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Théorème binomial (développement)

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Théorème binomial (développement)

Le théorème binomial, également connu sous le nom d'expansion binomiale, est un résultat fondamental en combinatoire et en algèbre qui décrit l'expansion d'une expression binomiale élevée à une puissance entière non négative. Le théorème est particulièrement utile lorsqu'on travaille avec des expressions de la forme \((a+b)^n\), où \(a\) et \(b\) sont des nombres réels ou complexes et \(n\) est un entier non négatif.
Le théorème binomial stipule que pour tout entier non négatif \(n\) et tout nombre réel ou complexe \(a\) et \(b\),
\((a + b)^n = \sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} b^k a^{n-k}\)

Ici, \( \binom{n}{k} \), lu comme "n choisit k", est un coefficient binomial, qui peut être calculé en utilisant la formule:
\( \binom{n}{k} = \frac{n!}{k!(n-k)!} \)

Dans cette formule, \(n!\) désigne le factoriel de \(n\), qui est le produit de tous les entiers positifs jusqu'à \(n\).
Plus précisément, \( n! = n \cdot (n-1) \cdot (n-2) \cdot ⋯ \cdot 2 \cdot 1 \)
Par convention, \(0! = 1\).

Le coefficient binomial \( \binom{n}{k} \) représente le nombre de façons de choisir \(k\) éléments dans un ensemble de \(n\) éléments. Dans le contexte du théorème binomial, il correspond au nombre de façons différentes de distribuer les \(n\) puissances de \(a\) et \(b\) dans chaque terme de l'expansion.

Voici le théorème binomial appliqué à quelques exemples:

1. Lorsque \(n=2\): $$ (a + b)^2 = \binom{2}{0} a^2 b^0 + \binom{2}{1} a^1 b^1 + \binom{2}{2} a^0 b^2 = a^2 + 2ab + b^2 $$


2. Lorsque \(n=3\): $$ (a + b)^3 = \binom{3}{0} a^3 b^0 + \binom{3}{1} a^2 b^1 + \binom{3}{2} a^1 b^2 + \binom{3}{3} a^0 b^3 = a^3 + 3a^2b + 3ab^2 + b^3 $$

Le théorème binomial possède plusieurs propriétés et applications importantes, notamment:

Le théorème binomial peut également être compris en termes de sa connexion avec le triangle de Pascal bien connu, qui est un tableau triangulaire infini de coefficients binomiaux. Chaque rangée du triangle de Pascal correspond aux coefficients de l'expansion binomiale de \((a+b)^n\) pour des valeurs croissantes de \(n\). Le triangle commence avec la première rangée, \(n=0\), et est construit comme suit $$ \begin{array}{ccccccccccccccc} & & & & & & 1 & & & & & & \\ & & & & & 1 & & 1 & & & & & \\ & & & & 1 & & 2 & & 1 & & & & \\ & & & 1 & & 3 & & 3 & & 1 & & & \\ & & 1 & & 4 & & 6 & & 4 & & 1 & & \\ & 1 & & 5 & & 10 & & 10 & & 5 & & 1 \\ \end{array} $$ Chaque entrée dans le triangle de Pascal est obtenue en additionnant les deux nombres diagonalement au-dessus. Par exemple, l'entrée avec la valeur 6 dans la quatrième rangée est calculée en ajoutant les deux valeurs au-dessus (3 et 3).
En utilisant le triangle de Pascal, vous pouvez rapidement déterminer les coefficients de l'expansion binomiale sans calculer les coefficients binomiaux directement.
Par exemple, l'expansion de \( (a+b)^4 \) peut être lue depuis la cinquième rangée du triangle de Pascal:
\( a^4 + 4a^3 b+6a^2 b^2 + 4ab^3 + b^4 \)

Le théorème binomial peut également être étendu à des exposants négatifs et non entiers en utilisant le concept de séries infinies. Le théorème binomial généralisé de Newton stipule que, pour tout nombre réel \(r\) et tout nombre complexe \(a\) et \(b\) avec \( |b| < |a| \)
\( (a+b)^r = \sum_{k=0}^{\infty} \binom{r}{k} b^k a^{r-k} \)

où le coefficient binomial généralisé est défini comme:
\( \binom{r}{k} = \frac{r!}{k!(r-k)!} \) ou \( \binom{r}{k} = \frac{r(r-1)(r-2)⋯(r-k+1)}{k!} \)

Les coefficients binomiaux généralisés sont utilisés pour calculer les coefficients de l'expansion en série de puissances de \( (a+b)^r \). Ce théorème généralisé a de nombreuses applications en calcul, telles que la recherche de la série de Taylor des fonctions et la résolution d'équations différentielles.

En théorie des probabilités, le théorème binomial a des applications dans le calcul des probabilités pour les variables aléatoires distribuées binomialement. Une variable aléatoire binomiale représente le nombre de succès dans un nombre fixe d'essais de Bernoulli, où chaque essai a seulement deux résultats possibles (succès ou échec) et une probabilité constante de succès.

