Formulaire : Si X est le vecteur colonne représentant x∈E x ∈ E dans la base B , si Y est le vecteur colonne représentant u(x) dans la base B′ , et si A est la matrice de u dans les bases B et B′ , alors Y=AX.
La matrice matB, C(φ) fournit, colonne par colonne, les coordonnées dans C des n vecteurs φ(e1), … , φ(en) de F, qui engendrent l'image de φ. Quant au noyau de φ, c'est le sous-espace vectoriel de E constitué des vecteurs dont les coordonnées dans B sont les solutions X du système linéaire homogène matB, C(φ) X = 0.
On écrit x dans la base b sous la forme : x = x1e1 + ··· + xnen, avec x1,...,xn des scalaires. La matrice du vecteur x dans la base b est la matrice colonne à n lignes dont les coeffiY cients sont, de haut en bas, x1,...,xn. On rappelle la définition suivante : Soit b et b� deux bases de E.
La matrice de passage de la base canonique vers la nouvelle base s'obtient en écrivant en colonne les vecteurs de celle-ci : P = 1 0 −1 1 1 2 1 1 3 . et écrire la matrice de passage Q de la base canonique de R2 vers cette nouvelle base.
a) (k + k')A = kA + k'A b) k(A + B) = kA + kB c) (kk')A = k(k'A) d) (kA)B = A(kB) = k(A x B) Définition : Soit A et B deux matrices de même taille. La produit de A et B est la matrice, notée A x B, dont les colonnes correspondent au produit de la matrice A par chaque colonne de la matrice B.
Pour déterminer/trouver les valeurs propres d'une matrice, calculer les racines de son polynôme caractéristique. Exemple : La matrice 2x2 (d'ordre 2) M=[1243] M = [ 1 2 4 3 ] a pour polynôme caractéristique P(M)=x2−4x−5=(x+1)(x−5) P ( M ) = x 2 − 4 x − 5 = ( x + 1 ) ( x − 5 ) .
Calculer la dimension de l'image de (x,y,z) ↦→ (x + y + z,x − y + z,3y,2x + 3y + 2z). C'est le rang du syst`eme des colonnes de la matrice, donc c'est le rang de la matrice. Calculer la dimension de l'image de (x,y,z) ↦→ (x + y + z,x − 2y + z,x + 2y + 3z,2x + 3y − z).
vous pouvez également calculer le déterminant de la matrice associée à f : si ce déterminant n'est pas nul , sans faire d'autre calcul vous pouvez dire que l'application f est bijective et que son noyau est réduit au vecteur nul .
En mathématiques, une base d'un espace vectoriel V est une famille de vecteurs de V linéairement indépendants et dont tout vecteur de V est combinaison linéaire. En d'autres termes, une base de V est une famille libre de vecteurs de V qui engendre V.
Additionnez les trois cofacteurs.
Trois cofacteurs, un pour chaque coefficient d'une seule ligne (ou colonne), que vous additionnez et vous aurez le déterminant de la matrice 3 x 3.
Pour inverser une matrice à deux lignes et deux colonnes, il faut : échanger les deux coefficients diagonaux. changer le signe des deux autres. diviser tous les coefficients par le déterminant.
Soit E un espace vectoriel de dimension finie, B une base de E et q une forme quadratique sur E . Soit φ la forme polaire de q , c'est-à-dire l'unique forme bilinéaire symétrique sur E telle que, pour tout x de E, q(x)=φ(x,x) q ( x ) = φ ( x , x ) .
Une matrice réelle dont toutes les colonnes sont orthogonales deux à deux est inversible si et seulement si elle n'a aucune colonne nulle. Un produit de deux matrices carrées est inversible si et seulement si les deux matrices en facteur le sont aussi.
Le déterminant d'une matrice triangulaire est le produit des termes de la diagonale principale. En particulier, le déterminant d'une matrice diagonale est le produit des termes de la diagonale principale.
Couple de nombres qui représentent le nombre de lignes et le nombre de colonnes d'un matrice. La dimension d'une matrice est synonyme de taille de cette matrice. Si une matrice comporte 3 lignes et 5 colonnes, on dira qu'elle est de dimension 3 par 5.
1 – Bref rappel sur les applications linéaires
l'image de la somme de deux vecteurs est égale à la somme des images, l'image du produit d'un scalaire. par un vecteur est égale au produit de. par l'image du vecteur.
∀ x ∈ ker(f), f(x)=0. L'ensemble des x forme un sous espace vectoriel de l'ensemble de départ. Im(f) est l'ensemble des y ∈ l'ensemble d'arrivée qui ont un antécédent par f, Im(f) fome aussi un sous espace vectoriel.
Le noyau de f , noté par Ker(f ), est l'ensemble des antécédents du vecteur 0 : Ker(f ) = {x | f (x) = 0} = {x | Ax = 0} = l'ensemble solutions du système Ax = 0 . {y (−1 1 ) | y ∈ R} = 〈 (−1 1 ) 〉. Donc une base est (−1 1 ) .
La matrice M est diagonalisable si et seulement si la somme des multiplicités géométriques est égale à la taille de M. Or chaque multiplicité géométrique est toujours inférieure ou égale à la multiplicité algébrique correspondante.
On appelle image d'une application f (d'un ensemble A vers un ensemble B) l'image directe par f de l'ensemble de départ A. C'est donc le sous-ensemble de B contenant les images de tous les éléments de A, et uniquement ces images. On le note Im(f). Exemple : « L'image de la fonction sinus est le segment [–1, 1]. »
1. Une matrice A est diagonalisable si et seulement si la somme des dimensions des sous-espaces propres est égale à l'ordre de la matrice. 2. Si une matrice carrée A d'ordre n admet n valeurs propres différentes, alors A est diagonalisable.
Pour démontrer qu'une matrice A est diagonalisable, la méthode la plus classique consiste à calculer le polynôme caractéristique χA et à le factoriser pour déterminer les valeurs propres de A . Si χA n'est pas scindé, A n'est pas diagonalisable. Si χA est scindé à racines simples, A est diagonalisable.
Une matrice scalaire est une matrice diagonale (à coefficients dans un anneau) dont tous les coefficients diagonaux sont égaux, c'est-à-dire de la forme λIn où λ est un scalaire et In la matrice identité d'ordre n.