En faisant des opérations sur les lignes (c'est-à-dire que l'on fait avec), il faut réussir à annuler les coefficients devant à partir de la deuxième ligne. Comme on utilise pour tout de sorte que le système devienne:
Si tous les coefficients pour et sont nuls, alors les opérations de triangularisation du système sont terminées. Si au moins l'un des coefficients pour et est non nul, on introduit en changeant éventuellement l'ordre des équations \`a le pivot suivant de deuxième indice minimum. En changeant éventuellement l'ordre des équations, on suppose que c'est le coefficient de dans la ligne On obtient un système du type:
avec
Attention: on ne touche pas à la première ligne dans cette phase de l'algorithme. Pour les lignes à on effectue l'opération de fa\c{c}on à faire disparaître le coefficient de dans les lignes numérotées de à
On poursuit la méthode précédente sur les lignes à jusqu'à ne plus trouver de pivot. Cours Matrice d'une application linéaire - prépa scientifique. On obtient à la fin un système triangulaire que l'on résout en commençant par la dernière équation.
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Fiche Résumé Matrices Des
$\mathbb K$ désigne le corps $\mathbb R$ ou $\mathbb C$, $m, n, p$ sont des entiers strictement positifs. Matrices et applications linéaires
$E$, $F$ et $G$ désignent des espaces vectoriels de dimensions respectives $p, n, m$,
dont $\mathcal B=(e_i)_{1\leq i\leq p}$, $\mathcal C=(f_i)_{1\leq i\leq n}$ et $\mathcal D=(g_i)_{1\leq i\leq m}$
sont des bases respectives. Soit $x\in E$. La matrice du vecteur $x$ dans la base $\mathcal B$ est la matrice colonne
$X\in\mathcal M_{p, 1}(\mathbb R)$ constituée par les coordonnées de $x$ dans la base $\mathcal B$: si $x=a_1e_1+\cdots+a_pe_p$, alors
$$X=\begin{pmatrix}a_1\\a_2\\ \vdots \\ a_p\end{pmatrix}. Fiche résumé matrices from large data. $$
Soit $(x_1, \dots, x_r)\in E^r$ une famille de vecteurs de $E$. La matrice de la famille $(x_1, \dots, x_r)$ dans la base $\mathcal B$
est la matrice de
$\mathcal M_{p, r}(\mathbb K)$ dont la $j$-ème colonne est constituée par les coordonnée de $x_j$ dans la base $\mathcal B$. Soit $u\in \mathcal L(E, F)$. La matrice de $u$ dans les bases $\mathcal B$ et $\mathcal C$
est la matrice de $\mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$ dont les vecteurs colonnes sont les coordonnées des vecteurs $(u(e_1), \dots, u(e_p))$
dans la base $\mathcal C=(f_1, \dots, f_n)$.
Fiche Résumé Matrices 1
Si $E$ et $F$ ont même dimension, alors $u$ est inversible si et seulement si $\textrm{Mat}_{(\mathcal B, \mathcal C)}(u)$ est inversible. Dans ce cas, on a
$$\textrm{Mat}_{(\mathcal C, \mathcal B)}(u^{-1})=\big[\textrm{Mat}_{(\mathcal B, \mathcal C)}(u)\big]^{-1}. $$
Si $A\in\mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$, alors $A$ induit une application linéaire $u_A:\mathbb K^p \to\mathbb K^n$
définie par $u_A(X)=AX$ où on identifie un vecteur de $\mathbb K^p$ (resp. $\mathbb K^n$) et le vecteur colonne formé des coordonnées de ce vecteur
dans la base canonique. Le noyau, l' image, et le rang de $A$
sont alors par définition le noyau, l'image et le rang de l'endomorphisme associé. Le rang de $A$ est aussi le rang des vecteurs colonnes
qui la compose. Changements de base
$E, F$ sont des espaces vectoriels de dimension finie. Résumé de cours : Matrices et applications linéaires. Soit $\mathcal B_1$ et $\mathcal B_2$ deux bases de $E$. La matrice de passage de la base $\mathcal B_1$ à la
base $\mathcal B_2$ est la matrice de la famille de vecteurs $\mathcal B_2$ dans la base $\mathcal B_1$.
