Math@mine / Terminale / Ch1

Chapitre 1 — Combinatoire et dénombrement

📋 Prérequis & 🎯 Objectifs du chapitre déplier
📋 Prérequis
  • Seconde — ensembles, cardinal d'un ensemble fini
  • 1re Spé — probabilités élémentaires, variables aléatoires
🎯 Objectifs — à la fin du chapitre, je saurai…
  • Appliquer le principe additif et le principe multiplicatif
  • Calculer arrangements, permutations, combinaisons
  • Connaître les coefficients binomiaux \(\binom{n}{k}\) et la formule du binôme de Newton
  • Construire et exploiter le triangle de Pascal

Terminale — Programme officiel (BO 2019) · Math@mine

Sommaire
1. Principes de dénombrement 2. Factorielle d’un entier 3. Permutations et arrangements 4. Combinaisons 5. Triangle de Pascal 6. Binome de Newton Solution du problème d’ouverture Bilan — Formules essentielles

Former une equipe de delegues

Dans une classe de 35 élèves, on veut elire un delegue titulaire et un delegue suppleant. De combien de facons peut-on former ce binome ? Et si l’on souhaite simplement choisir 2 delegues sans distinction de role ?

Pourquoi le nombre de possibilites est-il différent selon que l’ordre compte ou non ?
→ Reponse avec les notions d’arrangement et de combinaison.

→ Solution complete en fin de chapitre

Blaise Pascal et le triangle arithmétique

En 1654, Blaise Pascal publie le Traité du triangle arithmétique, où il organise les coefficients binomiaux dans un tableau triangulaire. Mais ce triangle était déjà connu des mathématiciens chinois (Yang Hui, XIIIe siècle) et perses (Al-Karaji, Xe siècle). La correspondance entre Pascal et Fermat sur les jeux de hasard a aussi posé les bases du calcul des probabilités.

Lire l’article : Le triangle de Pascal — voyage à travers les civilisations →

Les chemins dans un quadrillage

Sur un quadrillage 4 x 3, on part du coin inférieur gauche pour atteindre le coin supérieur droit en se deplacant uniquement vers la droite ou vers le haut. Combien de chemins différents existe-t-il ?

Indice : chaque chemin est une suite de 4 déplacements « droite » et 3 déplacements « haut ».

→ Solution complète en fin de chapitre

1. Principes de dénombrement

Principe additif
Si deux ensembles \(A\) et \(B\) sont disjoints (aucun élément commun), alors le nombre d’éléments de leur reunion est : \[\text{card}(A \cup B) = \text{card}(A) + \text{card}(B)\]
Démonstration

Soient \(A\) et \(B\) deux ensembles finis disjoints, de cardinaux respectifs \(p\) et \(q\). Notons les éléments :

\(A = \{a_1, a_2, \ldots, a_p\}\), \(B = \{b_1, b_2, \ldots, b_q\}.\)

Comme \(A \cap B = \varnothing\), tous les \(a_i\) sont distincts des \(b_j\). La liste :

\(a_1, a_2, \ldots, a_p, b_1, b_2, \ldots, b_q\)

énumère les éléments de \(A \cup B\) sans répétition. Elle contient \(p + q\) termes distincts, donc \(\text{card}(A \cup B) = p + q = \text{card}(A) + \text{card}(B)\).

Cas non disjoint. Si \(A \cap B \neq \varnothing\), on compte deux fois les éléments communs. La formule générale est :

\(\text{card}(A \cup B) = \text{card}(A) + \text{card}(B) - \text{card}(A \cap B).\) ∎

Principe multiplicatif
Si une opération se decompose en deux etapes successives, la premiere offrant \(p\) possibilites et la seconde \(q\) possibilites (independamment du choix precedent), alors le nombre total de possibilites est : \[p \times q\]
Démonstration

Notons \(E_1 = \{x_1, \ldots, x_p\}\) l’ensemble des choix pour la première étape et, pour chaque \(x_i\), notons \(E_2(x_i) = \{y_{i,1}, \ldots, y_{i,q}\}\) l’ensemble des \(q\) choix possibles à la seconde étape (sa taille \(q\) est supposée indépendante de \(x_i\)).

