[PDF] Matrice dune application linéaire





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Formes quadratiques

Rang et signature des formes quadratiques suivantes : Pour tout élément P de E Q(P) = B(P



Exo7 - Exercices de Michel Quercia

V Algèbre bilinéaire. 124. 43 Produit scalaire. 124. 44 Espace vectoriel euclidien orienté de dimension 3. 130. 45 Formes quadratiques.



Exercices de mathématiques - Exo7

Montrer que f est linéaire puis déterminer les vecteurs non nuls colinéaires à leur image par f. Correction ? 6. f est une forme bilinéaire symétrique.



livre-algebre-1.pdf - Exo7 - Cours de mathématiques

La seconde partie est entièrement consacrée à l'algèbre linéaire. La forme générale d'un système linéaire de n équations à p inconnues est la suivante :.



Correction de quelques exercices de la feuille no 5: Formes

Formes bilinéaires symétriques et formes quadratiques forme bilinéaire symétrique sur E. Montrer que la forme quadratique associée `a ? est définie ...



Matrice dune application linéaire

Soit E un espace vectoriel et f une application linéaire de E dans lui-même en montrant que toutes les autres matrices sont de la forme M = P?1M P.



Exercices de mathématiques - Exo7

274 328.00 Forme bilinéaire. 1105. 275 350.00 Variété. 1119. 276 351.00 Immersion submersion



Exercices de mathématiques - Exo7

Soit E un espace vectoriel de dimension n et ? une application linéaire de E dans lui-même telle elle est libre et maximale et forme donc une base de E.



Exercices de mathématiques - Exo7

Soit R2 le plan affine euclidien muni du produit scalaire standard et de la base canonique. (a) Ecrire la matrice A de la forme bilinéaire symétrique donnée 



Cours de mathématiques - Exo7

Nous allons voir comment des méthodes d'algèbre linéaire permettent de linéaire homogène est un système d'équations différentielles de la forme :.



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Rang et signature des formes quadratiques suivantes : Pour tout élément P de E Q(P) = B(PP) où B est la forme bilinéaire symétrique définie sur E par



Cours et exercices de mathématiques -- Deuxième année - Exo7

Cette grande fiche due à Michel Quercia avec de nombreuses corrections intéressera les élèves de Math Sup/Math Spé préparant les concours aux grandes écoles



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6 f est une forme bilinéaire symétrique Pour x ? E f(xx) = 1 4 (x+x2 +x?x2) = 1 4 2x2 = x2 (définition d'une norme) ce qui montre 



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274 328 00 Forme bilinéaire 1185 275 350 00 Variété 1199 276 351 00 Immersion submersion plongement 1199 277 352 00 Sous-variété



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La famille {x?(x) ?n?1(x)} est donc libre En plus elle compte n vecteurs comme dimE = n elle est libre et maximale et forme donc une base de E



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Les formes linéaires ?i1 ?im s'annulent toutes en en et donc chaque ?i s'annule en en puisque chaque ?i est combinaison linéaire des ?ik 1 ? i ? m Le 



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Les résultats s'expriment en explicitant une (ou plusieurs) matrice M qui est la matrice de f dans une base bien choisie et ensuite en montrant que toutes les 



(PDF) Exo7 Formes quadratiques * très facile ** facile *** difficulté

Download Free PDF Exo7 Formes quadratiques Exercices de Jean-Louis Rouget Pour tout élément P de E Q(P) = B(P P) où B est la forme bilinéaire 



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forme bilinéaire symétrique sur E Montrer que la forme quadratique associée `a ? est définie positive Proof Soient ?1 et ?2 dans IR



[PDF] Chapitre 2 Formes bilinéaires symétriques formes quadratiques

Formes bilinéaires symétriques formes quadratiques 2 1 Formes bilinéaires symétriques Dans ce qui suit E est un espace vectoriel sur un corps K

:
Exo7

Matrice d"une application linéaire

Corrections d"Arnaud Bodin.

Exercice 1SoitR2muni de la base canoniqueB= (~i;~j). Soitf:R2!R2la projection sur l"axe des abscissesR~i

parallèlement àR(~i+~j). Déterminer MatB;B(f), la matrice defdans la base(~i;~j).