Fiche Résumé Matrices From Large Data
En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.
Fiche Résumé Matrices Examples
Résumé de Cours de Sup et Spé T. S. I. - Algèbre - Matrices Sous-sections 8. 1 Généralités 8. 1. 1 Matrices symétriques et antisymétriques 8. 2 Produit de matrices 8. 3 Produit de matrices définies par blocs 8. 4 Transposée d'un produit 8. 2 Généralités sur les matrices carrées 8. 2. 1 Inverse d'une matrice 8. 2 Inverse d'un produit 8. 3 Matrice d'une application linéaire 8. 4 Matrice de Passage 8. Résumé de Cours de Sup et Spé T.S.I. - Algèbre - Matrices. 5 Changements de base 8. 1 Matrices symétriques et antisymétriques Définition: Une matrice carré est symétrique Définition: Une matrice carré est anti-symétrique Théorème: Le sous-espace vectoriel des matrices symétriques et le sous-espace vectoriel des matrices antisymétriques sont supplémentaires. De plus: et 8. 2 Produit de matrices Si est une matrice -lignes et -colonnes, une matrice -lignes et -colonnes, alors: est une matrice -lignes et -colonnes vérifiant:. Ce qui se schématise: 8. 3 Produit de matrices définies par blocs Si deux matrices sont définies par blocs, on peut parfois effectuer leur produit en travaillant par blocs.
Fiche Résumé Matrices Example
Si et si on définit la matrice
On peut montrer que si et si
On dit que est un polynôme annulateur de si On remarque que le polynôme nul annule toutes les matrices, ce n'est donc pas un polynôme annulateur très intéressant! A ce sujet pour une matrice avez-vous remarqué que
Cela signifie que est un polynôme annulateur de
Exemple: Soit Soit calculer
Réponse: Par définition, on a:
Méthode 3: Calcul de puissances de matrices. Il faut se souvenir que calculer la puissance -ième d'une matrice, ce n'est -presque- jamais simple! Il y a des cas où l'on sait faire:
si est diagonale, alors
si est nilpotente (i. e. il existe tel que) alors, pour tout on a Il reste simplement à calculer
On peut quand même donner quelques méthodes générales pour s'en sortir. Dans le cas où avec on peut utiliser la formule du binôme de Newton. Cette méthode marchera bien si et si les puissances de sont simples à calculer (par exemple nilpotente). Fiche résumé matrices en. Essayer de conjecturer une formule puis la montrer par récurrence. Si l'on a un polynôme annulateur de la matrice on peut faire la division euclidienne de par cela donne avec Cette relation donne car
Cette méthode est très efficace surtout si l'on connaît un polynôme annulateur de de petit degré ( ou).
Résumé de cours Exercices Corrigés
Cours en ligne de Maths en ECG1
Matrices inversibles, produit de matrices & polynôme d'une matrice
Méthode 1: Produit de matrices. Fiche résumé matrices 1. Rappelons que la notation désigne l'ensemble des matrices à coefficients dans ayant lignes et colonnes. Dans le cas où on identifie avec
Soient et deux matrices. Pour que le produit ait un sens, il faut et il suffit que Dans ce cas,
Dans le cas particulier où et sont deux matrices carrées d'ordre le produit est défini et est une matrice carrée d'ordre
Il faut donc retenir que:
le produit est donc possible si et seulement si le nombre de colonnes de est égal au nombre de lignes de
si et
alors o\`u si et on a
dans le cas particulier où est une matrice colonne alors le produit est une matrice colonne dont le nombre de lignes est égal au nombre de lignes de
Si et alors avec, pour
Exemple: On pose et
Calculer les matrices et si cela est possible. Réponse:
Le nombre de colonnes de est égal au nombre de lignes de donc le produit existe et
=
Méthode 2: Polynôme d'une matrice.
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