Une opération complète est un couple \((x_i, y_{i,j})\) où \(1 \le i \le p\) et \(1 \le j \le q\). L’ensemble total des opérations est :

\(E = \bigcup_{i=1}^{p} \{(x_i, y_{i,1}), (x_i, y_{i,2}), \ldots, (x_i, y_{i,q})\}.\)

Ce sont \(p\) « tranches » disjointes (une par choix de \(x_i\)), chacune contenant \(q\) couples. D’après le principe additif appliqué \(p\) fois :

\(\text{card}(E) = \underbrace{q + q + \cdots + q}_{p\text{ termes}} = p \times q.\) ∎

Exemple

Un menu propose 3 entrees et 5 plats. Le nombre de menus différents (une entree puis un plat) est \(3 \times 5 = 15\).

Remarque
Le principe multiplicatif se generalise a \(k\) etapes : si l’etape \(i\) offre \(n_i\) possibilites, le total est \(n_1 \times n_2 \times \cdots \times n_k\).

2. Factorielle d’un entier

Définition — Factorielle
Pour tout entier naturel \(n \geq 1\), la factorielle de \(n\), notee \(n!\), est le produit de tous les entiers de 1 à \(n\) : \[n! = 1 \times 2 \times 3 \times \cdots \times n\] Par convention, \(0! = 1\).
Exemples
  • \(1! = 1\)
  • \(3! = 1 \times 2 \times 3 = 6\)
  • \(5! = 120\)
  • \(10! = 3\,628\,800\)
Propriété — Relation de récurrence
Pour tout entier \(n \geq 1\) : \((n+1)! = (n+1) \times n!\)
Méthode — Simplifier un quotient de factorielles

Calculer \(\dfrac{8!}{6!}\).

\(\dfrac{8!}{6!} = \dfrac{8 \times 7 \times 6!}{6!} = 8 \times 7 = 56\).

Principe : on développé la factorielle du numérateur jusqu’à retrouver celle du dénominateur, puis on simplifie.

3. Permutations et arrangements

Définition — Permutation
Une permutation d’un ensemble a \(n\) éléments est un rangement ordonne de ses \(n\) éléments. Le nombre de permutations de \(n\) éléments est \(n!\).
Démonstration

Par le principe multiplicatif (section 1). On place les \(n\) éléments un par un :

  • Pour la 1re position : \(n\) choix possibles.
  • Pour la 2e position : \(n - 1\) choix (un élément est déjà place).
  • Pour la 3e : \(n - 2\) choix. Et ainsi de suite.
  • Pour la dernière position : 1 seul choix.

Total : \(n \times (n-1) \times (n-2) \times \cdots \times 1 = n!\). ∎

Exemple

Les permutations de \(\{a, b, c\}\) sont : \(abc\), \(acb\), \(bac\), \(bca\), \(cab\), \(cba\), soit \(3! = 6\) permutations.

Définition — Arrangement
Un arrangement (ou \(k\)-liste sans repetition) de \(k\) éléments choisis parmi \(n\) est une suite ordonnee de \(k\) éléments distincts pris dans un ensemble a \(n\) éléments. Le nombre d’arrangements est : \[A_n^k = \frac{n!}{(n-k)!} = n(n-1)(n-2)\cdots(n-k+1)\]
Démonstration

Par le principe multiplicatif. On choisit les \(k\) éléments un par un, dans l’ordre :

  • 1er élément : \(n\) choix
  • 2e élément : \(n - 1\) choix (un élément est déjà pris)
  • \(\vdots\)
  • \(k\)e élément : \(n - k + 1\) choix

Total : \(n(n-1)(n-2)\cdots(n-k+1)\). C’est un produit de \(k\) facteurs consecutifs.

Pour voir que c’est \(\dfrac{n!}{(n-k)!}\), on ecrit :

\(n(n-1)\cdots(n-k+1) = \dfrac{n!}{(n-k)!}\)

car \(n! = \underbrace{n(n-1)\cdots(n-k+1)}_{k \text{ facteurs}} \times (n-k)!\). ∎

Exemple — Delegues

Elire un delegue titulaire et un suppleant parmi 35 élèves : l’ordre compte (titulaire puis suppleant).

