[PDF] II. Les Matrices L'élément de base





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Les matrices - Lycée dAdultes

Les nombres qui composent la matrice sont appelés les éléments de la matrice (ou aussi les coefficients). Une matrice à m lignes et n colonnes est dite matrice 



Python MP PC

TSI Oral



II. Les Matrices

L'élément de base de Matlab est une matrice de dimension n x m composée de valeurs numériques (n = lignes vecteur ligne qui est une matrice 1 x m.



Généralités sur les matrices

Multiplication de deux matrices et de dimensions respectives La transposée d'une matrice s'obtient en remplaçant les lignes de la matrice par ses.



Le rang

31 janv. 2006 Une matrice B est dite échelonnée en lignes si. – chaque ligne non nulle de B commence avec strictement plus de 0 que la ligne précédente et. – ...



CH 5 : Manipulation de matrices dans Scilab

matrice ligne ou vecteur ligne. • Une matrice ne possédant qu'une colonne (i.e. de taille n × 1) est appelée matrice colonne ou vecteur colonne.



Quelques commandes R

commentaires (jusqu'`a la fin de ligne). Vecteurs. Les vecteurs ne sont pas des matrices et n'ont qu'1 dimension. matrice de 0 `a 10 ligne 20 colonnes.



les matrices sur Exo7

Les éléments a11



Rang des matrices

Le rang d'une matrice ne change pas quand on change l'ordre des lignes quand on multiplie (ou divise) une ligne par un nombre non.



Calcul matriciel

C'est une matrice carrée. [7 13 11 5 3]. Cette matrice a pour dimension 1×5. Elle comporte 1 lignes et 5 colonnes. C'est un vecteur ligne.



Matrix algebra for beginners Part I matrices determinants

Addition of matrices obeys all the formulae that you are familiar with for addition of numbers A list of these are given in Figure 2 You can also multiply a matrix by a number by simply multiplying each entry of the matrix by the number If ? is a number and A is an n×m matrix then we denote the result of such multiplication by ?A where



Chapitre 3 : Les matrices - Claude Bernard University Lyon 1

Une matrice ayant n lignes et p colonnes est appelée matrice (np) ou np× Définition 2 Le couple (np) est appelé dimension de la matrice Définitions 3 Une matrice de dimension (n1) 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 ()



1 Introduction to Matrices - University of Florida

Identity Matrix – Diagonal matrix with 1’s everywhere on main diagonal Symmetric Matrix – Matrix where element aij = aji ?ij Scalar – A single ordinary number The transpose of a matrix is the matrix generated by interchanging the rows and columns of the matrix If the original matrix is A then its transpose is labelled A0 For



BLOCK MATRICES IN LINEAR ALGEBRA - Pomona College

BLOCK MATRICES IN LINEAR ALGEBRA STEPHAN RAMON GARCIA AND ROGER A HORN Abstract Linear algebra is best done with block matrices As evidence in support of this thesis we present numerous examples suitable for classroom presentation 1 Introduction This paper is addressed to instructors of a rst course in linear algebra who



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 »



Calcul matriciel - PCSI2

1 Si n = p (la matrice a donc le même nombre de lignes et de colonnes) M est dite matrice carrée On note alors Mnp(K) = Mn(K) 2 Si n = 1 (la matrice n’a donc qu’une seule ligne) M est dite matrice ligne 3 Si p = 1 (la matrice n’a donc qu’une seule colonne) M est dite matrice colonne Définition 2



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MATRICES - EXERCICES CORRIGES CORRECTION Exercice n°1 1) La matrice A est de format 3 4× puisqu’elle contient 3 lignes et 4 colonnes 2) a14 est le nombre figurant à l’intersection de la 1 ère ligne et de la 4 ème colonne donc a14 =4 a23 est le nombre figurant à l’intersection de la 2 ère ligne et de la 3 ème colonne donc a23 =3

Cours MATLAB UNIL-FGSE 2015

II. Les Matrices

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II. Les Matrices

1. Introduction

e de valeurs numériques (n = lignes, m = colonnes) [1]. Une matrice de dimension 1 x 1 représente donc un scalaire. Une matrice n x 1 est un vecteur colonne de dimension n; de même pour un vecteur ligne, qui est

Cet arrangement a (array

manipuler des données [2]. Toute variable dans Matlab est une matrice qui est déclarée

quand elle est initialisée. Une matrice doit toujours être régulière (même taille dans toutes

ses dimensions). Il est aussi possible de créer des tableaux de données aux dimensions irrégulières (cells arrays : { }) et types différents (voir chapitre suivant).

2. Construction de matrices élémentaires

A = eye(n) matrice identité n x m

A = zeros(n,m) matrice de zéros de dimensio x m

A = ones(n,m) matrice de uns de dimensio x m

A = diag(v) matrice carrée avec les elements du vecteur v dans la diagonale ou extraction A = rand(n,m) matrice aléatoire de dimensio x m A = meshgrid(x,y) génère 2 grilles de points à partir des vecteurs fournis AE " coordonnées » A = linspace(x1,xend,n) génère un vecteur entre x1 et xend linéairement espacé de n intervalles.

