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Au programme Au programme de ce cours prépa sur les matrices Matrice représentative d'un vecteur, matrice représentative d'une application linéaire Matrice de passage, formule de changement de base Introduction aux déterminants de matrice Matrice d'un produit scalaire dans un espace euclidien Plusieurs exemples de développement autour des polynômes de LAGRANGE, de la formule de Taylor pour les polynômes. Résumé de cours et méthodes sur les matrices ECG1. Pré-requis pour comprendre ce cours Matrice d'une application linéaire Vous devez bien sûr connaître les opérations élémentaires sur les matrices: somme, produit par un réel, multiplication, inverse d'une matrice. Il est bien sûr important de maîtriser d'abord le chapitre espaces vectoriels et applications linéaires, puisque le coeur de ce cours consiste à étudier les matrices représentatives des applications linéaires. De nombreux exemples de cette vidéo mobilisent également le chapitre Polynômes, il est donc conseillé d'avoir de bonnes connaissances de base en algèbre. Pour approfondir le cours Matrice d'une application linéaire: les chapitres Déterminants et bien entendu les chapitres Diagonalisation/réduction des endomorphismes (attention: chapitre réservé à nos étudiants inscrits).
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On a en colonnes, les coordonnées des images des vecteurs de la base de écrits dans la base de. 4 Matrice de Passage Définition: On appelle matrice de passage ou P la matrice constituée en colonnes des coordonnées des vecteurs de la nouvelle base écrits dans l'ancienne. On l'appelle aussi matrice de changement de base. C'est donc une matrice inversible. Toute matrice carrée inversible peut toujours s'interpréter comme matrice d'un endomorphisme dans une certaine base, ou comme matrice de changement de base. Passer d'une interprétation à une autre permet parfois de faire avancer le problème. Fiche résumé matrices from large data. 5 Changements de base Théorème: Si on appelle et les vecteurs colonnes, coordonnées d'un vecteur dans l'ancienne et la nouvelle base, et P la matrice de passage, on a ou bien. Théorème: Si on appelle et les matrices d'un endomorphisme dans l'ancienne et la nouvelle base, et P la matrice de passage, on a ou bien. Définition: M et M' sont semblables inversible telle que ce sont les matrices d'un même endomorphisme dans deux bases différentes.
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On vérifie facilement que (faites-le! ). Ainsi, en « passant » à droite de l'égalité, on a puis, sans oublier la matrice apr\`es (c'est une faute courante, il ne faut pas la faire! Fiche résumé matrices pour. ): Cela prouve que est inversible et Après calculs, on a Méthode 6: Montrer qu'une matrice n'est pas inversible. Pour montrer qu'une matrice n'est pas inversible, on peut essayer de trouver une combinaison linéaire non triviale entre les colonnes donnant Plus précisément, si est une matrice de taille dont les colonnes sont notées et si l'on trouve non tous nuls tels que alors la matrice n'est pas inversible et si alors Si l'on ne trouve pas « à vu » les réels pour montrer que la matrice n'est pas inversible, on montre que le système admet au moins une solution non nulle. Exemple: Montrer que la matrice n'est pas inversible.
C'est à dire: Remarque: Les dimensions des matrices doivent être compatibles, à savoir: D'autre part, rappelons que le produit de matrices n'est pas commutatif, l'ordre dans lequel on écrit ces produits est donc fondamental... 8. 4 Transposée d'un produit Théorème: On a: 8. 1 Inverse d'une matrice Théorème: Si on a une matrice carrée telle que:, ou telle que:, alors est inversible et. Théorème: Une matrice carrée est inversible si et seulement si son déterminant est non nul. Cours Matrice d'une application linéaire - prépa scientifique. En général, on inverse une matrice carrée en inversant le système linéaire correspondant avec un second membre arbitraire: Cependant, parfois, quand la question est plus théorique, on peut utiliser le théorème suivant: Théorème:, une matrice inversible, son déterminant et le déterminant obtenu en enlevant la ligne et la colonne, alors: transposée de 8. 2 Inverse d'un produit Théorème: On a: 8. 3 Matrice d'une application linéaire Définition:, linéaire, avec E et F de dimensions finies et, munis de bases et, on appelle matrice de f dans ces bases la matrice lignes et colonnes dont l'élément, est tel que.
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On définit de même des opérations élémentaires sur les colonnes. Proposition: Les opérations élémentaires sur les lignes et les colonnes transforment une matrice en une matrice équivalente. En particulier, elles conservent le rang.
$$ Équivalence et similitude Deux matrices $M$ et $M'$ de $\mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$ sont dites équivalentes si elles représentent la même application linéaire dans des bases différentes. Autrement dit, $M$ et $M'$ sont équivalentes si et seulement s'il existe $P\in GL_p(\mathbb K)$ et $Q\in GL_n(\mathbb K)$ telles que $$M'=Q^{-1}MP. $$ Théorème (caractérisation des matrices équivalentes): Deux matrices sont équivalentes si et seulement si elles ont le même rang. De plus, si $M\in\mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$ a pour rang $r$, $M$ est équivalente à la matrice $J_r\in\mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$ dont tous les coefficients sont nuls, sauf les $r$ premiers de la diagonale qui valent 1. En particulier, si $u\in\mathcal L(E, F)$ est de rang $r$, il existe une base $\mathcal B$ de $E$ et une base $\mathcal C$ de $F$ telle que $\textrm{Mat}_{(\mathcal B, \mathcal C)}(u)=J_r$. Corollaire: Soit $M\in \mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$. Introduction aux matrices - Maxicours. Alors $M$ et $M^T$ ont le même rang. Théorème (caractérisation du rang): Une matrice $A\in\mathcal M_{n, p}(\mathbb K)$ est de rang $r$ si et seulement si: Il existe une matrice carrée d'ordre $r$ extraite de $A$ qui est inversible; Toute matrice carrée extraite de $A$ d'ordre $r+1$ n'est pas inversible.