PROBLÈME I : Exemples de matrices semblables à leur inverse
ont le même rang. Une façon de le voir : soient A et B deux matrices de M3(R) semblables. Il existe alors une matrice P ?.
121 : Matrices équivalentes. Matrices semblables. Applications.
23 avr. 2010 La réduction permet par exemple de calculer facilement les puissances et l'exponentielle d'une matrice diagonalisable. Application 4. Problème 1 ...
chapitre 7 : Trigonalisation et diagonalisation des matrices
D'apr`es la proposition 6.3.3 deux matrices semblables ont même polynôme Dans l'exemple 6.3.6
G2 (fin) : alg`ebre des matrices. Matrices semblables et géométrie
des endomorphismes. Le graal : classer les matrices `a similitude pr`es. Exemple : M de rang r est semblable `a. Ir.
Chapitre 8 R´eduction des matrices
Proposition 55 Deux matrices semblables ont même spectre. Exemple 27 Il existe des matrices `a coefficients réels sans valeur propre réelle.
AUTOUR DES MATRICES DE FROBENIUS OU COMPAGNON
12 févr. 2007 Un calcul élémentaire (en développant par exemple par rapport à la ... Tout bloc de Jordan est semblable à une matrice de Frobenius.
ANALYSE MATRICIELLE ET ALGÈBRE LINÉAIRE APPLIQUÉE
K est une extension du corps L. Par exemple le corps des réels R est une extension Deux matrices semblables représentent le même endomorphisme dans des ...
La trace Matrices semblables matrices équivalentes
28 sept. 2011 Définition de deux matrices carrées semblables . ... l'a pas été (on a vu `a son propos sur un ou deux exemples pratiques comment.
Untitled
22 mai 2002 PROBLEME 1: Exemples de matrices semblables à leur inverse ... A = P¹BP (c'est à dire la matrice A est semblable à la matrice B).
Valeurs propres vecteurs propres
Dans les exemples de ce chapitre Exemples. Exemple 1. Soit A ? M3() la matrice ... Deux matrices semblables ont le même polynôme caractéristique.
121 : Matrices équivalentes Matrices semblables Applications
Exemple 1 On se place dans Z qui est lui-même un espace de matrices Les matrices inversibles sont 1 et 1 Alors les matrices 1 et 2 ont même anrg (à savoir 1) mais elles ne epuvent asp être quivalentes é Théorème 2 outeT matrice à e cientsoc dans un anneau principal est quivalenteé à une matrice
121 : Matrices équivalentes Matrices semblables
Objectifs : 1) Comprendre la simplicité des matrices diagonales 2) Appendre à rendre une matrice non diagonale en une diagonale 3) Apprendre la notion des valeurs propres vecteurs propres etc §1 Pourquoi les matrices diagonales sont simples? Addition multiplication puissance polynôme
Exo7 - Cours de mathématiques
MULTIPLICATION DE MATRICES 3 Exemple 4 Si A= 2 1 0 4 5 2 et B = 1 4 2 7 5 3 alors A B = 3 5 2 3 0 1 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
Chapitre 3 : Les matrices - Claude Bernard University Lyon 1
Une matrice carrée d’ordre n ne comportant que des 1 sur la diagonale principale et des 0 partout ailleurs est notée In et est appelée matrice unité ou matrice identité Exemple 3 100 010 001 = I Propriété 1 Quelle que soit A()np AIpn==I A A Exemple Soit Vérifier que 13 20 41 =? A
Qu'est-ce que les matrices semblables?
Matrices semblables. Applications. Pierre Lissy April 23, 2010 1 Matrices équivalentes 1.1 Dé nitions Lemme 1. Les matrices inversibles à e cientsoc dans un anneau intègre sont les matrices in- versibles dans le orpsc des fractions de etc anneau dont le déterminant est un inversible de A. Onconsidèrel'actionsuivante, dugroupeproduit GL p(A) GL
Quelle est la différence entre deux matrices semblables?
Deux matrices semblables ont même déterminant, même trace, même ang,r même olynômep arcactéristique, même valeurs propres. Réciproque fausse.
Comment savoir si deux matrices sont équivalentes?
En général, dans le cas d'un anneau principal, deux matrices ayant même rang ne sont pas équivalentes. Exemple 1. On se place dans Z, qui est lui-même un espace de matrices. Les matrices inversibles sont 1 et 1.
Comment savoir si une matrice est de rang 2 ?
Dans notre exercice en prend ? = ? 1 et on remarque que la matrice A ? I est de rang 2, par contre la matrice B ? I est de rang 3, ce qui est impossible car deux matrices semblables ont le même rang. Exercice ? ?: Soit A ? Mn(R) une matrice non nulle et non inversible telle que les espaces Im(A) et ker(A) sont supplémentaires.
UNIVERSITÉCLAUDEBERNARDLYON1
Licence Sciences, Technologies, Santé
Enseignement de mathématiques
des parcours InformatiqueANALYSE MATRICIELLE
ET ALGÈBRE LINÉAIREAPPLIQUÉE
- Notes de cours et de travaux dirigés -PHILIPPEMALBOS
1. Ensembles et applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Les corps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23. Les anneaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54. Les polynômes à une indéterminée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95. Arithmétique des polynômes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
126. Les fractions rationnelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
191. La structure d"espace vectoriel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Bases et dimension d"un espace vectoriel . . . . . . . . . . . . . . . .
