[PDF] Matrices Les vecteurs Vecteurs et transposé Addition de vecteurs





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scalaire et une matrice colonne ou une matrice carrée s'obtient en multipliant tous les éléments de cette matrice par ce scalaire. α. ( x y. ) = ( αx αy. ) α.



TP3 R - Matrices et suites

Remarques : – Le langage R contrôle l'adéquation des dimensions dans le produit matriciel. – sum(v*w) effectue aussi le produit scalaire de v et w. B = matrix(c 



NUMPY. QUELQUES MÉTHODES UTILES

Multiplication par un scalaire : multiplie chaque élément de la matrice A par le scalaire x et met le résultat dans B. 1. Page 2. MP1 Janson de Sailly. Le 



Matrices Les vecteurs Vecteurs et transposé Addition de vecteurs

Type de matrices. Propríetés. Produit scalaire. Propriété géométrique : Le produit scalaire est l'intensité (signée) de la projection d'un vecteur sur un autre 



Harmonisation mathématique - Algèbre 2 M1 SID

15 oct. 2014 Preuve : Ce sera vu dans le cours sur la diagonalisation des matrices symétriques. D. 6. Page 8. 2.4 Produit scalaire. Définition 2.7 On dit ...



Produit scalaire et orthogonalité

Par bilinéarité du produit scalaire on en déduit que pour toute matrice diagoale D



Chapitre 3 Produit scalaire espaces vectoriels euclidiens

matrice du produit scalaire dans cette base est la matrice identité In ou encore si et seulement si le produit scalaire de deux vecteurs x = ∑n i=1 xiei ...



Commutant dune matrice

Soit M une matrice commutant avec toutes les matrices orthogonales de Mn(IK). On veut l`a encore montrer que M est une matrice scalaire. (a) Montrer que M 



Produits scalaires

xkyk. Exemple 2. Sur Mnp(R)



NUMPY. QUELQUES MÉTHODES UTILES

Le module numpy permet de gérer les matrices numériques. Addition d'un scalaire : ajoute x à chaque élément de la matrice A et met le résultat dans.



Généralités sur les matrices

Multiplication de deux matrices et de dimensions respectives Forme échelonnée d'une matrice . ... Propriétés : Soit et deux matrices et un scalaire.



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nous a fait découvrir que le produit de deux matrices est une nouvelle matrice dont chaque élément est calculé comme le produit scalaire entre un vecteur 



Matrices Les vecteurs Vecteurs et transposé Addition de vecteurs

Matrices. 1 / 47. Les vecteurs. Les matrices. Multiplication matricielle Le produit scalaire est l'intensité (signée) de la projection d'un vecteur.



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Nous avons vu que la multiplication de deux matrices (A et B) quelconques n'est Néanmoins le produit matriciel est bien une matrice et non un scalaire!



Commutant dune matrice

Soit M une matrice commutant avec toutes les matrices orthogonales de Mn(IK). On veut l`a encore montrer que M est une matrice scalaire.



Chapitre 3 Produit scalaire espaces vectoriels euclidiens

Un espace vectoriel réel de dimension infinie muni d'un produit scalaire scalaire dans cette base est la matrice identité In ou encore si et seulement.



Déterminants

Déterminant d'une matrice carrée de taille 1. Soit a ? K. Le déterminant de la matrice A = (a) est le scalaire a. (). Déterminants.



Produit scalaire et orthogonalité

scalaire on en déduit que pour toute matrice diagoale D



Chapitre 3 : Les matrices - Claude Bernard University Lyon 1

La matrice ?In pour tout ?? est appelée matrice scalaire C’est la matrice diagonale dont les éléments diagonaux sont tous égaux à ? Exemple 3 00 00 00 ? ?= ? ? I Remarque On parle de « matrice scalaire » car elle joue le même rôle que celui d’un scalaire dans la multiplication d’une matrice par un scalaire : AI



Chapitre 3 : Les matrices

Page 3 sur 7 Multiplication de deux matrices m et n de dimensions respectives H et H : L É È È Ç = 5 50?0 = 6 5 = 6 6?0 ?? ? = Ü 5 = Ü 6? Ü á



Exo7 - Cours de mathématiques

L’addition et la multiplication par un scalaire se comportent sans surprises : Proposition 1 Soient A B et C trois matrices appartenant à Mnp(K) Soient 2K et 2K deux scalaires 1 A+B = B +A : la somme est commutative 2 A+(B +C) = (A+B)+C : la somme est associative 3 A+0 = A : la matrice nulle est l’élément neutre de l’addition 4



