\)

On retrouve \(\pi\) : la distribution est bien invariante. On reconnaît la loi binomiale \(\mathcal{B}\left(2\ ;\ \displaystyle\frac{1}{2}\right)\).

Invariance ne signifie pas convergence : cette chaîne a une période égale à 2. Partant de l’état 0, on est dans l’état 1 à tous les instants impairs et dans un état pair aux instants pairs : la distribution n’a pas de limite.

Logo-excellence-maths
Un accompagnement premium et accessible
Avec un professeur diplômé de Polytechnique, exigeant et bienveillant, tu construis un suivi sur-mesure et tu travailles des objectifs précis avec un suivi régulier. Premier cours « satisfait ou remboursé ».

Exercices de synthèse et vers la prépa ★★★

Les quatre derniers exercices combinent plusieurs notions, comme en DS. Les deux repérés 🟠 utilisent des outils de prépa ECG : ils sont là pour te donner de l’avance.

Exercice 17 — Problème type DS : graphe, matrice et chemins ★★★

Un réseau routier relie quatre villes A, B, C, D. Les routes sont A–B, A–C, B–C, C–D. On veut étudier les trajets entre A et D.

1. Le réseau est-il connexe ? 2. Donne la matrice d’adjacence \(A\). 3. Combien de trajets de longueur 3 relient A à D ? 4. Pourquoi aucun trajet de longueur 1 ne relie A à D directement ?

Voir la correction de l’exercice 17

1. A–C–D relie A à D, A–B et A–C relient A aux autres : tout sommet est joignable depuis A, donc le graphe est connexe.

2. C’est exactement le graphe de l’exercice 4 :

\(A = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{pmatrix}\)

3. D’après l’exercice 10, le coefficient (A, D) de \(A^3\) vaut 1 : un seul trajet de longueur 3, A→B→C→D.

4. Longueur 1 : A et D ne sont pas voisins (coefficient (A,D) de \(A\) nul). Longueur 2 : le coefficient (A, D) de \(A^2\) vaut aussi 1 (trajet A→C→D), donc il existe en réalité un trajet de longueur 2. L’énoncé insiste simplement sur l’absence de route directe (longueur 1).

Ce qu’il faut rédiger : toujours citer le théorème des chemins avant de lire un coefficient de \(A^n\).


Exercice 18 — PageRank sur un mini-web ★★★

On étudie ici une marche aléatoire simplifiée entre pages. Le modèle usuel de PageRank ajoute notamment une possibilité de téléportation.

Trois pages web P1, P2, P3 se citent. Les liens sont : P1 → P2, P1 → P3 ; P2 → P1 ; P3 → P1, P3 → P2. Un internaute suit un lien au hasard parmi ceux de la page courante. Écris la matrice de transition et détermine la distribution invariante, qui donne le classement des pages.

Graphe orienté de trois pages web P1, P2, P3 reliées par des flèches représentant les liens hypertextes
Mini-web : les flèches sont les liens, la distribution invariante donne le PageRank
Voir la correction de l’exercice 18

Degrés sortants : P1 a 2 liens, P2 en a 1, P3 en a 2. On répartit uniformément :

\(P = \begin{pmatrix} 0 & \displaystyle\frac{1}{2} & \displaystyle\frac{1}{2} \\ 1 & 0 & 0 \\ \displaystyle\frac{1}{2} & \displaystyle\frac{1}{2} & 0 \end{pmatrix}\)

On cherche \(\pi = (a\ ;\ b\ ;\ c)\) avec \(\pi = \pi P\) et \(a+b+c=1\) :

\(a = 0\cdot a + 1\cdot b + \displaystyle\frac{1}{2} c = b + \displaystyle\frac{1}{2}c\) \(b = \displaystyle\frac{1}{2} a + 0 + \displaystyle\frac{1}{2} c\) \(c = \displaystyle\frac{1}{2} a + 0 + 0 = \displaystyle\frac{1}{2} a\)

De la 3e : \(c = \displaystyle\frac{a}{2}\). La 2e donne \(b = \displaystyle\frac{a}{2} + \displaystyle\frac{a}{4} = \displaystyle\frac{3a}{4}\). La contrainte \(a + \displaystyle\frac{3a}{4} + \displaystyle\frac{a}{2} = 1\) donne \(\displaystyle\frac{9a}{4}=1\), soit \(a = \displaystyle\frac{4}{9}\).

D’où \(\pi = \left(\displaystyle\frac{4}{9}\ ;\ \displaystyle\frac{3}{9}\ ;\ \displaystyle\frac{2}{9}\right)\).

Classement : P1 (4/9) > P2 (1/3) > P3 (2/9). La page la plus « importante » est P1, car elle est citée par les deux autres.


Exercice 19 — 🟠 Critère matriciel de connexité (vers la prépa ECG) ★★★

En prépa ECG, on démontre qu’un graphe d’ordre \(n\) est connexe si et seulement si tous les coefficients de la matrice \(B = I + A + A^2 + \dots + A^{n-1}\) sont strictement positifs. Applique ce critère au graphe de l’exercice 4 (ordre 4) : il suffit de vérifier que \(B = I + A + A^2 + A^3\) n’a aucun coefficient nul.

Voir la correction de l’exercice 19

Le coefficient \(B_{ij}\) compte le nombre de chaînes de longueur \(0\) à \(n-1\) entre \(i\) et \(j\). S’il est strictement positif pour toute case, chaque paire de sommets est reliée : le graphe est connexe.