\(A_{35}^2 = 35 \times 34 = 1\,190\) binomes possibles.

Remarque
Une permutation de \(n\) éléments est un arrangement de \(n\) éléments parmi \(n\) : \(A_n^n = n!\).

4. Combinaisons

Définition — Combinaison
Une combinaison de \(k\) éléments parmi \(n\) est un sous-ensemble (non ordonne) de \(k\) éléments d’un ensemble a \(n\) éléments. Le nombre de combinaisons est le coefficient binomial : \[\binom{n}{k} = \frac{n!}{k!\,(n-k)!}\]
Propriété — Lien arrangement / combinaison
\[A_n^k = \binom{n}{k} \times k!\] Chaque combinaison de \(k\) éléments peut etre ordonnee de \(k!\) facons ; on retrouve ainsi les arrangements.
Démonstration

On peut construire un arrangement de \(k\) éléments parmi \(n\) en deux étapes :

  1. Choisir les \(k\) éléments (sans ordre) : \(\binom{n}{k}\) facons.
  2. Ordonner ces \(k\) éléments : \(k!\) facons (c’est une permutation de \(k\) éléments, déjà demontree).

Par le principe multiplicatif : \(A_n^k = \binom{n}{k} \times k!\).

En inversant : \(\binom{n}{k} = \dfrac{A_n^k}{k!} = \dfrac{n!}{k!\,(n-k)!}\). On retrouve la formule du coefficient binomial. ∎

Exemple — Delegues sans distinction

Choisir 2 delegues (sans role distinct) parmi 35 élèves :

\(\binom{35}{2} = \dfrac{35 \times 34}{2} = 595\) groupes possibles.

Propriétés des coefficients binomiaux
Pour tous entiers \(0 \leq k \leq n\) :
  • \(\binom{n}{0} = \binom{n}{n} = 1\)
  • Symétrie : \(\binom{n}{k} = \binom{n}{n-k}\)
  • Somme d’une ligne : \(\displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} = 2^n\)
Démonstration de la symétrie

Par la formule : \(\binom{n}{n-k} = \dfrac{n!}{(n-k)!\,(n-(n-k))!} = \dfrac{n!}{(n-k)!\,k!} = \binom{n}{k}\). ∎

Interprétation : choisir \(k\) éléments a prendre, c’est la même chose que choisir \(n-k\) éléments a laisser.

Démonstration de la somme d’une ligne

Argument combinatoire. Un ensemble a \(n\) éléments possede \(2^n\) sous-ensembles au total (chaque élément est pris ou non : 2 choix par élément, soit \(2^n\) par le principe multiplicatif).

Par ailleurs, on peut classer ces sous-ensembles selon leur taille \(k\) : il y en a \(\binom{n}{k}\) de taille \(k\). Comme tout sous-ensemble a une taille unique entre 0 et \(n\) :

\(\displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} = 2^n\). ∎

On retrouvera ce résultat comme cas particulier du binome de Newton (\(a = b = 1\)) en section 6.

Méthode — Calculer un coefficient binomial

Calculer \(\binom{8}{3}\).

\(\binom{8}{3} = \dfrac{8!}{3!\,5!} = \dfrac{8 \times 7 \times 6}{3 \times 2 \times 1} = \dfrac{336}{6} = 56\).

5. Triangle de Pascal

Théorème — Relation de Pascal
Pour tous entiers \(1 \leq k \leq n\) : \[\binom{n+1}{k} = \binom{n}{k-1} + \binom{n}{k}\] Chaque coefficient est la somme des deux coefficients situes juste au-dessus dans le triangle.
Démonstration (argument combinatoire)

On veut choisir \(k\) éléments parmi \(n+1\). Fixons le dernier élément (le \((n+1)\)e). Il y a deux cas :

  • Cas 1 : le \((n+1)\)e élément fait partie de la selection. Il reste alors \(k-1\) éléments a choisir parmi les \(n\) premiers : \(\binom{n}{k-1}\) facons.
  • Cas 2 : le \((n+1)\)e élément ne fait pas partie de la selection. Il faut choisir les \(k\) éléments parmi les \(n\) premiers : \(\binom{n}{k}\) facons.