Cours et exercices corrigés - Dunod

3 5 Produit scalaire 93 3 6 Matrices et déterminants en petite dimension 96 3 7 Produit vectoriel 108 3 8 Aires 112 3 9 Volumes 114 Exercices 114 Corrigés 116 Chapitre 4 Introduction aux matrices 125 4 1 Dé?nitions 126 4 2 Opérationssurlesmatrices 128 4 3 Base canonique de M m;n ( ) 130 4 4 Matrices remarquables 131



MATRICES ET DETERMINANTS

• Une matrice diagonale dont les éléments diagonaux sont tous égaux est dite scalaire » Une matrice scalaire dont les« éléments diagonaux valent 1 est dite « identité » et se note I n • Une matrice à une ligne s’appelle« matrice-ligne » et une matrice à une colonne s’appelle « matrice-colonne »



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Pour pourvoir multiplier une matrice A de dimension (n p) par une matrice B il faut et il suffit que B ait autant de lignes que A a de colonnes : que B soit de dimension (p r) À ce moment-là : • La matrice produit AB a le même nombre de lignes que A soit n • La matrice produit AB a le même nombre de colonnes que B soit r

Qu'est-ce que la matrice scalaire?

La matrice ?In, pour tout ??, est appelée matrice scalaire. C’est la matrice diagonale dont les éléments diagonaux sont tous égaux à ?. Exemple 3 00 00 00 ??? ?? ?=??? ????? I Remarque On parle de « matrice scalaire » car elle joue le même rôle que celui d’un scalaire dans la multiplication d’une matrice par un scalaire : AI()?pn==()??IAA.

Comment calculer la multiplication d'une matrice par un scalaire ?

Calculatrice pour la multiplication d'une matrice par un scalaire: La multiplication de deux matrices A et B nécessite que le nombre de colonnes de la première matrice soit égal au nombre de lignes de la seconde. Le produit obtenu en multipliant les éléments des lignes et des colonnes est additionné.

Comment savoir si une matrice est carrée ?

Si pour une matrice, n = m, alors la matrice est appelée une matrice carrée. Les éléments de la matrice pour les indices i = j sont les éléments de la diagonale principale. Les éléments de la partie inférieure gauche à la partie supérieure droite sont appelés diagonale secondaire.

Quelle est la différence entre une matrice de dimension et un ensemble de matrices de dimension?

Une matrice de dimension (n,1)est une matrice colonne. Une matrice de dimension (1,p)est une matrice ligne. Notation: L’ensemble des matrices de dimension (np,)est noté Mnp,().

Matrices Les vecteurs Vecteurs et transposé Addition de vecteurs Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Matrices

Vincent Nozick

Vincent NozickMatrices1 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Les vecteurs

Un vecteur

(colonne) : x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAVincent NozickMatrices2 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Vecteurs et transpose

x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAx>=x1x2xn

Autrement dit:

0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCA=x1x2xn>Vincent NozickMatrices3 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Addition de vecteurs

x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAy=0

B BB@y 1 y 2... y n1 C

CCAx+y=0

B BB@x 1+y1 x

2+y2...

x n+yn1 C CCA Conditions :xetysont de m^eme dimension.Vincent NozickMatrices4 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit scalaire

x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAy=0

B BB@y 1 y 2... y n1 C CCA produit scalaire: x >y=x1y1+x2y2++xnyn =Pn i=1xiyi

Conditions :xetysont de m^eme dimension.Vincent NozickMatrices5 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit scalaire

Propriete geometrique :Le produit scalaire est l'intensite (signee) de la projection d'un vecteur sur un autre.

Vincent NozickMatrices6 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit scalaire

Propriete geometrique :

uv=kukkvkcos ouest l'angle entreuetv(valable pour toutes dimensions).

Applications geometriques :

!trouver l'angle entre 2 vecteurs :=cos1 uvkukkvk!

!trouver la projection deusurv: projv(u) =uvkvkvkvkVincent NozickMatrices7 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit vectoriel

x=0 @x 1 x 2 x 31
A y=0 @y 1 y 2 y 31
A z=xy=0 @x

2y3x3y2

x

3y1x1y3

x

1y2x2y11

A Conditions :deni uniquement en dimension 3.Vincent NozickMatrices8 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Norme de vecteurs

Proprietes :

kxk>0ssix6=0etkxk= 0ssix=0 kkxk=jkj:kxk kx+yk kxk+kykNormeL1:kxk1=Pn i=1jxij(norme de Manhattan)

NormeL2:kxk2=px

21+:::+x2n(norme euclidienne)

NormeLp:kxkp=Pn

i=1jxijp 1p

NormeL1:kxk1= maxjx1j;:::;jxnj

Vincent NozickMatrices9 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Les matrices

Une matrice :M=2

4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5

Vincent NozickMatrices10 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Les matrices

Element d'une matrice :Mij

M=2 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5 |{z} j9 i i: lignes

j: colonnesVincent NozickMatrices11 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Addition matricielle