Interrogation des dimensions

size(A) dimension de la matrice A

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3. Manipulations de matrices

vent être modifiés. Par ex. la ou augmentée, ou on peut changer sa forme (ses . Ces modifications peuvent effectuées de différente manières.

Exemple

% define a 3 x 3 matrix & add the value 5 in the 2nd row 1st col >> E = zeros(3,3); >> E(2,1) = 5; E =

0 0 0

5 0 0

0 0 0

% define a 3 x 3 matrix + extract the value of the 1st column >> E = rand(3,3); >> E(:,1) ans =

0.9501

0.2311

0.6068

Exemple : transformation groupée (attention aux tailles !) % define a 3 x 3 matrix E >> E = ones(3,3); % add the vector v = [3 6 9] as the third row of E >> E(3,:) = [3:3:9]; E =

1 1 1

1 1 1

3 6 9

Exemple : concaténation de matrices (attention à la correspondance des tailles !) % define a 3 x 3 matrix B >> B = eye(3,3); % append the matrix B to the matrix E >> G = [E B]; G =

1 1 1 1 0 0

1 1 1 0 1 0

3 6 9 0 0 1

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II. Les Matrices

3 / 6 Exemple : suppression de colonnes/lignes dans une matrice % remove columns 2 to 3 >> G(:,2:3) = [] G =

1 1 0 0

1 0 1 0

3 0 0 1

Réarrangement de la taill

reshape(A, m, n) réarrange une matrice A de dimension donnée en une matrice de dimension m x n

Exemple : reshape

% reshape the matrix A of dimension 2 x 3 in dimension 3 x 2 >> A = [1 2 3 ; 4 5 6]; >> B = reshape (A, 3, 2) B =

1 5

4 3

2 6

4. Opérations sur les matrices

Différents opérations mathématiques peuvent être effectuées sur les matrices :

4.1. Opérations coefficient par coefficient

symboles Description symboles Description .* multiplication ./ division droite .^ exponentation .\ division gauche

Les opérations coefficient par coefficient nt

point :

C = A .* B produit coeff par coeff, Cij = Aij Bij

C = A ./ B division droite coeff par coeff, Cij = Aij/Bij C = A .\ B division gauche coeff par coeff, Cij = Bij\Aij C = A.^n nième puissance coeff par coeff, Cij= Aijn

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4.2. Opérations matricielles

symboles Description + somme matricielle - soustration matricielle * produit matriciel ^ puissance matricielle / division matricielle droite* \ division matricielle gauche* * permet de résoudre les systèmes linéaires de type A x = B Attention, ces opérations ne sont possibles que si les matrices ont des dimensions qui le permettent !

C = A + B somme matricielle, Cij = Aij + Bij

C = A * B produit matriciel

C = A / B division matricielle

C = A^n nième puissance matricielle (matrices carrées uniqu.) Nb: une explication pratique concernant la division matricielle droite et gauche est donnée

4.3. Opérations matricielles de base en algèbre linéaire

symboles Description

µ transposée de la matrice

inv matrice inverse (A-1) range portée de la matrice par colonne rank rang de la matrice (# lignes indépendantes) eig (diagonalisation) det déterminant de la matrice norm norme de la matrice ou vecteur trace trace de la matrice (éléments diagonaux) orth vecteurs de base orthonormés de la matrice

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C = A' transposée de A, Cij = ATij = Aji

rg = range(A) retourne la différence entre le maximum et le minimum des éléments de A (par colonne).

C = inv(A) inverse de A, C = A-1

d = det(A) déterminant de A r = rank(A) rang de A n = norm(A) norme de A b = trace(A) somme des éléments de la diagonale de A B = orth(A) retourne les vecteurs de base orthonormés tel % HB IM PMPULŃH H HVP OM PMPULŃH identité. [V, D] = eig(A) Valeurs propres et vecteurs propre de A

A*V = V*D (D: valeur propre, V: vecteur propre)

Exemple: calcul du produit de deux vecteurs x et y %define the column vector x and y >> x = [1;2;3] >> y = [4;5;6] %compute the inner product of the two vectors >> x'*y ans = 32

Exemple

% the euclidian norm of the v = [3 8 1] is: >> sum(abs(v).^2)^(1/2) ans =

8.6023

% using the operator >> norm(v) ans =

8.6023

M i ixx 1 2 2

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Exemple : calcul de la matrice inverse

% define the matrix A >> A = [1 2; 3 4] A =

1 2

3 4

% compute the determinant of A >> det_A = (1*4)-(2*3) det_A = -2 % compute the inverse of A >> A_inv = 1/det_A*[4 (-2); (-3) 1]

A_inv =

-2.0000 1.0000

1.5000 -0.5000

% using the operator >>inv(A) ans = -2.0000 1.0000

1.5000 -0.5000

% according to the theory : A*A-1 = A-1*A = I >> A*A_inv ans =

1 0

0 1

5. Références

[1] Wikipedia.org [2] Amos, Gilat, 2007. Matlab, an introduction with application, Johne Willey and Sohn, Inc. [3] Hudon Nicolas, 2004. Initiation à MATLAB. URCPC, Ecole Polytechnique de Montréal. [4] MATLAB Help

6. Auteurs

Alexandre Loye (2009)

Pascal Horton (2015)

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