La fonction de masse de probabilité d'une variable aléatoire binomiale \(X\) est donnée par:
\( P(X=k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \)

où \(n\) est le nombre d'essais, \(k\) est le nombre de succès et \(p\) est la probabilité de succès à chaque essai. Cette formule utilise directement le théorème binomial pour calculer la probabilité d'un résultat spécifique.

Essais de Bernoulli

Les essais de Bernoulli sont une série d'expériences aléatoires avec seulement deux résultats possibles: succès ou échec. Ces essais sont nommés d'après Jacob Bernoulli, un mathématicien suisse qui a contribué de manière significative au domaine de la probabilité.

Un essai de Bernoulli présente les caractéristiques suivantes:
1. L'expérience est menée dans des conditions identiques, et chaque essai est indépendant des autres. Cela signifie que le résultat d'un essai n'affecte pas le résultat d'un autre essai.

2. Il n'y a que deux résultats mutuellement exclusifs pour chaque essai, communément appelés "succès" et "échec". Ces résultats peuvent être désignés par 1 (succès) et 0 (échec).

3. La probabilité de succès (\(p\)) est constante pour tous les essais, tandis que la probabilité d'échec (\(q\)) est égale à 1 - \(p\).

Des exemples d'essais de Bernoulli comprennent:
\( \circ \) Lancer une pièce de monnaie équitable (pile = succès, face = échec)

\( \circ \) Lancer un dé et vérifier si le résultat est un numéro spécifique (par exemple, obtenir un 6 = succès, tout autre numéro = échec)

\( \circ \) Tirer une carte d'un jeu de cartes et vérifier si c'est une couleur spécifique (par exemple, tirer un cœur = succès, toute autre couleur = échec)

La distribution de Bernoulli est une distribution de probabilité discrète qui décrit la probabilité de succès dans un seul essai de Bernoulli. La fonction de masse de probabilité (\(PMF\)) pour une distribution de Bernoulli est donnée par:
\( P(X=k)= p^k \cdot (1-p)^{1-k} \)

où \(X\) est une variable aléatoire représentant le résultat (0 ou 1), \(k\) est soit 0 ou 1, et \(p\) est la probabilité de succès.

Dans le contexte de la statistique et de la probabilité, les essais de Bernoulli sont utilisés pour analyser et modéliser des processus aléatoires avec des résultats binaires. Ils constituent la base de distributions de probabilité plus avancées, telles que les distributions binomiale, géométrique et binomiale négative.

Explorons plus en détail les concepts liés aux essais de Bernoulli et leurs applications.

Distribution binomiale:
Une distribution binomiale apparaît lorsque nous considérons le nombre de succès dans un nombre fixe d'essais de Bernoulli indépendants avec la même probabilité de succès. La fonction de masse de probabilité (\(PMF\)) d'une distribution binomiale est donnée par:
\( P(X = k)= \binom{n}{k} \cdot p^k \cdot (1-p)^{n-k} \)

où \(n\) est le nombre d'essais, \(k\) est le nombre de succès, et \(p\) est la probabilité de succès. Le terme \(\binom{n}{k}\) est un coefficient binomial qui représente le nombre de façons de choisir \(k\) succès parmi \(n\) essais.

Distribution géométrique:
Une distribution géométrique décrit le nombre d'essais de Bernoulli nécessaires pour obtenir le premier succès. Elle est caractérisée par un seul paramètre, la probabilité de succès \((p)\). La fonction de masse de probabilité (\(PMF\)) d'une distribution géométrique est donnée par:
\( P(X = k)= (1-p)^{k-1} \cdot p \),

où \(X\) est une variable aléatoire représentant le nombre d'essais nécessaires pour obtenir le premier succès, \(k\) est un entier positif, et \(p\) est la probabilité de succès.

Distribution binomiale négative:
Une distribution binomiale négative décrit le nombre d'essais de Bernoulli nécessaires pour obtenir un nombre fixe de succès. Elle est caractérisée par deux paramètres, le nombre de succès \((r)\) et la probabilité de succès \((p)\). La fonction de masse de probabilité (\(PMF\)) d'une distribution binomiale négative est donnée par:
\( P(X=k)= \binom{k-1}{r-1} \cdot p^r \cdot (1-p)^{k-r} \) ou \( P(X=k)= \binom{k-1}{r-1} p^r (1-p)^{k-r} \)

où \(X\) est une variable aléatoire représentant le nombre d'essais nécessaires pour obtenir \(r\) succès, \(k\) est un entier positif, et \(p\) est la probabilité de succès.

Ces distributions de probabilité sont cruciales dans diverses applications, y compris l'analyse de fiabilité, le contrôle qualité, la médecine et la finance. Par exemple, elles peuvent être utilisées pour modéliser le nombre d'échecs avant qu'un certain nombre de succès ne soit atteint, la probabilité d'un nombre spécifique de succès dans une série d'essais indépendants, ou le nombre d'essais nécessaires pour atteindre le premier succès.