Ces deux cas sont disjoints et exhaustifs. Par le principe additif :

\(\binom{n+1}{k} = \binom{n}{k-1} + \binom{n}{k}\). ∎

Démonstration (par le calcul)

On part du membre de droite et on met au même dénominateur :

\(\binom{n}{k-1} + \binom{n}{k} = \dfrac{n!}{(k-1)!(n-k+1)!} + \dfrac{n!}{k!(n-k)!}\)

Le dénominateur commun est \(k!(n-k+1)!\). On multiplie :

\(= \dfrac{n! \cdot k}{k!(n-k+1)!} + \dfrac{n! \cdot (n-k+1)}{k!(n-k+1)!} = \dfrac{n!\,(k + n - k + 1)}{k!(n-k+1)!}\)

\(= \dfrac{n!\,(n+1)}{k!(n+1-k)!} = \dfrac{(n+1)!}{k!(n+1-k)!} = \binom{n+1}{k}\). ∎

Exemple — Les premières lignes du triangle de Pascal
\(n\)\(k=0\)\(1\)\(2\)\(3\)\(4\)\(5\)
01
111
2121
31331
414641
515101051
Méthode — Utiliser le triangle pour trouver un coefficient

Pour trouver \(\binom{5}{2}\), on lit la ligne \(n=5\), colonne \(k=2\) : on obtient 10.

Verification : \(\binom{5}{2} = \dfrac{5!}{2!\,3!} = \dfrac{120}{2 \times 6} = 10\). ✓

Remarque
La relation de Pascal permet de construire le triangle ligne par ligne sans faire de calcul de factorielles. C’est aussi un outil utile en Python pour generer les coefficients de maniere iterative.

6. Binome de Newton

Théorème — Formule du binome de Newton
Pour tous réels \(a\) et \(b\) et tout entier naturel \(n\) : \[(a + b)^n = \sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k}\, a^{n-k}\, b^k\]
Démonstration par récurrence

On note \(\mathcal{P}(n)\) la propriété : \((a + b)^n = \displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} a^{n-k} b^k\).

Initialisation (\(n = 0\)) : \((a+b)^0 = 1\) et \(\displaystyle\sum_{k=0}^{0} \binom{0}{0} a^0 b^0 = 1\). ✓

Heredite. Supposons \(\mathcal{P}(n)\) vraie. Alors :

\((a+b)^{n+1} = (a+b) \cdot (a+b)^n = (a+b)\displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} a^{n-k} b^k\)

En distribuant :

\(= \displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} a^{n+1-k} b^k \;+\; \sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} a^{n-k} b^{k+1}\)

Dans la seconde somme, on pose \(j = k+1\) (donc \(j\) va de 1 à \(n+1\)) :

\(= \displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} a^{n+1-k} b^k \;+\; \sum_{j=1}^{n+1} \binom{n}{j-1} a^{n+1-j} b^{j}\)

On isole le terme \(k=0\) de la première somme (\(a^{n+1}\)) et le terme \(j=n+1\) de la seconde (\(b^{n+1}\)), puis on regroupe les termes restants (\(k\) de 1 à \(n\)) :

\(= a^{n+1} + \displaystyle\sum_{k=1}^{n}\left[\binom{n}{k} + \binom{n}{k-1}\right] a^{n+1-k} b^k + b^{n+1}\)

Par la relation de Pascal (demontree en section 5) : \(\binom{n}{k} + \binom{n}{k-1} = \binom{n+1}{k}\). Donc :

\((a+b)^{n+1} = \displaystyle\sum_{k=0}^{n+1} \binom{n+1}{k} a^{n+1-k} b^k\)

C’est \(\mathcal{P}(n+1)\). ✓

Conclusion : par le principe de récurrence, \(\mathcal{P}(n)\) est vraie pour tout \(n \in \mathbb{N}\). ∎

Exemple — Developpement de \((a+b)^3\)

\((a+b)^3 = \binom{3}{0}a^3 + \binom{3}{1}a^2b + \binom{3}{2}ab^2 + \binom{3}{3}b^3 = a^3 + 3a^2b + 3ab^2 + b^3\)

Exemple — Developpement de \((1+x)^4\)

\((1+x)^4 = 1 + 4x + 6x^2 + 4x^3 + x^4\)

On retrouve les coefficients de la 4e ligne du triangle de Pascal : 1, 4, 6, 4, 1.

