Suites matricielles affines — gestion de stocks

Un distributeur gère le stock de deux produits A et B. Pour tout entier naturel $ n $, on note $ u_n $ (resp. $ v_n $) le nombre d'unités en stock du produit A (resp. B) en début de la semaine $ n $.

Chaque semaine :

  • Produit A : 40 % du stock est vendu et 120 nouvelles unités sont livrées : $ u_{n+1} = \dfrac{3}{5}\,u_n + 120 $.
  • Produit B : la moitié du stock est vendue et 80 nouvelles unités sont livrées : $ v_{n+1} = \dfrac{1}{2}\,v_n + 80 $.

En début de semaine 0, le stock de A est de 50 unités et le stock de B est de 40 unités.

On pose $ U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix} $.

    1. Écrire la relation de récurrence sous la forme $ U_{n+1} = A\,U_n + C $, en précisant les matrices $ A $ et $ C $.
    2. Calculer $ U_1 $ et $ U_2 $.
  1. On cherche une matrice colonne $ L = \begin{pmatrix} \ell \\ m \end{pmatrix} $ vérifiant $ L = A\,L + C $ (point fixe de la relation).

    1. Résoudre le système correspondant et déterminer $ L $.
    2. On pose $ V_n = U_n - L $. Montrer que $ V_{n+1} = A\,V_n $.
    1. En déduire que, pour tout entier naturel $ n $, $ V_n = A^n\,V_0 $. Donner $ V_0 $.
    2. Calculer $ A^n $.
    3. En déduire les expressions de $ u_n $ et $ v_n $ en fonction de $ n $.
  2. Vers quelle valeur chacun des stocks converge-t-il lorsque $ n \to +\infty $ ? Interpréter ce résultat.

Corrigé

    1. Les deux relations de récurrence s'écrivent matriciellement $ U_{n+1} = A\,U_n + C $ avec :

      $ A = \begin{pmatrix} \dfrac{3}{5} & 0 \\ 0 & \dfrac{1}{2} \end{pmatrix} $ et $ C = \begin{pmatrix} 120 \\ 80 \end{pmatrix} $.

    2. On part de $ U_0 = \begin{pmatrix} 50 \\ 40 \end{pmatrix} $.

      $ U_1 = A\,U_0 + C = \begin{pmatrix} \dfrac{3}{5} \times 50 \\ \dfrac{1}{2} \times 40 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 120 \\ 80 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 30 \\ 20 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 120 \\ 80 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 150 \\ 100 \end{pmatrix} $

      $ U_2 = A\,U_1 + C = \begin{pmatrix} \dfrac{3}{5} \times 150 \\ \dfrac{1}{2} \times 100 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 120 \\ 80 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 90 \\ 50 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 120 \\ 80 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 210 \\ 130 \end{pmatrix} $

    1. La condition $ L = A\,L + C $ donne le système :

      $ \left\{\begin{matrix} \ell = \dfrac{3}{5}\,\ell + 120 \\ m = \dfrac{1}{2}\,m + 80 \end{matrix}\right. \quad \Longleftrightarrow \quad \left\{\begin{matrix} \dfrac{2}{5}\,\ell = 120 \\ \dfrac{1}{2}\,m = 80 \end{matrix}\right. $

      On obtient $\mathbf{\ell = 300}$ et $\mathbf{m = 160}$, donc $ L = \begin{pmatrix} 300 \\ 160 \end{pmatrix} $.

    2. Pour tout entier naturel $ n $, $ V_{n+1} = U_{n+1} - L $.

      Or $ U_{n+1} = A\,U_n + C $ et $ L = A\,L + C $, donc :

      $ V_{n+1} = \left(A\,U_n + C\right) - \left(A\,L + C\right) = A\,U_n - A\,L = A\left(U_n - L\right) = A\,V_n $

    1. La suite $ \left(V_n\right) $ vérifie $ V_{n+1} = A\,V_n $, donc $ V_n = A^n\,V_0 $.

      $ V_0 = U_0 - L = \begin{pmatrix} 50 \\ 40 \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} 300 \\ 160 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -250 \\ -120 \end{pmatrix} $

    2. La matrice $ A $ est diagonale, donc pour tout entier naturel $ n $ :

      $ A^n = \begin{pmatrix} \left(\dfrac{3}{5}\right)^n & 0 \\ 0 & \left(\dfrac{1}{2}\right)^n \end{pmatrix} $

    3. On calcule :

      $ V_n = A^n\,V_0 = \begin{pmatrix} -250\left(\dfrac{3}{5}\right)^n \\ -120\left(\dfrac{1}{2}\right)^n \end{pmatrix} $

      Comme $ U_n = V_n + L $, on obtient pour tout entier naturel $ n $ :

      $\mathbf{u_n = 300 - 250\left(\dfrac{3}{5}\right)^n}$ et $\mathbf{v_n = 160 - 120\left(\dfrac{1}{2}\right)^n}$.

  1. Comme $ 0 < \dfrac{3}{5} < 1 $ et $ 0 < \dfrac{1}{2} < 1 $, on a $ \left(\dfrac{3}{5}\right)^n \to 0 $ et $ \left(\dfrac{1}{2}\right)^n \to 0 $ lorsque $ n \to +\infty $.

    Donc $ u_n \to $ 300 et $ v_n \to $ 160.

    À long terme, le stock du produit A se stabilise à 300 unités et celui du produit B à 160 unités : ce sont les niveaux d'équilibre correspondant au point fixe $ L $.

Pour réviser : Déterminer le terme général d'une suite U(n+1) = AU(n) + C

Vrai/Faux : Suites récurrentes couplées

[enonce]
Pour chaque affirmation suivante sur les suites récurrentes couplées, indiquer si elle est Vraie ou Fausse.
[/enonce]

[etape]
On considère les suites $\left(u_n\right)$ et $\left(v_n\right)$ telles que $\begin{cases} u_{n+1} = u_n - v_n \\ v_{n+1} = 2\,u_n + 3\,v_n \end{cases}$.

