Composition des applications linéaires
Linéarité de la composition : énoncé. Proposition. La composée de deux applications linéaires est encore linéaire. Plus formellement ça se lit :.
APPLICATIONS LINÉAIRES
Définition (Application linéaire) Soient E et F deux -espaces vectoriels. Théorème (Composition d'applications linéaires réciproque d'un isomorphisme) ...
Chapitre VI Applications linéaires
Une application linéaire vérifie toujours ( ??) ??. Construction générale d'applications linéaires en dimension finie. Théorème ... Composition : Si.
Applications Linéaires
Une application linéaire bijective est appelée un isomorphisme. Un endomorphisme bijectif est un automorphisme. S2 Mathématiques Générales 1 (11MM21).
Applications linéaires
Un automorphisme est donc un endomorphisme bijectif. Proposition 9. (Stabilité de GL(E) par passage à la réciproque et par composition). Soient fg ? GL(
Applications linéaires
Nous verrons qu'il joue le rôle d'élément neutre pour la loi de composition entre endomorphismes. Un isomorphisme est un morphisme qui agit de façon réversible
1 Applications linéaires Morphismes
https://www.math.univ-toulouse.fr/~hallouin/Documents/Cours_ApplicationsLineaires.pdf
1. Rang dune application linéaire
Lorsque f : E ? F est une application linéaire et que E est de dimension finie Le plus important sera la composition des applications linéaires.
Chapitre 5. Applications linéaires
La composition de deux applications linéaires du plan est à nouveau une application linéaire du plan avec : fA(fA? (u)) = (AA?)u. Exemples. 1. Par calcul : R?R?
Applications affines
8 déc. 2003 l'application affine est déterminée par sa partie linéaire. Dans le cas ... 5 Composition des applications affines isomorphismes affines.
Chapitre 2 : Applications linéaires
C’est une application linéaire 2 Image et noyau d’une application linéaire Proposition 1 Soit f: E ? F une application linéaire L’ensemble des images des éléments de E f (E) est un sous-espace vectoriel de F appelé image de l’application linéaire f et noté Im f vf??Im ?u?E/ v=f() GGG u G Remarque - Imf est une
Chapitre 19 Applications linéaires- résumé
On note toutes les compositions d’applications avec le seul signe Exo 2 Sachant que h est dans L pq et f dans L rs dites quelles sont les compositions (lin´eaires) ?gurant dans la formule d’associativit´e (h g) f = h (g f)
Chapitre 5 Applications linéaires - univ-angersfr
Dé?nition Soit f :Rm ? Rn d’une application linéaire de la forme D’où : Proposition La composition de deux applications linéaires du plan
Chapitre 3bis : Applications linéaires et Matrices
Toutefois travailler avec des applications linéaires dont les espaces vectoriels sont munis d’une base permet d’énoncer comme nous allons le découvrir d’autres propriétés très intéressantes 1 Application linéaire et base SoientEetFdeux espaces vectoriels sur et f?L(EF)
Chapitre VI Applications linéaires
Une application linéaire transforme un segment de droite en un segment de droite puisque ? ? ? ? Exemples : ? ? est une application linéaire Plus généralement la donnée de combinaisons linéaires des coordonnées de définit une application linéaire ? ( = expressions de degré 1 dans les
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Théorème (Traduction de l’inversibilité en termes d’application linéaire canoniquement associée) Une matrice A ?Mn(K)est inversible si et seulement si l’application linéaire bAcanoniquement associée à A est un automorphisme de Kn Dans ce cas : Ab?1 =Ad?1
Comment calculer une application linéaire ?
Proposition 19.9: Soit f :E?F, une application linéaire ? f est un isomorphisme ssi Kerf = {0E} et Imf = F ? Si f est un isomorphisme alors f-1 est un isomorphisme de F sur E ? Sous réserve d’existence, le composée de deux isomorphismes est un isomorphisme. ? GL(E) muni de la composition est un groupe appelé groupe linéaire.
