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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. Introduction aux matrices - Maxicours. 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). 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).
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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. Fiche résumé matrices en. 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. On obtient à la fin un système triangulaire que l'on résout en commençant par la dernière équation.
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Une matrice de taille (ou format) est un tableau de nombres réels à lignes et colonnes. Cela permet de: ✔ définir de nouvelles opérations: sommes de matrices, produits de matrices et multiplication d'une matrice par un réel; ✔ réaliser des calculs rapidement avec une grande quantité de valeurs; ✔ modéliser les transformations du plan et déterminer les coordonnées d'un point image par une de ces transformations. Une matrice carrée de taille est inversible lorsqu'il existe une matrice carrée de taille telle que. Cela permet de: ✔ résoudre des systèmes d'équations linéaires: si, alors. Fiche résumé matrices sur. Un graphe est une représentation composée de sommets et d'arêtes. Cela permet de: ✔ modéliser des situations relevant de flux entre différents lieux. La matrice d'adjacence d'un graphe donne le nombre d'arêtes reliant les différents sommets entre eux. Cela permet de: ✔ résumer un graphe de façon synthétique; ✔ déterminer le nombre de chaînes ou de chemins de longueur en calculant.
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Cas des matrices carrées d'ordre en Maths Sup 1. Définitions des matrices carrées d'ordre Si, a) les éléments forment la diagonale de. On dit que ce sont les éléments diagonaux de. b) est dite diagonale lorsque. c) est dite triangulaire supérieure lorsque tels que. d) est dite triangulaire inférieure lorsque tels que. e) est dite triangulaire si elle est triangulaire supérieure ou inférieure. 2. Propriétés du produit matriciel en Maths Sup Le produit matriciel dans s'écrit: si et, est défini et. où,. D: On définit la matrice unité d'ordre par. Rappel: P1: est un anneau. P2: Si,. Si,. 3. Puissance -ième d'une matrice carrée D: Si, on définit par récurrence: et si. (si, on démontre que est le produit de matrices. ) Formule du binôme de Newton. Si vérifie, pour tout,. 4. Base canonique de D: Si, on définit P1: On note. La famille est une base, dite base canonique, de.. P2: Décomposition de:. P3: Produit de deux éléments de la base canonique. 5. Sous-espaces vectoriels particuliers en Maths Sup P1: L' ensemble des matrices carrées d'ordre diagonales à coefficients dans est un s. Fiche résumé matrices program. v de de dimension.
On la note $P_{\mathcal B_1\to \mathcal B_2}$. En interprétant $P_{\mathcal B_1\to\mathcal B_2}$ comme $\textrm{Mat}_{(\mathcal B_2, \mathcal B_1)}(\textrm{id}_E)$, on démontre les faits importants suivants: La matrice $P_{\mathcal B_1\to \mathcal B_2}$ est inversible, d'inverse $P_{\mathcal B_2\to \mathcal B_1}$. Si $x\in E$ a pour coordonnées $X_1$ dans la base $\mathcal B_1$ et pour coordonnées $X_2$ dans la base $\mathcal B_2$, alors $$X_1=P_{\mathcal B_1\to \mathcal B_2}X_2. $$ Formule de changement de base pour les applications linéaires: Soit $u\in\mathcal L(E, F)$, $\mathcal B, \ \mathcal B'$ deux bases de $E$, $\mathcal C, \ \mathcal C'$ deux bases de $F$. Alors, si l'on note $A=\textrm{Mat}_{(\mathcal B, \mathcal C)}(u)$, $B=\textrm{Mat}_{(\mathcal B', \mathcal C')}(u)$, $P=P_{\mathcal B\to \mathcal B'}$, $Q=P_{\mathcal C\to \mathcal C'}$, on a $$B=Q^{-1}AP. Résumé de cours : Matrices et applications linéaires. $$ En particulier, si $u$ est un endomorphisme, si $A=\textrm{Mat}_{(\mathcal B, \mathcal B)}(u)$, $B=\textrm{Mat}_{(\mathcal B', \mathcal B')}(u)$, $P=P_{\mathcal B\to \mathcal B'}$, alors $$B=P^{-1}AP.
$\mathbb K$ désigne le corps $\mathbb R$ ou $\mathbb C$, $m, n, p$ sont des entiers strictement positifs. Matrices et applications linéaires $E$, $F$ et $G$ désignent des espaces vectoriels de dimensions respectives $p, n, m$, dont $\mathcal B=(e_i)_{1\leq i\leq p}$, $\mathcal C=(f_i)_{1\leq i\leq n}$ et $\mathcal D=(g_i)_{1\leq i\leq m}$ sont des bases respectives. Soit $x\in E$. La matrice du vecteur $x$ dans la base $\mathcal B$ est la matrice colonne $X\in\mathcal M_{p, 1}(\mathbb R)$ constituée par les coordonnées de $x$ dans la base $\mathcal B$: si $x=a_1e_1+\cdots+a_pe_p$, alors $$X=\begin{pmatrix}a_1\\a_2\\ \vdots \\ a_p\end{pmatrix}. Cours matrice : cours de maths sur les matrices en Maths Sup. $$ 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 $\mathcal C=(f_1, \dots, f_n)$.
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