Même question avec Mat

B0;B(f)oùB0est la base(~i~j;2~i+3~j)deR2. Même question avec MatB0;B0(f).

Soient trois vecteurse1;e2;e3formant une base deR3. On notefl"application linéaire définie parf(e1) =e3,

f(e2) =e1+e2+e3etf(e3) =e3. 1. Écrire la matrice Adefdans la base(e1;e2;e3). Déterminer le noyau de cette application. 2. On pose f1=e1e3,f2=e1e2,f3=e1+e2+e3. Calculere1;e2;e3en fonction def1;f2;f3. Les vecteursf1;f2;f3forment-ils une base deR3? 3. Calculer f(f1);f(f2);f(f3)en fonction def1;f2;f3. Écrire la matriceBdefdans la base(f1;f2;f3)et trouver la nature de l"applicationf. 4.

On pose P=0

@1 11 01 1

1 0 11

A . Vérifier quePest inversible et calculerP1. Quelle relation lieA,B,P etP1? Soitfl"endomorphisme deR3dont la matrice par rapport à la base canonique(e1;e2;e3)est A=0 @1511 5

2015 8

87 61
A

Montrer que les vecteurs

e forment une base deR3et calculer la matrice defpar rapport à cette base.

SoitA=0

B

BBBBB@0:::0 1

... 1 0 0 1

1 0:::01

C CCCCCA. En utilisant l"application linéaire associée deL(Rn;Rn), calculerAppour p2Z. 1

SoientA;Bdeux matrices semblables (i.e. il existePinversible telle queB=P1AP). Montrer que si l"une est

inversible, l"autre aussi; que si l"une est idempotente, l"autre aussi; que si l"une est nilpotente, l"autre aussi;

que siA=lI, alorsA=B.

Soitfl"endomorphisme deR2de matriceA=223

52
23
dans la base canonique. Soiente1=2 3 et e 2=2 5 1. Montrer que B0= (e1;e2)est une base deR2et déterminer MatB0(f). 2.

Calculer Anpourn2N.

3. Déterminer l"ensemble des suites réelles qui vérifient 8n2N8 :x n+1=2xn+23 yn y n+1=52 xn23 yn.

Soitaetbdeux réels etAla matrice

A=0 @a21b

3 0 14

5 41 21

A Montrer que rg(A)>2. Pour quelles valeurs deaetba-t-on rg(A) =2 ?

SoientA=0

B

B@1 2 1

3 4 1 5 6 1

7 8 11

C

CA;B=0

B

B@2 21 7

4 31 11

01 24

3 32 111

C CA. Calculer rg(A)et rg(B). Déterminer une base du noyau et une base de l"image pour chacune des applications linéaires associéesfAetfB. SoitEun espace vectoriel etfune application linéaire deEdans lui-même telle quef2=f. 1.

Montrer que E=KerfImf.

2. Supposons que Esoit de dimension finien. Posonsr=dimImf. Montrer qu"il existe une baseB= (e1;:::;en)deEtelle que :f(ei) =eisii6retf(ei) =0 sii>r. Déterminer la matrice defdans cette baseB. Trouver toutes les matrices deM3(R)qui vérifient 2

1.M2=0 ;

2.M2=M;

3.M2=I.

Soitfl"application deRn[X]dansR[X]définie en posant pour toutP(X)2Rn[X]:f(P(X)) =P(X+1)+

P(X1)2P(X):

1. Montrer que fest linéaire et que son image est incluse dansRn[X]. 2. Dans le cas où n=3, donner la matrice defdans la base 1;X;X2;X3. Déterminer ensuite, pour une valeur denquelconque, la matrice defdans la base 1;X;:::;Xn. 3. Déterminer le no yauet l"image de f. Calculer leur dimension respective. 4. Soit Qun élément de l"image def. Montrer qu"il existe un uniqueP2Rn[X]tel que :f(P) =Qet

P(0) =P0(0) =0.