Affirmation : La matrice associée à l'écriture matricielle $U_{n+1} = A\,U_n$ est $A = \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}$.

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Bonne réponse !
La ligne $1$ de $A$ contient les coefficients de $u_n$ et $v_n$ dans $u_{n+1}$, soit $\left(1 \quad -1\right)$. La ligne $2$ contient les coefficients de $v_{n+1}$, soit $\left(2 \quad 3\right)$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
Lire ligne par ligne le système : la $i$-ème équation devient la $i$-ème ligne de la matrice $A$, en prenant garde aux signes.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. Chaque ligne de $A$ correspond à une équation du système, dans l'ordre des suites.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Si deux suites couplées $\left(u_n\right)$ et $\left(v_n\right)$ vérifient $u_0 = v_0$, alors elles restent égales pour tout $n$.

[qcm]
[option]Vrai[/option]
[option correct="true"]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Tu as raison !
L'égalité initiale n'est en général pas conservée par la récurrence. Par exemple, avec $u_{n+1} = 2\,u_n + v_n$ et $v_{n+1} = u_n - v_n$, partir de $u_0 = v_0 = 1$ donne $u_1 = 3$ et $v_1 = 0$ : les suites divergent dès le rang $1$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est fausse.
L'égalité initiale ne suffit pas en général : elle ne se conserve que si la matrice $A$ a une propriété très particulière (par exemple si les deux lignes de $A$ sont identiques).[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est fausse. L'égalité initiale n'est pas conservée par la récurrence dans le cas général.
[/solution]
[/etape]

[etape]
On considère $\begin{cases} u_{n+1} = u_n + v_n \\ v_{n+1} = u_n \end{cases}$ avec $u_0 = 1$, $v_0 = 0$.

Affirmation : La suite $\left(u_n\right)$ ainsi définie est la suite de Fibonacci $1, 1, 2, 3, 5, 8, \dots$

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Bravo !
On calcule : $u_1 = u_0 + v_0 = 1$, $u_2 = u_1 + v_1 = 1 + 1 = 2$, $u_3 = u_2 + v_2 = 2 + 1 = 3$, $u_4 = u_3 + v_3 = 3 + 2 = 5$, $u_5 = 5 + 3 = 8$. C'est bien la suite de Fibonacci.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
Cette modélisation à deux suites couplées est l'écriture matricielle de la récurrence $u_{n+1} = u_n + u_{n-1}$ : la suite auxiliaire $v_n$ « mémorise » $u_{n-1}$.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. La récurrence $u_{n+1} = u_n + u_{n-1}$ se traduit par ce système couplé en posant $v_n = u_{n-1}$.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Si $A$ est une matrice carrée d'ordre $2$ et $U_0$ une matrice colonne, alors $U_n = A^n\,U_0$ ne dépend pas de $A$ lorsque $U_0 = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$.

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Exactement !
Pour toute matrice $A$, $A \times \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$. Par récurrence, $U_n = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$ pour tout $n$, indépendamment de $A$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
La matrice nulle est un point fixe pour toute récurrence linéaire homogène : multiplier la matrice colonne nulle par n'importe quelle matrice donne encore la matrice nulle.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. La matrice colonne nulle est invariante par toute matrice carrée : la suite reste nulle quels que soient $A$ et $n$.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : L'écriture matricielle d'un système couplé permet d'étudier la suite vectorielle $\left(U_n\right)$ via les puissances de la matrice $A$.

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]C'est bien ça !
Le passage à la forme matricielle $U_{n+1} = A\,U_n$ ramène l'étude conjointe de $\left(u_n\right)$ et $\left(v_n\right)$ à un seul calcul : celui des puissances de $A$, via $U_n = A^n\,U_0$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
C'est tout l'intérêt de l'écriture matricielle : transformer un problème couplé (deux suites enchevêtrées) en un problème vectoriel régi par les puissances d'une seule matrice.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. L'étude des puissances de $A$ permet d'obtenir le terme général de la suite vectorielle, et donc des deux suites simultanément.
[/solution]
[/etape]

[etape]
On définit $\begin{cases} u_{n+1} = 3\,u_n + v_n \\ v_{n+1} = -u_n + 3\,v_n \end{cases}$.

Affirmation : La suite $w_n = u_n + v_n$ vérifie une récurrence simple, indépendante de $u_n$ et $v_n$ pris séparément.

[qcm]
[option]Vrai[/option]
[option correct="true"]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Tout à fait !
$w_{n+1} = u_{n+1} + v_{n+1} = \left(3\,u_n + v_n\right) + \left(-u_n + 3\,v_n\right) = 2\,u_n + 4\,v_n$. Cette expression dépend de $u_n$ et $v_n$ séparément (pas seulement de leur somme). On ne peut pas l'écrire uniquement en fonction de $w_n$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est fausse.
Calculer $w_{n+1}$ à partir des équations du système : on obtient $2\,u_n + 4\,v_n$, qui n'est pas un multiple de $w_n = u_n + v_n$. La somme ne « découple » donc pas le système.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est fausse. La somme $w_n = u_n + v_n$ ne vérifie pas une récurrence simple ne dépendant que d'elle-même, car les coefficients de $u_n$ et $v_n$ dans $w_{n+1}$ ne sont pas égaux.
[/solution]
[/etape]

Vrai/Faux : Écriture matricielle d’une suite

[enonce]
Pour chaque affirmation suivante sur l'écriture matricielle d'une suite de matrices colonnes, indiquer si elle est Vraie ou Fausse.
[/enonce]

[etape]
Affirmation : Une matrice colonne $U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix}$ est de dimension $1 \times 2$.