53. Somme de sous-espaces vectoriels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
74. Les applications linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
151. Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Produit de matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53. Matrice d"une application linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
104. Trace d"une matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
155. Noyau et image d"une matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
156. Le rang d"une matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
177. Opérations matricielles par blocs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
188. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
211. Définition récursive du déterminant . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Premières propriétés du déterminant . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33. Les formules de Cramer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
84. Formulation explicite du déterminant . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10 12Table des matières
5. Calcul des déterminants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
126. Calcul de l"inverse d"une matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
157. Déterminant d"un endomorphisme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
178. Annexe : rappels sur les groupes de symétries . . . . . . . . . . . . . .
189. Annexe : déterminants et formes multilinéaires alternées . . . . . . . .
201. Équations d"évolution linéaire couplées . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Le découplage de système d"équations . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53. La diagonalisation des matrices et des endomorphismes . . . . . . . . .
84. Marches sur un graphe et diagonalisation . . . . . . . . . . . . . . . .
115. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
141. Préliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Valeurs propres et espaces propres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53. Calcul des valeurs propres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
94. Le cas des endomorphismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
115. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
131. Trigonalisation des matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Diagonalisation des matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
93. Une obstruction au caractère diagonalisable . . . . . . . . . . . . . . .
124. Caractérisation des matrices diagonalisables . . . . . . . . . . . . . . .
155. Matrices diagonalisables : premières applications . . . . . . . . . . . .
176. Trigonalisation et diagonalisation des endomorphismes . . . . . . . . .
207. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
241. Préliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Polynômes de matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33. Le lemme de décomposition en noyaux . . . . . . . . . . . . . . . . .
64. Le polynôme minimal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
115. Le théorème de Cayley-Hamilton . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
146. Le cas des endomorphismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
217. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
241. Préliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. Matrices nilpotentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33. Les espaces spectraux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44. Décomposition spectrale géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7Table des matières1
5. Décomposition spectrale algébrique . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
106. Calcul de la décomposition spectrale algébrique . . . . . . . . . . . . .
157. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
181. Calcul des puissances d"une matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. La fonction exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71. Les suites récurrentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12. La suite de Fibonacci (1202) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33. Dynamique de populations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71. Systèmes différentiels linéaires à coefficients constants . . . . . . . . .
22. Exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73. Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 Sommaire1. Ensembles et applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12. Les corps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23. Les anneaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54. Les polynômes à une indéterminée . . . . . . . . . . . . . . . . . .
95. Arithmétique des polynômes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
126. Les fractions rationnelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19 Ce chapitre contient peu de démonstrations, son rôle est de fixer les notations et de
rappeler les structures algébriques fondamentales, ainsi que les principaux résultats al- gébriques que nous utiliserons dans ce cours. Nous renvoyons le lecteur au cours de première année pour tout approfondissement.§1 Ensembles et applications
0.1.1.Applications.-SoientAetBdeux ensembles. Uneapplication fdeAdansB
est un procédé qui à tout élementxdeAassocie un élément unique deB, notéf(x). On
notef:A!B, ouAf!B, ou encore f:A!B x!f(x):On notef(A)l"image de l"ensembleA, définie par
f(A) =fyjy2B;9x2A;tel quey=f(x)g: 12CHAPITRE 0. PRÉLIMINAIRES ALGÉBRIQUES
L"image inverse d"un sous-ensembleYBest définie par f1(Y) =fxjx2A;f(x)2Yg:
Une applicationf:A!Best diteinjectivesi,f(x) =f(y)impliquex=y. Elle est ditesurjectivesif(A) =B,i.e., pour touty2B, il existe unx2Atel quey=f(x). Une application est ditebijectivesi elle est à la fois injective et surjective. Sif:A!Betg:B!Csont deux applications, on notegf, ou encoregf, l"application, ditecomposée, définie par gf:A!C x!g(f(x)): La composée des applications est une opération associative, i.e., étant données trois applicationsAf!Bg!Ch!D, on a h(gf) = (hg)f:0.1.2.Quelques ensembles fondamentaux de nombres.-Dans tout ce cours, nous
supposons connus les ensembles de nombres suivants et les opérations d"addition, de soustraction, de multiplication et de division sur ces ensembles : ?l"ensemble des entiers naturels, 0, 1, 2,:::, notéN, ?l"ensemble des entiers relatifs, notéZ, formé des entiers naturels et de leurs opposés, ?l"ensemble des rationnels, notéQ, formé des quotientspq , oùpetqsont des entiers relatifs, avecqnon nul, ?l"ensemble des réels, notéR, qui contient les nombres rationnels et les irrationnels, ?l"ensemble des complexes, notéC, formé des nombresa+ib, oùaetbsont des réels etiun complexe vérifianti2=1.Sipetqsont deux entiers relatifs, on notera
Jp;qK=fa2Zjp6a6qg:
§2 Les corps
Uncorpsest un objet algébrique constitué d"un ensemble et de deux opérations sur cet ensemble, une addition et une multiplication, qui satisfont à certaines relations. Intu- itivement, cette structure est proche de notre intuition de nombres et des opérations que l"on peut leur appliquer. Avant d"énoncer les relations des deux opérations de la structure de corps, rappelons la structure de groupe. suivantesCHAPITRE 0. PRÉLIMINAIRES ALGÉBRIQUES3
i)l"opération estassociative,i.e., pour tous élémentsa,betcdeG, a?(b?c) = (a?b)?c; ii)il existe un élémentedansG, appeléneutre, tel que, pour tout élémentadeG, a?e=e?a=a; iii)pour tout élémentadeG, il existe un élémentinverse, que nous noteronsa1, tel que a?a1=e=a1?a: Exercice 1.-On définit sur l"ensemble des nombres réels l"opération?en posant a?b=2a+2b:quotesdbs_dbs30.pdfusesText_36[PDF] anne frank reportage
[PDF] autoportrait anne frank
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[PDF] definition generale des coefficients techniques de production
[PDF] fiche technique café
[PDF] intensité du café