M=2 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5 N=2 4n

11n12n13

n

21n22n23

n

31n32n333

5

A=M+N=2

4m

11+n11m12+n12m13+n13

m

21+n21m22+n22m23+n23

m

31+n31m32+n32m33+n333

5 A ij=Mij+Nij! O(n2)Vincent NozickMatrices12 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication matrice-vecteur

y=Mx=2 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

50
@x 1 x 2 x 31
A 0 @m

11x1+m12x2+m13x3

m

21x1+m22x2+m23x3

m

31x1+m32x2+m33x31

A Mx=0 @m>1x m >2x m >3x1

A!produit scalaire

!produit scalaire !produit scalaire

oum>icorrespond a laiemeligne deMVincent NozickMatrices13 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication vecteur-matrice

y >=x>M=x1x2x32 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5 0 @m

11x1+m21x2+m31x3

m

12x1+m22x2+m32x3

m

13x1+m23x2+m33x31

A> x >M=0 @x>m1 x>m2 x>m31 A> !produit scalaire !produit scalaire !produit scalaire

oumjcorrespond a lajemecolonne deMVincent NozickMatrices14 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit exterieur

Produit scalaire :x>y=u

Produit externe :xy>=A

0 B BB@x 1 x 2... x n1 C CCA y

1;y2;;ym

=2 6 664x

1y1x1y2x1ym

x

2y1x2y2x2ym............

x ny1xny2xnym3 7 775
A

ij=xiyjVincent NozickMatrices15 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication matricielle

A=MN=2

4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

52
4n

11n12n13

n

21n22n23

n

31n32n333

5 2

4m>1n1m>1n2m>1n3

m>2n1m>2n2m>2n3 m>3n1m>3n2m>3n33 5 oum>icorrespond a laiemeligne deM etnjcorrespond a lajemecolonne deNVincent NozickMatrices16 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication matricielle

Pour chacune desmncase deA:

1 produit scalaire delelements.

complexite :O(lmn) O(n3)Vincent NozickMatrices17 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

Introduction :

multiplication matricielle standard :O(n3) avec la methode de Strassen :O(nlog27) =O(n2:81) methode recursive.

ecace seulement sur les grosses matrices.Vincent NozickMatrices18 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

Methode :rs

tu=ab cdef gh

Vincent NozickMatrices19 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

ae+bgaf+bh ce+dgcf+dh=ab cdef gh

8 produits de sous matrices

4 additions de sous matrices

Vincent NozickMatrices20 / 47

Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

rs ae+bgaf+bh tu ce+dgcf+dh=ab cdef gh on denit : P

1=afah

P

2=ah+bh

P

3=ce+de

P

4=dgde

P

5=ae+ah+de+dh

P

6=bg+bhdgdh

P

7=ae+afcecftel que :

r=P5+P4P2+P6 s=P1+P2 t=P3+P4

u=P1+P5P3P7Vincent NozickMatrices21 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

P

1=afah

P

2=ah+bh

P

3=ce+de

P

4=dgde

P

5=ae+ah+de+dh

P

6=bg+bhdgdh

P

7=ae+afcecfP

1=a(fh)

P

2= (a+b)h

P

3= (c+d)e

P

4=d(ge)

P

5= (a+d)(e+h)

P

6= (bd)(g+h)

P

7= (ac)(e+f)Vincent NozickMatrices22 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

P

1=a(fh)

P

2= (a+b)h

P

3= (c+d)e

P

4=d(ge)

P

5= (a+d)(e+h)

P

6= (bd)(g+h)

P

7= (ac)(e+f)

r=P5+P4P2+P6 s=P1+P2 t=P3+P4 u=P1+P5P3P7!7 produits de sous matrices !18 additions de sous matrices ce qui comporte moins d'operations que 8 produits de sous matrices 4 additions de sous matrices

Vincent NozickMatrices23 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

Remarques :

ecace sur les grosses matrices, mais pas sur les petites. pas tres stable numeriquement. gestion specique de la memoire.Vincent NozickMatrices24 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Verication du produit matriciel

Methode :

SoitC=AB

Le produit de la matriceAavec le vecteur somme-des-lignesbde la matriceBdoit ^etre egal au vecteur somme-des-lignescde la matrice C. Ab=c

SiAb6=c, alors il y a une erreur de calcul.

La reciproque n'est pas forcement vraie.

Vincent NozickMatrices25 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Verication du produit matriciel

Exemple :

C=AB2 15

4 22 =1 3 2 4 2 3

0 4c=2 + 15

4 + 22

=17

26b=2 + 3

0 + 4 =5 4

Vincent NozickMatrices26 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Verication du produit matriciel

Exemple :c=17

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