[qcm]
[option]Vrai[/option]
[option correct="true"]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Bonne réponse !
La convention est « lignes $\times$ colonnes ». Une matrice colonne à $2$ lignes est de dimension $2 \times 1$, pas $1 \times 2$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est fausse.
Attention au sens conventionnel : lignes en premier, colonnes en second. Une matrice colonne à $2$ coefficients alignés verticalement compte $2$ lignes et $1$ colonne.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est fausse. Une matrice colonne à $2$ lignes est de dimension $2 \times 1$.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Si $U_{n+1} = A\,U_n$ pour tout $n \in \mathbb{N}$, alors $U_n = A^n\,U_0$.

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Exactement !
Cette propriété résulte d'un raisonnement par récurrence : $U_1 = A\,U_0$, $U_2 = A\,U_1 = A^2\,U_0$, et plus généralement $U_n = A^n\,U_0$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
Le piège est peut-être de penser que la formule fait intervenir l'addition. Or à chaque étape on multiplie par $A$, ce qui s'itère en $A^n$ après $n$ étapes.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. La formule $U_n = A^n\,U_0$ se démontre par récurrence à partir de la relation $U_{n+1} = A\,U_n$.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Pour tout système couplé $\begin{cases} u_{n+1} = a\,u_n + b\,v_n \\ v_{n+1} = c\,u_n + d\,v_n \end{cases}$, la matrice associée à $U_{n+1} = A\,U_n$ est $A = \begin{pmatrix} a & c \\ b & d \end{pmatrix}$.

[qcm]
[option]Vrai[/option]
[option correct="true"]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Tu as raison !
La $i$-ème ligne de $A$ doit contenir les coefficients de la $i$-ème équation du système. Donc $A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}$, et non $\begin{pmatrix} a & c \\ b & d \end{pmatrix}$ qui correspond à la transposée.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est fausse.
Bien repérer la convention : ligne $1$ de $A$ = coefficients de l'équation donnant $u_{n+1}$ ; ligne $2$ = équation donnant $v_{n+1}$.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est fausse. La bonne matrice est $A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}$ : la $i$-ème ligne contient les coefficients de la $i$-ème équation.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Soit $A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$ et $U_0 = \begin{pmatrix} 7 \\ 4 \end{pmatrix}$. Alors $U_2 = U_0$.

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Bravo !
La matrice $A$ échange les coordonnées : $U_1 = \begin{pmatrix} 4 \\ 7 \end{pmatrix}$, puis $U_2 = \begin{pmatrix} 7 \\ 4 \end{pmatrix} = U_0$. On a en fait $A^2 = I_2$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
Calculer pas à pas : appliquer deux fois une permutation de coordonnées redonne le vecteur initial. C'est l'analogue matriciel de la propriété « deux échanges successifs de deux objets remettent tout en place ».[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. Comme $A^2 = I_2$, on a $U_2 = A^2\,U_0 = U_0$.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Pour calculer $U_3$ à partir de $U_0$ et de $A$, on doit nécessairement calculer $A^3$ d'abord.

[qcm]
[option]Vrai[/option]
[option correct="true"]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]C'est bien ça !
Pour un nombre fini de termes, l'itération directe $U_1 = A\,U_0$, $U_2 = A\,U_1$, $U_3 = A\,U_2$ est plus économique que le calcul de $A^3$ puis du produit $A^3\,U_0$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est fausse.
Il existe deux approches valides : itérer la relation pas à pas (rapide pour $n$ petit) ou calculer $A^n$ puis multiplier par $U_0$ (utile pour une formule générale). Aucune n'est strictement nécessaire.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est fausse. On peut aussi itérer la relation $U_{k+1} = A\,U_k$ pas à pas, ce qui est plus rapide pour un $n$ petit.
[/solution]
[/etape]

[etape]
Affirmation : Si $\left(U_n\right)$ et $\left(V_n\right)$ vérifient toutes deux $X_{n+1} = A\,X_n$, alors $\left(U_n + V_n\right)$ vérifie aussi cette relation.

[qcm]
[option correct="true"]Vrai[/option]
[option]Faux[/option]
[reponse statut="correct"]Tout à fait !
$U_{n+1} + V_{n+1} = A\,U_n + A\,V_n = A\left(U_n + V_n\right)$ par distributivité du produit matriciel sur l'addition. La relation est donc préservée par somme.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non, cette affirmation est vraie.
La distributivité $A\,X + A\,Y = A\left(X + Y\right)$ est valable pour les matrices comme pour les nombres. La récurrence est dite linéaire : la somme de deux solutions reste solution.[/reponse]
[/qcm]

[solution]
Cette affirmation est vraie. La récurrence $X_{n+1} = A\,X_n$ est linéaire, donc la somme de deux solutions est encore solution.
[/solution]
[/etape]

QCM : Suites couplées et récurrence matricielle

[enonce]
Ce QCM porte sur les suites couplées et leur écriture matricielle. Pour chaque question, choisir la bonne réponse parmi les quatre propositions.
[/enonce]