Propriété — Cas particuliers
En posant \(a = 1\), \(b = 1\) : \(\displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} = 2^n\).
En posant \(a = 1\), \(b = -1\) : \(\displaystyle\sum_{k=0}^{n} (-1)^k \binom{n}{k} = 0\) (pour \(n \ge 1\)).
Démonstration

On applique la formule du binôme \((a+b)^n = \displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} a^{n-k} b^k\).

Première identité (\(a = b = 1\)).

\(2^n = (1+1)^n = \displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k}\cdot 1^{n-k}\cdot 1^k = \sum_{k=0}^{n}\binom{n}{k}.\)

Interprétation combinatoire. \(2^n\) compte les parties d’un ensemble à \(n\) éléments (chaque élément est « choisi » ou non). En groupant ces parties par taille, on retrouve \(\sum_k \binom{n}{k}\) : le nombre de parties de taille \(k\).

Seconde identité (\(a = 1\), \(b = -1\), \(n \ge 1\)).

\(0 = 0^n = (1 + (-1))^n = \displaystyle\sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k}\cdot 1^{n-k}\cdot (-1)^k = \sum_{k=0}^{n}(-1)^k \binom{n}{k}.\)

Interprétation. Pour \(n \ge 1\), un ensemble à \(n\) éléments a autant de parties de taille paire que de taille impaire. ∎

Méthode — Développer \((2x - 3)^4\)

On pose \(a = 2x\) et \(b = -3\). Le terme général est \(\binom{4}{k}(2x)^{4-k}(-3)^k\).

  • \(k=0\) : \(1 \times 16x^4 \times 1 = 16x^4\)
  • \(k=1\) : \(4 \times 8x^3 \times (-3) = -96x^3\)
  • \(k=2\) : \(6 \times 4x^2 \times 9 = 216x^2\)
  • \(k=3\) : \(4 \times 2x \times (-27) = -216x\)
  • \(k=4\) : \(1 \times 1 \times 81 = 81\)

Donc \((2x-3)^4 = 16x^4 - 96x^3 + 216x^2 - 216x + 81\).

Solution du problème d’ouverture — Former une equipe de delegues

Avec distinction de role (arrangement) : On choisit un titulaire parmi 35 élèves, puis un suppleant parmi les 34 restants. Le nombre de binomes possibles est \(A_{35}^2 = 35 \times 34 = 1\,190\).

Sans distinction de role (combinaison) : On choisit 2 delegues parmi 35 sans ordre. Le nombre de groupes possibles est \(\binom{35}{2} = \dfrac{35 \times 34}{2} = 595\).

Le nombre de possibilites est différent car dans le premier cas, l’ordre compte (titulaire/suppleant sont des roles différents), tandis que dans le second cas, les deux delegues ont le même statut. Chaque combinaison correspond à \(2! = 2\) arrangements, d’ou \(1\,190 = 2 \times 595\).

Solution de l’énigme — Les chemins dans un quadrillage

Il faut effectuer 7 déplacements au total : 4 vers la droite (D) et 3 vers le haut (H). Le nombre de chemins est le nombre de facons de placer les 3 déplacements H parmi les 7 positions :

\(\binom{7}{3} = \dfrac{7!}{3!\,4!} = \dfrac{7 \times 6 \times 5}{3 \times 2 \times 1} = 35\) chemins.

