Un fumeur décide d’arrêter de fumer. On choisit d’utiliser la modélisation suivante :
On admet que l'on peut calcul les termes des suites(pn) et (qn) avec les égalités :
1
On considère la fonction suivante :
def fume(n):
p=0
q=1
for k in range(n):
p,q=0.9*p+0.4*q , 0.1*p+0.6*q
return q
a.
Explique la ligne 5.
b.
Que retourne la fonction fume ?
2
Ecrire une fonction ne_fume_pas qui retourne la probabilité que le fumeur ne fume plus le jour n.
3
Quelle est la probabilité que le fumeur ne fume plus au bout de 10 jours ? 20 jours ? et 30 jours ?
1
Ecrire une fonction qui affiche les n premiers de la suite pn.
2
Voici le code qui affiche les 20 premiers de la suite pn avec le module
from turtle import *
def ne_fume_pas(n):
#votre code pour la fonction
for n in range(20):
goto(10*n,100*ne_fume_pas(n))
a.
Explique le role de 10 et 100 dans la ligne 6.
b.
Conjecture la variation de la suite (pn)..
3
Donner une relation entre pn et qn. En déduire que pn+1=0,5pn+0,4.
4
On pose un=pn-0,8 .
a.
Ecrire un algorithme qui affiche les 20 premiers de la suite (un)
b.
Voici un algorithme, à quelle conjecture sur la suite (un) répond-il ?
for a in range(20):
print (ne_fume_pas(a+1)-0.8)/(ne_fume_pas(a)-0.8)
c.
Démontrer cette conjecture
3
Ecrire un algorithme qui donne le nombre de jours à partir duquel le fumeur aura une probabilité supérieur à 79,9999% d'arrêter de fumer.