[etape]
On considère le système $\begin{cases} u_{n+1} = u_n + 2\,v_n \\ v_{n+1} = -u_n + 3\,v_n \end{cases}$ avec $u_0 = 1$ et $v_0 = 1$. Que vaut le couple $\left(u_1, v_1\right)$ ?
[qcm]
[option]$\left(2, 2\right)$[/option]
[option correct="true"]$\left(3, 2\right)$[/option]
[option]$\left(1, 4\right)$[/option]
[option]$\left(3, 3\right)$[/option]
[reponse statut="correct"]Bravo !
$u_1 = u_0 + 2\,v_0 = 1 + 2 \times 1 = 3$ et $v_1 = -u_0 + 3\,v_0 = -1 + 3 \times 1 = 2$.[/reponse]
[reponse motif="$\left(2, 2\right)$"]Non.
Le calcul de $u_1$ a oublié le coefficient $2$ devant $v_0$ : il faut écrire $u_1 = 1 + 2\times 1$, pas $1 + 1$.[/reponse]
[reponse motif="$\left(1, 4\right)$"]Non.
La première coordonnée n'a pas été calculée : $u_1$ n'est pas $u_0$. Reprendre la formule du système avec les valeurs $u_0 = 1$ et $v_0 = 1$.[/reponse]
[reponse motif="$\left(3, 3\right)$"]Non.
Pour $v_1$, le signe du coefficient devant $u_0$ est $-1$, pas $+1$. On obtient $v_1 = -1 + 3 = 2$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Substituer $u_0 = v_0 = 1$ dans le système donne $u_1 = 3$ et $v_1 = 2$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Le système couplé $\begin{cases} u_{n+1} = 4\,u_n - v_n \\ v_{n+1} = 2\,u_n + v_n \end{cases}$ s'écrit $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix}$. Quelle est la matrice $A$ ?
[qcm]
[option correct="true"]$\begin{pmatrix} 4 & -1 \\ 2 & 1 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 4 & 2 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 1 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 4 & -1 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$[/option]
[reponse statut="correct"]C'est bien ça !
La ligne $1$ de $A$ regroupe les coefficients de $u_n$ et $v_n$ dans l'expression de $u_{n+1} = 4\,u_n + (-1)\,v_n$ : c'est $\left(4 \quad -1\right)$. La ligne $2$ vient de $v_{n+1} = 2\,u_n + 1\,v_n$ : c'est $\left(2 \quad 1\right)$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 4 & 2 \\ -1 & 1 \end{pmatrix}$"]Non.
Les coefficients ont été disposés en colonnes. Pour respecter $U_{n+1} = A\,U_n$, il faut placer la $i$-ème équation sur la $i$-ème ligne de $A$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 1 \end{pmatrix}$"]Non.
Erreur de signe sur le coefficient de $v_n$ dans $u_{n+1}$ : c'est $-1$ et non $+1$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 4 & -1 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$"]Non.
Erreur de signe sur le coefficient de $v_n$ dans $v_{n+1}$ : c'est $+1$ et non $-1$. Bien lire la deuxième équation.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Lire les coefficients du système ligne par ligne en respectant les signes.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Soient $u_n$ et $v_n$ deux suites couplées et $U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix}$. On a calculé $A^5\,U_0 = \begin{pmatrix} 12 \\ 7 \end{pmatrix}$ où $A$ est la matrice associée au système. Que vaut $u_5$ ?
[qcm]
[option]$7$[/option]
[option correct="true"]$12$[/option]
[option]$12 + 7 = 19$[/option]
[option]Impossible à dire sans calculer $A^5$.[/option]
[reponse statut="correct"]Tout à fait !
Comme $U_n = A^n\,U_0$, on a $U_5 = \begin{pmatrix} u_5 \\ v_5 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 12 \\ 7 \end{pmatrix}$. La première coordonnée est $u_5 = 12$.[/reponse]
[reponse motif="$7$"]Non.
$7$ correspond à la deuxième coordonnée, c'est $v_5$ et non $u_5$. Bien identifier la convention $U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix}$ : $u_n$ est en haut.[/reponse]
[reponse motif="$12 + 7 = 19$"]Non.
Il ne faut pas additionner les deux coordonnées de $U_5$ : chacune représente une suite distincte. $u_5$ correspond uniquement à la coordonnée du haut de $U_5$.[/reponse]
[reponse motif="Impossible à dire sans calculer $A^5$."]Non.
On a déjà l'information : $A^5\,U_0$ est explicitement donné. Il suffit de lire la première coordonnée pour obtenir $u_5$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
$u_5$ est la première coordonnée de $U_5 = A^5\,U_0$, soit $u_5 = 12$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
On définit $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $A = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix}$ et $U_0 = \begin{pmatrix} a \\ b \end{pmatrix}$ (où $a$ et $b$ sont des réels quelconques). Que vaut $U_2$ ?
[qcm]
[option]$\begin{pmatrix} a \\ -b \end{pmatrix}$[/option]