Bilan — Formules essentielles

NotionFormuleExemple
Factorielle\(n! = 1 \times 2 \times \cdots \times n\)\(5! = 120\)
Arrangement\(A_n^k = \dfrac{n!}{(n-k)!}\)\(A_5^2 = 20\)
Combinaison\(\binom{n}{k} = \dfrac{n!}{k!(n-k)!}\)\(\binom{5}{2} = 10\)
Relation de Pascal\(\binom{n+1}{k} = \binom{n}{k-1} + \binom{n}{k}\)\(\binom{5}{2} = \binom{4}{1} + \binom{4}{2}\)
Binome de Newton\((a+b)^n = \displaystyle\sum_{k=0}^n \binom{n}{k}a^{n-k}b^k\)\((1+x)^3 = 1+3x+3x^2+x^3\)

Pieges et contre-exemples

Combinatoire et dénombrement : teste d’abord ton intuition.

Score : 0 / 6 pieges identifies
1 Définition de la factorielle

« \(n! = n \times n\), c’est-à-dire le carré de \(n\). »

Cette affirmation est-elle correcte ?

Explication

Faux. \(n! = 1 \times 2 \times 3 \times \cdots \times n\), c’est le produit de tous les entiers de 1 à \(n\). Par exemple \(4! = 24\), alors que \(4 \times 4 = 16\).

La factorielle croit beaucoup plus vite que le carré : \(10! = 3\,628\,800\) contre \(10^2 = 100\).

Mini-test : que vaut \(6!\) ?

2 Arrangement et combinaison

« Un arrangement et une combinaison, c’est la même chose. »

Cette affirmation est-elle correcte ?

Explication

Faux. Un arrangement tient compte de l'ordre, pas une combinaison. \(A_n^k = k! \times \binom{n}{k}\). Par exemple, choisir un president puis un tresorier parmi 5 personnes : \(A_5^2 = 20\). Choisir un groupe de 2 : \(\binom{5}{2} = 10\).

Arrangement = ordre compte. Combinaison = ordre ne compte pas.

Mini-test : choisir 3 lettres parmi A, B, C, D sans ordre. Combien ?

3 Factorielle de zéro

« \(0! = 0\). »

Cette affirmation est-elle correcte ?

Explication

Faux. Par convention, \(0! = 1\). C’est indispensable pour que les formules de combinaisons fonctionnent : \(\binom{n}{0} = \frac{n!}{0! \cdot n!} = 1\).

Retenir : \(0! = 1\), comme le produit vide. C’est une convention, pas un calcul.

Mini-test : que vaut \(\binom{5}{0}\) ?

4 Combinaison nulle

« \(\binom{n}{0} = 0\) car on ne choisit rien. »

Cette affirmation est-elle correcte ?

Explication

Faux. \(\binom{n}{0} = 1\) : il y a exactement une facon de ne choisir aucun élément (l’ensemble vide). De même \(\binom{n}{n} = 1\).

Ne pas confondre « choisir 0 élément » (1 facon : \(\varnothing\)) et « 0 facons de choisir ».

Mini-test : \(\binom{100}{0} + \binom{100}{100} = ?\)

5 Binome de Newton

« \((a+b)^n = a^n + b^n\). »

Cette affirmation est-elle correcte ?

Explication

Faux. C’est une erreur tres frequente ! \((a+b)^2 = a^2 + 2ab + b^2 \neq a^2 + b^2\). La formule correcte est le binome de Newton : \((a+b)^n = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k} a^{n-k}b^k\).

Tester avec \(n=2\) : \((1+1)^2 = 4 \neq 1^2 + 1^2 = 2\). Contre-exemple immediat.

Mini-test : \((1+1)^3 = ?\)

6 Symétrie des combinaisons

« \(\binom{n}{k} = \binom{n}{n-k}\) pour tout \(0 \leq k \leq n\). »

Cette affirmation est-elle correcte ?

Explication

C’est vrai ! Choisir \(k\) éléments parmi \(n\) revient à choisir les \(n-k\) éléments qu’on ne prend pas. Par exemple \(\binom{10}{3} = \binom{10}{7} = 120\).

Cette symétrie se voit dans le triangle de Pascal : chaque ligne est un palindrome.

Mini-test : \(\binom{8}{2} = ?\)

➡️ Pour la suite
Ch. 2 — Suites et récurrence — Tu formaliseras le raisonnement par récurrence et approfondiras suites arithmétiques, géométriques, et notion de limite.