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Friday, 12 July 2024

En particulier, l'ensemble des suites à valeurs réelles (resp. à valeurs complexes) est un $\mathbb R$-espace vectoriel (resp. un $\mathbb C$-espace vectoriel). Proposition: Soit $E_1, \dots, E_n$ des $\mathbb K$-espaces vectoriels. Alors le produit cartésien $E_1\times\dots\times E_n$, muni de l'addition $$(x_1, \dots, x_n)+(y_1, \dots, y_n)=(x_1+y_1, \dots, x_n+y_n)$$ et de la multiplication externe $$\lambda\cdot (x_1, \dots, x_n)=(\lambda x_1, \cdots, \lambda x_n)$$ est un $\mathbb K$-espace vectoriel. Famille de vecteurs Dans cette partie, $E$ désigne un espace vectoriel sur $\mathbb K$. Cours sur les sommes 2. Une combinaison linéaire de la famille finie de vecteurs $(x_1, \dots, x_n)$ de $E$ est un vecteur $x\in E$ s'écrivant $x=\sum_{i=1}^n \alpha_i x_i$ où les $\alpha_i$ sont des éléments de $\mathbb K$. Une combinaison linéaire d'une famille quelconque $(x_i)_{i\in I}$ est un vecteur $x$ s'écrivant $x=\sum_{i\in I}\alpha_i x_i$ où tous les $\alpha_i$, sauf un nombre fini, sont nuls. Une famille finie de vecteurs $(x_1, \dots, x_n)$ est libre si, pour tout choix de $\alpha_1, \dots, \alpha_n\in\mathbb K$, $$\sum_{i=1}^n \alpha_i x_i=0\implies \forall i\in\{1, \dots, n\}, \ \alpha_i=0.

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Proposition: $(\mathcal L(E), +, \circ)$ est un anneau. On dit qu'une application linéaire $f:E\to F$ est un isomorphisme si elle est bijective. La fonction réciproque d'un isomorphisme est elle-même une application linéaire. Un endomorphisme qui est aussi un isomorphisme s'appelle un automorphisme de $E$. L'ensemble des automorphismes de $E$ est noté $GL(E)$. $(GL(E), \circ)$ est un groupe. L'image directe d'un sous-espace vectoriel de $E$ par une application linéaire est un sous-espace vectoriel de $F$. L'image réciproque d'un sous-espace vectoriel de $F$ par une application linéaire est un sous-espace vectoriel de $E$. On appelle noyau de l'application linéaire $f\in\mathcal L(E, F)$ le sous-espace vectoriel de $E$ $$\ker(f)=\{x\in E;\ f(x)=0\}. $$ Théorème: $f\in\mathcal L(E, F)$ est injective si et seulement si $\ker(f)=\{0\}$. Artesane - les cours vidéos en ligne pour apprendre à créer. On appelle image de l'application linéaire $f\in\mathcal L(E, F)$ le sous-espace vectoriel de $F$ $$\imv(f)=\{f(x);\ x\in E\}. $$ Proposition: Si $(x_i)_{i\in I}$ est une famille génératrice de $E$, alors $\imv(f)=\textrm{vect}(f(x_i);\ i\in I\}$.

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Dans ce cas, $F$ est lui-même un espace vectoriel. Caractérisation des sous-espaces vectoriels: Une partie $F$ de $E$ est un sous-espace vectoriel de $E$ si et seulement si les 3 propriétés suivantes sont vérifiées: $0_E\in F$; Pour tout $(x, y)\in F^2$, $x+y\in F$; Pour tout $x\in F$ et tout $\lambda\in \mathbb K$, $\lambda\cdot x\in F$. Cours sur les hommes libres. Exemples: $\{0\}$ est un sous-espace vectoriel de $E$; dans $\mathbb R^2$, toute droite vectorielle (passant par l'origine) est un sous-espace vectoriel de $\mathbb R^2$; dans $\mathbb R^3$, toute droite vectorielle (passant par l'origine), tout plan vectoriel est un sous-espace vectoriel de $\mathbb R^3$; pour $n\geq 0$, l'ensemble $\mathbb K_n[X]$ des polynômes de degré au plus $n$ est un sous-espace de $\mathbb K[X]$; l'ensemble des matrices symétriques d'ordre $n$ est un sous-espace vectoriel de $\mathcal M_n(\mathbb K)$. Proposition: L'ensemble des solutions d'un système linéaire homogène de $p$ équations à $n$ inconnues est un sous-espace vectoriel de $\mathbb R^n$.

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