[option correct="true"]$\begin{pmatrix} a \\ b \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} -a \\ b \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$[/option]
[reponse statut="correct"]Bonne réponse !
$A^2 = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & -1 \end{pmatrix}^2 = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} = I_2$. Donc $U_2 = A^2\,U_0 = I_2\,U_0 = U_0$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} a \\ -b \end{pmatrix}$"]Non.
C'est $U_1$, pas $U_2$. À chaque application de $A$, le signe de la deuxième coordonnée change ; après deux applications, il retrouve sa valeur d'origine.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} -a \\ b \end{pmatrix}$"]Non.
La matrice $A$ ne change que le signe de la deuxième coordonnée (à cause du $-1$ en bas à droite). La première coordonnée reste inchangée à chaque étape.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$"]Non.
Aucune coordonnée n'est annulée par la matrice $A$ : les coefficients diagonaux non nuls préservent les coordonnées (au signe près).[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Calculer $A^2$ : on trouve $I_2$, donc $U_2 = U_0$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Pour calculer le terme $U_5$ d'une suite définie par $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $U_0$ donné, quelle méthode est la plus efficace lorsque $A$ n'est pas diagonale ?
[qcm]
[option correct="true"]Itérer la relation : $U_1 = A\,U_0$, $U_2 = A\,U_1$, …, $U_5 = A\,U_4$.[/option]
[option]Calculer $A^5$ d'abord, puis multiplier par $U_0$.[/option]
[option]Diviser $U_0$ par $A$ cinq fois.[/option]
[option]Élever $U_0$ à la puissance $5$.[/option]
[reponse statut="correct"]Tu as raison !
Pour un nombre limité de termes, l'itération $U_{k+1} = A\,U_k$ est plus rapide que le calcul de $A^5$ : chaque étape se ramène à un seul produit matrice $\times$ vecteur, beaucoup moins coûteux qu'un produit matrice $\times$ matrice.[/reponse]
[reponse motif="Calculer $A^5$ d'abord, puis multiplier par $U_0$."]Pas tout à fait.
Cette méthode donne le bon résultat mais elle est moins efficace pour un petit $n$ : calculer $A^5$ requiert plusieurs produits matrice $\times$ matrice, plus longs que les produits matrice $\times$ vecteur de l'itération.[/reponse]
[reponse motif="Diviser $U_0$ par $A$ cinq fois."]Non.
La division matricielle n'est pas définie comme telle ; il faudrait inverser $A$, ce qui n'a aucun lien avec le calcul de $U_5$. La récurrence multiplie par $A$, pas par $A^{-1}$.[/reponse]
[reponse motif="Élever $U_0$ à la puissance $5$."]Non.
$U_0$ est une matrice colonne : on ne peut pas calculer ses puissances (le produit $U_0 \times U_0$ n'est pas défini).[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Pour un $n$ petit, itérer la récurrence est la méthode la plus rapide.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Soit $\left(u_n\right)$ et $\left(v_n\right)$ deux suites couplées dont l'écriture matricielle est $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$ et $U_0 = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}$. Que vaut $U_3$ ?
[qcm]
[option]$\begin{pmatrix} 3 \\ 2 \end{pmatrix}$[/option]
[option correct="true"]$\begin{pmatrix} 5 \\ 3 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 4 \\ 3 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 8 \\ 5 \end{pmatrix}$[/option]
[reponse statut="correct"]Exactement !
$U_1 = A\,U_0 = \begin{pmatrix} 1+1 \\ 1+0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 \\ 1 \end{pmatrix}$, $U_2 = A\,U_1 = \begin{pmatrix} 2+1 \\ 2+0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3 \\ 2 \end{pmatrix}$, $U_3 = A\,U_2 = \begin{pmatrix} 3+2 \\ 3+0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 5 \\ 3 \end{pmatrix}$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 3 \\ 2 \end{pmatrix}$"]Non.
Cette valeur est $U_2$. Il faut appliquer $A$ une fois de plus pour obtenir $U_3$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 4 \\ 3 \end{pmatrix}$"]Non.
La première coordonnée n'est pas correcte. Reprendre l'itération à partir de $U_2 = \begin{pmatrix} 3 \\ 2 \end{pmatrix}$ : la première ligne donne $3 + 2 = 5$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 8 \\ 5 \end{pmatrix}$"]Non.
Cette valeur est $U_4$. Bien suivre l'indice : un calcul de plus que $U_3$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Itérer trois fois la relation $U_{k+1} = A\,U_k$ donne $U_3 = \begin{pmatrix} 5 \\ 3 \end{pmatrix}$ (suite de Fibonacci).[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

