Rappel Solution itrative de systmes linaires suite et

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Rappel. . . • Solution itérative de systèmes linéaires (suite et fin). • Application

Rappel. . . • Solution itérative de systèmes linéaires (suite et fin). • Application à l’infographie.

Aujourd’hui • Sous-espaces de Rn: – Définition; – Sous-espaces associés à une matrice; –

Aujourd’hui • Sous-espaces de Rn: – Définition; – Sous-espaces associés à une matrice; – Bases; – Coordonnées; – Dimension; – Rang.

8. Sous-espaces de Rn • Espaces et sous-espaces vectoriels. • Sous-espaces: souvent liés à

8. Sous-espaces de Rn • Espaces et sous-espaces vectoriels. • Sous-espaces: souvent liés à une matrice A. • Nous donnent des indications sur l’équation Ax = b.

Définition: sous-espace de n R Un sous-espace de Rn est un ensemble H dans

Définition: sous-espace de n R Un sous-espace de Rn est un ensemble H dans Rn ayant les trois propriétés: a. Le vecteur zéro est dans H. b. Pour chaque u et v dans H, la somme u + v est dans H. c. Pour chaque u dans H et chaque scalaire c, le vecteur cu est dans H.

Définition: espace des colonnes Soit une matrice A m ´ n, l’espace des colonnes

Définition: espace des colonnes Soit une matrice A m ´ n, l’espace des colonnes (ou image) de A est l’ensemble, dénoté Col A, de toutes les combinaisons linéaires des colonnes de A. En langage mathématique, on écrit Col A = {b| et b = Ax pour un quelconque }

b est-il dans Col A? • Il faut déterminer si le système Ax =

b est-il dans Col A? • Il faut déterminer si le système Ax = b a une solution (i. e. s’il est compatible). • Méthode: matrice augmentée [A b] et réduction sous forme échelon.

Définition: noyau de A Soit une matrice A m ´ n, le noyau de

Définition: noyau de A Soit une matrice A m ´ n, le noyau de A est l’ensemble, dénoté Nul A, de toutes les solutions de l’équation matricielle homogène Ax = 0. En langage mathématique, on écrit Nul A = {x| et Ax = 0}

Noyau d’une matrice Le noyau d’une matrice A m ´ n est un sousespace

Noyau d’une matrice Le noyau d’une matrice A m ´ n est un sousespace de Rn. De même, l’ensemble de toutes les solutions d’un système Ax = 0 de m équations linéaires homogènes à n inconnues est un sous-espace de Rn.

x est-il dans Nul A? • Facile! • On fait Ax. Si Ax =

x est-il dans Nul A? • Facile! • On fait Ax. Si Ax = 0, alors x est dans Nul A.

Nul A et Col A • Nul A: définition implicite, on doit vérifier chaque

Nul A et Col A • Nul A: définition implicite, on doit vérifier chaque vecteur. • Col A: définition explicite, on peut construire les vecteurs en combinant linéairement les colonnes de A.

Définition: base Une base pour un sous-espace H de Rn est un ensemble linéairement

Définition: base Une base pour un sous-espace H de Rn est un ensemble linéairement indépendant dans H qui engendre H.

Base pour Col A Les colonnes pivot d’une matrice A forment une base pour

Base pour Col A Les colonnes pivot d’une matrice A forment une base pour Col A.

Définition: coordonnées B de x Supposons que l’ensemble B = {b 1, . .

Définition: coordonnées B de x Supposons que l’ensemble B = {b 1, . . . , bp} soit une base d’un sous-espace H. Pour chaque x dans H, les coordonnées de x relativement à la base B (ou les coordonnées B de x) sont les coefficients c 1, . . . , cp tels que x = c 1 b 1 +. . . + cpbp,

Coordonnées B de x (suite) et le vecteur dans Rp est appelé le vecteur

Coordonnées B de x (suite) et le vecteur dans Rp est appelé le vecteur de coordonnées de x relativement à la base B.

Définition: dimension La dimension d’un sous-espace non-nul H, dénotée dim H, est le nombre

Définition: dimension La dimension d’un sous-espace non-nul H, dénotée dim H, est le nombre de vecteurs dans une base quelconque de H. La dimension du sous-espace zéro, {0}, est définie comme étant égale à 0.

Définition: rang d’une matrice Le rang d’une matrice A (Rang A) est la dimension

Définition: rang d’une matrice Le rang d’une matrice A (Rang A) est la dimension de l’espace des colonnes de A.

Rang d’une matrice Les dimensions des espaces des colonnes et des espaces des lignes

Rang d’une matrice Les dimensions des espaces des colonnes et des espaces des lignes d’une matrice A m ´ n sont égales. Cette dimension commune, le rang de la matrice A, est aussi égale au nombre de positions pivot de A et satisfait l’équation rang A + dim Nul A = n

Théorème sur les bases Soit H un sous-espace de Rn de dimension p. Tout

Théorème sur les bases Soit H un sous-espace de Rn de dimension p. Tout ensemble linéairement indépendant contenant exactement p éléments dans H est automatiquement une base pour H. Également, tout ensemble de p éléments de H qui engendre H est automatiquement une base pour H.

Prochain cours. . . • Déterminants: – définition; – propriétés; – règle de Cramer;

Prochain cours. . . • Déterminants: – définition; – propriétés; – règle de Cramer; – calcul de l’inverse d’une matrice; – aire et volume; – transformations linéaires.