Pour toute matrice carréeAde dimensionn, on appelle trace deA, et l"on note trA, la somme des éléments

diagonaux deA: trA=nå i=1a i;i 1. Montrer que si A;Bsont deux matrices carrées d"ordren, alors tr(AB) =tr(BA). 2. Montrer que si fest un endomorphisme d"un espace vectorielEde dimensionn,Msa matrice par rapport

à une basee,M0sa matrice par rapport à une basee0, alors trM=trM0. On note trfla valeur commune

de ces quantités. 3. Montrer que si gest un autre endomorphisme deE, tr(fggf) =0. Indication pourl"exer cice1 Nfest l"application qui àx y associexy 0 .Indication pourl"exer cice5 NAestidempotentes"il existe unntel queAn=I(la matrice identité).

Aestnilpotentes"il existe unntel queAn= (0)(la matrice nulle).Indication pourl"exer cice10 NIl faut trouver les propriétés de l"application linéairefassociée à chacune de ces matrices. Les résultats

s"expriment en explicitant une (ou plusieurs) matriceM0qui est la matrice defdans une base bien choisie

et ensuite en montrant que toutes les autres matrices sont de la formeM=P1M0P.

Plus en détails pour chacun des cas :

1. Im fKerfet discuter suivant la dimension du noyau. 2.

Utiliser l"e xercice

9 : K erfImfet il existe une base telle quef(ei) =0 ouf(ei) =ei. 3.

Poser N=I+M2

(et doncM=) chercher à quelle conditionM2=I.4

Correction del"exer cice1 NL"expression defdans la baseBest la suivantef(x;y)=(xy;0). Autrement dit à un vecteurx

y on associe le vecteur xy 0 . On note quefest bien une application linéaire. Cette expression nous permet de calculer les matrices demandées.

Remarque : commeBest la base canonique on notex

y pourx y B qui est le vecteurx~i+y~j. 1. Calcul de Mat (f;B;B). CommeB= (~i;~j), la matrice s"obtient en calculantf(~i)etf(~j): f(~i) =f1 0 =1 0 ~i f(~j) =f0 1 =1 0 =~i donc

Mat(f;B;B) =11

0 0 2.

On g ardela même application linéaire mais la base de départ change (la base d"arri véereste B). Si on

note~u=~i~jet~v=2~i+3~j, on aB0= (~i~j;2~i+3~j) = (~u;~v). On exprimef(~u)etf(~v)dans la base d"arrivéeB. f(~u) =f(~i~j) =f1 1 =2 0 f(~v) =f(2~i+3~j) =f2 3 =5 0 donc

Mat(f;B0;B) =25

0 0 3.

T oujoursa vecle même fon prendB0comme base de départ et d"arrivée, il s"agit donc d"exprimerf(~u)

etf(~v)dans la baseB0= (~u;~v). Nous venons de calculer que f(~u) =f(~i~j) =f1 1 =2 0 =2~i f(~v) =f(2~i+3~j) =f2 3 =5 0 =5~i Mais il nous faut obtenir une expression en fonction de la baseB0. Remarquons que ~u=~i~j ~v=2~i+3~j=)~i=3~u+~v ~j=2~u+~v Donc f(~u) =f(~i~j) =2~i=6~u+2~v=6 2 B

0f(~v) =f(2~i+3~j) =5~i=15~u5~v=15

5 B 0 Donc

Mat(f;B0;B0) =615

25

Remarque :

x y B

0désigne le vecteurx~u+y~v.Correction del"exer cice2 N5

1.On note la base B=(e1;e2;e3)etX=0

@x y z1 A

B=xe1+ye2+ze3. La matriceA=MatB(f)est composée

des vecteurs colonnesf(ei), on sait f(e1) =e3=0 @0 0 11 A

Bf(e2) =e1+e2+e3=0

@1 1 11 A

Bf(e3) =e3=0

@0 0 11 A B doncA=0 @01 0 0 1 0

1 1 11

A

Le noyau def(ou celui deA) est l"ensemble deX=0

@x y z1 A tel queAX=0.

AX=0()0

@01 0 0 1 0

1 1 11

A 0 @xquotesdbs_dbs10.pdfusesText_16
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