QCM : Écriture matricielle d’une suite

[enonce]
Ce QCM porte sur l'écriture matricielle d'une suite de matrices colonnes définie par une relation $U_{n+1} = A\,U_n$. Pour chaque question, choisir la bonne réponse parmi les quatre propositions.
[/enonce]

[etape]
Soit $\left(U_n\right)$ une suite de matrices colonnes telle que $U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix}$. Quelle est la dimension de $U_n$ ?
[qcm]
[option]$1 \times 1$[/option]
[option]$1 \times 2$[/option]
[option correct="true"]$2 \times 1$[/option]
[option]$2 \times 2$[/option]
[reponse statut="correct"]Tu as raison !
$U_n$ comporte $2$ lignes et $1$ colonne : sa dimension est donc $2 \times 1$. C'est une matrice colonne à $2$ lignes.[/reponse]
[reponse motif="$1 \times 1$"]Non.
Une matrice $1 \times 1$ ne contiendrait qu'un seul nombre. Or $U_n$ contient deux coefficients distincts $u_n$ et $v_n$.[/reponse]
[reponse motif="$1 \times 2$"]Non.
La convention est : nombre de lignes $\times$ nombre de colonnes. Or $U_n$ a $2$ lignes (les deux coefficients sont écrits l'un en dessous de l'autre), pas $2$ colonnes.[/reponse]
[reponse motif="$2 \times 2$"]Non.
$U_n$ n'a qu'une seule colonne (les coefficients sont alignés verticalement). Une matrice $2 \times 2$ aurait $4$ coefficients organisés en carré.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
$U_n$ est une matrice colonne à $2$ lignes : sa dimension est $2 \times 1$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Soient $A = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 3 \end{pmatrix}$ et $U_0 = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix}$. La suite $\left(U_n\right)$ est définie par $U_{n+1} = A\,U_n$. Que vaut $U_1$ ?
[qcm]
[option]$\begin{pmatrix} 1 \\ 6 \end{pmatrix}$[/option]
[option correct="true"]$\begin{pmatrix} 0 \\ 6 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 2 \\ 5 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 3 \\ 6 \end{pmatrix}$[/option]
[reponse statut="correct"]Bonne réponse !
$U_1 = A\,U_0 = \begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 0 & 3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2\times 1 + (-1)\times 2 \\ 0\times 1 + 3\times 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ 6 \end{pmatrix}$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 1 \\ 6 \end{pmatrix}$"]Non.
La première coordonnée n'est pas correcte : il faut effectuer $2 \times 1 + (-1) \times 2$ et non $2 \times 1 - 1$. Le coefficient $-1$ se multiplie par la deuxième coordonnée de $U_0$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 2 \\ 5 \end{pmatrix}$"]Non.
Cela revient à effectuer un produit terme à terme $2 \times 1$ puis $3 \times 2 - 1$. Or le produit matriciel se fait ligne par colonne : la première coordonnée vaut $2\times 1 + (-1)\times 2$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 3 \\ 6 \end{pmatrix}$"]Non.
Erreur de signe sur le coefficient $-1$ : il intervient en soustraction et non en addition. Reprendre $2\times 1 + (-1)\times 2$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Effectuer le produit ligne par colonne avec attention au signe : $U_1 = \begin{pmatrix} 0 \\ 6 \end{pmatrix}$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
La suite $\left(U_n\right)$ est définie par $U_0 = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}$ et la relation $U_{n+1} = A\,U_n$ où $A$ est une matrice carrée d'ordre $2$. Quelle expression donne $U_n$ pour tout entier $n \geqslant 0$ ?
[qcm]
[option]$U_n = n\,A\,U_0$[/option]
[option]$U_n = A\,U_0^{n}$[/option]
[option correct="true"]$U_n = A^{n}\,U_0$[/option]
[option]$U_n = A^{n} + U_0$[/option]
[reponse statut="correct"]C'est bien ça !
La récurrence $U_{n+1} = A\,U_n$ s'itère en : $U_1 = A\,U_0$, $U_2 = A\,U_1 = A^2\,U_0$, et plus généralement $U_n = A^n\,U_0$.[/reponse]
[reponse motif="$U_n = n\,A\,U_0$"]Non.
Confusion avec une suite arithmétique. Ici la relation est multiplicative à chaque pas : on multiplie par $A$, et non par $n$. À chaque étape, on applique la matrice $A$ une fois de plus.[/reponse]
[reponse motif="$U_n = A\,U_0^{n}$"]Non.
$U_0$ est une matrice colonne : son produit avec elle-même n'est pas défini ($U_0 \times U_0$ n'a pas de sens car les dimensions ne se composent pas). C'est la matrice carrée $A$ qui est élevée à une puissance.[/reponse]
[reponse motif="$U_n = A^{n} + U_0$"]Non.
La récurrence est multiplicative, pas additive. À chaque étape, $U_{n+1} = A\,U_n$ multiplie le terme précédent par $A$ ; il n'y a pas d'ajout de $U_0$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
La formule à retenir est $U_n = A^n\,U_0$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
La suite $\left(U_n\right)$ vérifie $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}$ et $U_0 = \begin{pmatrix} 3 \\ 5 \end{pmatrix}$. Que vaut $U_2$ ?
[qcm]
[option]$\begin{pmatrix} 5 \\ 3 \end{pmatrix}$[/option]
[option correct="true"]$\begin{pmatrix} 3 \\ 5 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 8 \\ 8 \end{pmatrix}$[/option]
[reponse statut="correct"]Bravo !
La matrice $A$ échange les deux coordonnées : $U_1 = A\,U_0 = \begin{pmatrix} 5 \\ 3 \end{pmatrix}$, puis $U_2 = A\,U_1 = \begin{pmatrix} 3 \\ 5 \end{pmatrix}$. On retrouve donc $U_0$, ce qui traduit le fait que $A^2 = I_2$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 5 \\ 3 \end{pmatrix}$"]Non.
Cette valeur est $U_1$, pas $U_2$. Il faut appliquer $A$ une deuxième fois pour obtenir $U_2$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$"]Non.
La matrice $A$ ne contient que des $0$ et des $1$, mais elle agit comme un échange de coordonnées : aucun coefficient n'est annulé. Reprendre soigneusement le produit ligne par colonne.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 8 \\ 8 \end{pmatrix}$"]Non.
Cela reviendrait à additionner les coordonnées au lieu de les échanger. La matrice $A$ transforme $\begin{pmatrix} a \\ b \end{pmatrix}$ en $\begin{pmatrix} b \\ a \end{pmatrix}$.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
La matrice $A$ échange les coordonnées ; appliquée deux fois, elle redonne le vecteur initial : $U_2 = U_0$.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Le système couplé $\begin{cases} u_{n+1} = 3\,u_n + 2\,v_n \\ v_{n+1} = u_n - v_n \end{cases}$ s'écrit sous la forme matricielle $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $U_n = \begin{pmatrix} u_n \\ v_n \end{pmatrix}$. Quelle est la matrice $A$ ?
[qcm]
[option correct="true"]$\begin{pmatrix} 3 & 2 \\ 1 & -1 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}$[/option]
[option]$\begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$[/option]
[reponse statut="correct"]Exactement !
La ligne $1$ de $A$ contient les coefficients de $u_n$ et $v_n$ dans l'expression de $u_{n+1}$ : $\left(3 \quad 2\right)$. La ligne $2$ contient ceux de l'expression de $v_{n+1}$ : $\left(1 \quad -1\right)$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$"]Non.
Les coefficients ont été disposés en colonnes au lieu d'en lignes. Pour la matrice $A$ telle que $U_{n+1} = A\,U_n$, il faut placer les coefficients de $u_{n+1}$ sur la première ligne et ceux de $v_{n+1}$ sur la deuxième ligne.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 3 & 2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}$"]Non.
Erreur de signe à la deuxième ligne, deuxième colonne : le coefficient de $v_n$ dans $v_{n+1} = u_n - v_n$ est $-1$, et non $1$.[/reponse]
[reponse motif="$\begin{pmatrix} 1 & 3 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}$"]Non.
La première ligne de $A$ correspond à l'expression de $u_{n+1}$ donnée dans l'énoncé, soit $\left(3 \quad 2\right)$. Vérifier l'ordre des coefficients en relisant le système.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Lire les coefficients ligne par ligne dans le système : la $i$-ème ligne de $A$ contient les coefficients de la $i$-ème équation.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