Le calcul complet donne \(B=\begin{pmatrix}5&5&6&2\\5&5&6&2\\6&6&6&4\\2&2&4&2\end{pmatrix}\). Chaque coefficient est strictement positif.

Conclusion : tous les coefficients de \(B\) sont strictement positifs, donc le graphe est connexe — ce qui confirme l’exercice 17. Ce critère est très utile quand le graphe est trop gros pour être parcouru à la main.


Exercice 20 — 🟠 État stable et vecteur propre (vers la prépa ECG) ★★★

En ECG2, on montre que la distribution invariante est un vecteur propre de \({}^t P\) associé à la valeur propre 1. Vérifie-le avec la matrice \(P\) de l’exercice 11 et la distribution \(\pi = \left(\displaystyle\frac{1}{3}\ ;\ \displaystyle\frac{2}{3}\right)\) trouvée à l’exercice 13.

Voir la correction de l’exercice 20

Avec la convention des lignes, \(\pi = \pi P\). En transposant cette égalité de vecteurs :

\({}^t(\pi P) = {}^t\pi \quad\Longrightarrow\quad {}^t P\,{}^t\pi = {}^t\pi\)

Donc \({}^t\pi\) est un vecteur propre de \({}^t P\) pour la valeur propre 1. Vérifions :

\({}^t P = \begin{pmatrix} 0{,}8 & 0{,}1 \\ 0{,}2 & 0{,}9 \end{pmatrix}, \qquad {}^t\pi = \begin{pmatrix} \displaystyle\frac{1}{3} \\ \displaystyle\frac{2}{3} \end{pmatrix}\) \({}^t P\,{}^t\pi = \begin{pmatrix} 0{,}8\times\displaystyle\frac{1}{3} + 0{,}1\times\displaystyle\frac{2}{3} \\ 0{,}2\times\displaystyle\frac{1}{3} + 0{,}9\times\displaystyle\frac{2}{3} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \displaystyle\frac{1}{3} \\ \displaystyle\frac{2}{3} \end{pmatrix} = {}^t\pi\)

Conclusion : l’état stable est bien le vecteur propre de \({}^t P\) pour la valeur propre 1. C’est l’outil central des matrices stochastiques en prépa.


Erreurs fréquentes à éviter

Ces fautes reviennent dans presque toutes les copies. Les connaître, c’est déjà les éviter.

❌ « Aucun sommet isolé, donc connexe. »

Diagnostic : c’est la définition la plus mal retenue du chapitre. Deux arêtes disjointes (exercice 7) forment un graphe sans sommet isolé mais non connexe.

✅ Correction : un graphe est connexe quand toute paire de sommets est reliée par une chaîne. Rien d’autre.

❌ Oublier le facteur 2 dans le lemme des poignées de main.

Diagnostic : écrire \(m = \sum d(s_i)\) au lieu de \(2m = \sum d(s_i)\) double le nombre d’arêtes.

✅ Correction : chaque arête est comptée deux fois (une par extrémité), donc \(m = \displaystyle\frac{1}{2}\sum d(s_i)\).

❌ Confondre convention lignes et colonnes pour la matrice de transition.

Diagnostic : multiplier \(P\,\pi\) (colonne) alors qu’on a défini \(P\) en lignes donne un résultat faux.

✅ Correction : avec la convention des lignes (celle du programme), le vecteur de distribution est une ligne à gauche : \(\pi(n+1) = \pi(n)\,P\).


Questions fréquentes

Quelle est la différence entre une chaîne, un chemin et un cycle ?

Une chaîne est une suite d’arêtes consécutives dans un graphe non orienté. Un chemin désigne la même idée dans un graphe orienté (on suit le sens des flèches). Un cycle est une chaîne fermée : elle revient à son point de départ sans réutiliser deux fois la même arête.

Comment trouver le nombre de chaînes de longueur n entre deux sommets ?

On utilise le théorème des chemins : on calcule la puissance \(A^n\) de la matrice d’adjacence. Le coefficient en ligne \(i\), colonne \(j\) de \(A^n\) donne directement le nombre de chaînes de longueur \(n\) reliant le sommet \(i\) au sommet \(j\).

Comment savoir si un graphe est connexe ?

Sur un petit graphe, on montre que chaque sommet est relié à un sommet pivot par une chaîne. Sur un graphe plus grand, on utilise le critère matriciel : le graphe d’ordre \(n\) est connexe si tous les coefficients de \(I + A + \dots + A^{n-1}\) sont strictement positifs. La méthode complète est détaillée sur la page graphe connexe.

Les graphes sont-ils évalués au bac ?

Les graphes appartiennent à l’enseignement de maths expertes, qui n’a pas d’épreuve finale : il est évalué en contrôle continu. Tu rencontreras donc les graphes en DS et dans le dossier qui compte pour le bac, mais pas dans une épreuve terminale dédiée.

Où trouver ces exercices de graphes en PDF ?

Le bouton de téléchargement plus haut te donne une fiche PDF avec 15 exercices supplémentaires et leurs corrigés, différents de ceux de cette page, imprimable pour réviser avant un DS.


Pour aller plus loin

Tu maîtrises maintenant les exercices de graphes en maths expertes. Pour approfondir et préparer la suite :