[etape]
Soit $\left(U_n\right)$ vérifiant $U_{n+1} = A\,U_n$ avec $A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$ et $U_0 = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}$. Que peut-on dire de la suite $\left(U_n\right)$ ?
[qcm]
[option correct="true"]Elle est constante égale à $\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}$.[/option]
[option]Elle est nulle dès $n = 1$.[/option]
[option]Elle tend vers $\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$.[/option]
[option]Elle vérifie $U_n = \begin{pmatrix} n \\ 0 \end{pmatrix}$.[/option]
[reponse statut="correct"]Tout à fait !
$U_1 = A\,U_0 = \begin{pmatrix} 1\times 1 + 1\times 0 \\ 0\times 1 + 1\times 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix} = U_0$. Donc tous les termes suivants sont aussi égaux à $U_0$ : la suite est constante.[/reponse]
[reponse motif="Elle est nulle dès $n = 1$."]Non.
Effectuer soigneusement le produit $A\,U_0$ ligne par colonne : la première coordonnée vaut $1 \times 1 + 1 \times 0 = 1$, pas $0$.[/reponse]
[reponse motif="Elle tend vers $\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \end{pmatrix}$."]Non.
La suite ne se rapproche pas de $0$ : son premier terme calculé est déjà égal à $U_0$. Le second coordonnée de $U_0$ est nulle, ce qui « gèle » l'effet de la matrice.[/reponse]
[reponse motif="Elle vérifie $U_n = \begin{pmatrix} n \\ 0 \end{pmatrix}$."]Non.
Cela serait le cas si la deuxième coordonnée de $U_0$ valait $1$. Avec $U_0 = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}$, le terme additif $v_n$ est nul à chaque étape, donc $u_n$ ne s'incrémente pas.[/reponse]
[reponse statut="incorrect"]Non.
Calculer $U_1 = A\,U_0$ : on obtient $U_0$ lui-même. La suite est donc constante.[/reponse]
[/qcm]
[/etape]

Suites et matrices – Bac S Pondichéry 2017 (spé)

(5 points) - Candidats ayant suivi l'enseignement de spécialité On définit les suites $ \left(u_n\right) $ et $ \left(v_n\right) $ par :

$ u_0 = v_0 = 1 $

et, pour tout entier naturel $ n $ :

$ u_{n+1} = 2u_n+3v_n $

et $ v_{n+1} = 2u_n+v_n $

On admettra que les termes de ces suites sont des entiers naturels non nuls.

Partie A

Conjectures

Flore a calculé les premiers termes des suites à l'aide d'un tableur.

Une copie d'écran est donnée ci-dessous.

Bac S Pondichéry 2017 Spé Tableur 1
  1. Quelles formules ont été entrées dans les cellules B3 et C3 pour obtenir par copie vers le bas les termes des suites ?
  2. Soit $ n $ un entier naturel.

    Conjecturer la valeur de PGCD$ \left(u_n~;~v_n\right) $. Aucune justification n'est demandée.

  3. Pour les termes de rang 10, 11, 12 et 13 Flore obtient les résultats suivants :

    Bac S Pondichéry 2017 Spé Tableur 2

    Elle émet la conjecture : « la suite $ \left(\dfrac{u_n}{v_n} \right) $ converge ».

    Qu'en penser ?

Partie B

Étude arithmétique

  1. Démontrer par récurrence que, pour tout entier naturel $ n $, on a :

    $ 2u_n - 3v_n = (-1)^{n+1} $.

  2. Soit $ n $ un entier naturel.

    Déduire de la question précédente la valeur de PGCD$ \left(u_n~;~v_n\right) $.

Partie C

Étude matricielle Pour tout entier naturel $ n $, on définit :

  • $ X_n = \begin{pmatrix}u_n \\ v_n\end{pmatrix} $,
  • $ P = \begin{pmatrix} 1&3 \\ -1&2\end{pmatrix} $ et $ Q_n = \begin{pmatrix}(-1)^n&3 \times 2^{2n}\\(-1)^{n+1}&2^{2n+1}\end{pmatrix} $.
    1. Montrer que la matrice $ \dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}2& -3\\1&1\end{pmatrix} $ est l'inverse de $ P $.
    2. On admet que, pour tout entier naturel $ n $, on a $ X_n = Q_nP^{-1} X_0 $.

      Démontrer que, pour tout entier naturel $ n $, on a $ \left\{\begin{array}{l c l} u_n&=&\dfrac{(-1)^{n+1}+ 3\times 2^{2n+1}}{5} \\ \\ v_n&=&\dfrac{(-1)^{n}+ 2^{2n+2}}{5} \end{array}\right. $

    1. Vérifier que, pour tout entier naturel $ n $, on a $ \dfrac{u_n}{v_n}= \dfrac{\dfrac{(-1)^{n+1}}{2^{2n+1}}+ 3}{\dfrac{(-1)^{n}}{2^{2n+1}}+ 2} $.
    2. En déduire la limite de la suite $ \left(\dfrac{u_n}{v_n} \right) $.

Corrigé

Partie A

  1. Les formules à saisir sont :
  2. Dans la cellule B3 : =2*B2+3*C2
  3. Dans la cellule C3 : =2*B2+C2
  4. Au vu des premiers termes, on peut conjecturer que $ \text{PGCD}(u_n~;~v_n) = 1 $ pour tout entier naturel $ n $.
  5. Le tableau montre que pour

    $ n=13 $, $ \dfrac{u_{13}}{v_{13}} \approx 1{,}5000000 $.

    La suite $ \left(\dfrac{u_{n}}{v_{n}}\right) $ semble effectivement converger vers $ 1{,}5 $ (ou $ \dfrac{3}{2} $).

Partie B

  1. Soit $ \mathcal{P}_n $ la propriété : $ 2u_n - 3v_n = (-1)^{n+1} $.

    Initialisation :
    Pour $ n = 0 $ : $ 2u_0 - 3v_0 = 2(1) - 3(1) = -1 $ et $ (-1)^{0+1} = -1 $.
    La propriété est vraie au rang $ 0 $.

    Hérédité :
    Supposons que pour un entier $ n \geqslant 0 $, $ 2u_n - 3v_n = (-1)^{n+1} $.
    Calculons $ 2u_{n+1} - 3v_{n+1} $ :
    $ 2u_{n+1} - 3v_{n+1} = 2(2u_n + 3v_n) - 3(2u_n + v_n) $
    $ 2u_{n+1} - 3v_{n+1} = 4u_n + 6v_n - 6u_n - 3v_n $
    $ 2u_{n+1} - 3v_{n+1} = -2u_n + 3v_n $
    $ 2u_{n+1} - 3v_{n+1} = -(2u_n - 3v_n) $
    D'après l'hypothèse de récurrence :
    $ 2u_{n+1} - 3v_{n+1} = -(-1)^{n+1} = (-1)^{n+2} $.
    La propriété est donc vraie au rang $ n+1 $.

    Conclusion :
    La propriété est vraie pour $ n=0 $ et est héréditaire, donc pour tout entier naturel $ n $, $ 2u_n - 3v_n = (-1)^{n+1} $.

  2. D'après la question précédente, on a la relation de Bézout :
    $ 2u_n - 3v_n = \pm 1 $
    Cela implique que $ 1 $ est une combinaison linéaire entière de $ u_n $ et $ v_n $.
    D'après le théorème de Bézout, $ u_n $ et $ v_n $ sont premiers entre eux.
    Ainsi, PGCD$ (u_n~;~v_n) = 1 $ .

Partie C

    1. Nommons

      $ M = \dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}2& -3\\1&1\end{pmatrix} $.

      Calculons $ M \times P $ :

      $ M \times P = \dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}2 & -3 \\ 1 & 1\end{pmatrix} \begin{pmatrix}1 & 3 \\ -1 & 2\end{pmatrix} = \dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}2(1)+(-3)(-1) & 2(3)+(-3)(2) \\ 1(1)+1(-1) & 1(3)+1(2)\end{pmatrix} $

      $ M \times P = \dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}5 & 0 \\ 0 & 5\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1\end{pmatrix} = I_2 $

      Donc la matrice donnée est bien l'inverse de $ P $.

    2. On a $ X_n = Q_n P^{-1} X_0 $. Or

      $ X_0 = \begin{pmatrix}1 \\ 1\end{pmatrix} $.

      Calculons $ P^{-1} X_0 $ :

      $ P^{-1} X_0 = \dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}2 & -3 \\ 1 & 1\end{pmatrix} \begin{pmatrix}1 \\ 1\end{pmatrix} = \dfrac{1}{5} \begin{pmatrix}-1 \\ 2\end{pmatrix} $

      Maintenant calculons $ X_n = Q_n \begin{pmatrix}-1/5 \\ 2/5\end{pmatrix} $ :

      $ X_n = \begin{pmatrix}(-1)^n & 3 \times 2^{2n} \\ (-1)^{n+1} & 2^{2n+1}\end{pmatrix} \begin{pmatrix}-1/5 \\ 2/5\end{pmatrix} $

      $ u_n = (-1)^n \times \left(-\dfrac{1}{5}\right) + (3 \times 2^{2n}) \times \dfrac{2}{5} = \dfrac{-(-1)^n + 3 \times 2^{2n+1}}{5} = \dfrac{(-1)^{n+1} + 3 \times 2^{2n+1}}{5} $

      $ v_n = (-1)^{n+1} \times \left(-\dfrac{1}{5}\right) + (2^{2n+1}) \times \dfrac{2}{5} = \dfrac{-(-1)^{n+1} + 2^{2n+2}}{5} = \dfrac{(-1)^{n} + 2^{2n+2}}{5} $

      On retrouve bien les expressions demandées.

    1. En partant de l'expression de $ u_n $ et $ v_n $ et en factorisant par $ 2^{2n+1} $ :

      $ \dfrac{u_n}{v_n} = \dfrac{\dfrac{(-1)^{n+1} + 3 \times 2^{2n+1}}{5}}{\dfrac{(-1)^{n} + 2^{2n+2}}{5}} = \dfrac{(-1)^{n+1} + 3 \times 2^{2n+1}}{(-1)^{n} + 2 \times 2^{2n+1}} $

      En divisant le numérateur et le dénominateur par $ 2^{2n+1} $, on obtient:

      $ \dfrac{u_{n}}{v_{n}} = \dfrac{\dfrac{(-1)^{n+1}}{2^{2n+1}} + 3}{\dfrac{(-1)^{n}}{2^{2n+1}} + 2} $
    2. Les numérateurs $ (-1)^{n+1} $ et $ (-1)^{n} $ sont bornés (ils valent $ \pm 1 $), tandis que le dénominateur $ 2^{2n+1} $ tend vers $ +\infty $. Le quotient d'une quantité bornée par une quantité qui tend vers $ +\infty $ tend vers $ 0 $, donc
      $ \lim\limits_{n \to +\infty} \dfrac{(-1)^{n+1}}{2^{2n+1}} = 0 $ et $ \lim\limits_{n \to +\infty} \dfrac{(-1)^{n}}{2^{2n+1}} = 0 $.

      Par quotient des limites :

      $ \lim\limits_{n \to +\infty} \dfrac{u_n}{v_n} = \dfrac{0+3}{0+2} = \dfrac{3}{2} = 1{,}5 $

      Ceci confirme la conjecture de la partie A.