Comment calculer la composée de deux applications lin'eaires ?
:= (x,y,z) La compos´ee de deux applications lin´eaires est encore lin´eaire. ?f est lin´eaire. Soient p,q,r trois entiers, f dansLq,r et g dansLp,q.
Quelle est la dimension de l’application linéaire?
Nous verrons bientôt que les isomorphismes préservent la dimension. L’application linéaire (a,b,c) ? ??a+bX+cX2est par exemple un isomorphisme de R3dans R 2[X].
Comment calculer l'ensemble des applications linéaires ?
Corollaire : L’ensemble des applications linéaires de E sur F, noté ?(E, F), muni de la somme et du produit par un scalaire est un ?-EV. 2. Applications linéaires particulières 2.1 Forme linéaire Def : Soit f :E?F une application linéaire. Si F = E alors f est un endomorphisme. On note ?(E) l'ensemble des endomorphismes de E.
![Chapitre 5. Applications linéaires Chapitre 5. Applications linéaires](https://pdfprof.com/Listes/18/2600-18CM5.pdf.pdf.jpg)
Chapitre 5. Applications linéaires
§1 Applications linéaires.
SoientE,Fdeux sous espaces vectoriel. Les applications les plus simplesf:E→Fsont linéaires.Definition :f:E→Fest
linéairesi, pour tout?u,?v?Eet toutλ?R, on a
f(?u+?v) =f(?u) +f(?v),f(λ?u) =λ·f(?u). Exemple :A?u=?v. On varie?udansRnet on obtient une application, linéaire. Théorème.Toute application linéaire s"écrit sous la forme d"un u?→A?uavec un certain choix deA. Pour retrouver la matrice, il suffit de tester sur la base canonique, puis appliquer linéairement. On utiliseEpour désigner la base canonique(?e1,···,?en): deRn. Voici4 écrituresd"un vecteur?wdansRn:?w=(((((x
1 x 2... x n))))) =x1?e1+x2?e2+···+xn?en= (?e1,···,?en)(((((x 1 x 2... x n))))) =E(((((x 1 x 2... x n))))) On appliquef:f(?w) =f(x1?e1+x2?e2+···+xn?en)par linéarité= x1f(?e1) +x2f(?e2) +···+xnf(?en) =
(f(?e1),···,f(?en))(((((x 1 x 2... x n))))) = (f(?e1,···,?en))(((((x 1 x 2... x n))))) =EA(((((x 1 x 2... x n))))) Géométriquement : on considèrefcomme une transformation de R nqui transforme un groupe de points en un autre groupe de points. Par exemple il transforme un point/droite/plan à unautre.Exemples
1. f(?x y? ) =?1 00 0?? x y? =?x 0? est laprojection orthogonaledu plan sur l"axe des abscisses.2.f(?x
y? ) =I2?x y? +?21? =?x+2 y+1? est unetranslationdu plan.3.SoitRθ=?cosθ-sinθ
sinθcosθ? . Par calcul : Rθ?rcosφ
rsinφ? =?rcos(θ+φ) rsin(θ+φ? En utilisant les coordonnées polaires du plan on voit queRθ represente unerotationd"angleθ(orienté) du plan.4.Rπ2?
x y? =?0-1 1 0?? x y? =?-y x? est bien la rotation deπ/2=90odans le sens direct.
5.f(?x
y? ) =?1 00-1?? x y? =?x -y? est la symétrie par rapport à l"axe des abscisses.6.f(?x
y? ) =?λ00λ??
x y? =?λxλy?
est appeléehomothétiede rapportλ >0 dans le plan, centrée à l"origine.7.f(?x
y? )=?2 00 2?? x y? +?10? =?2x+1 2y? est une homothétie de rapport 2, centrée en(-1;0)(exo).8.f(?x
y? ) =?1 00λ?? x y? =?xλy?
(avecλ >0) est appelée affinitédu plan (préservant l"axe des abscisses).Les 3 formes d"un système linéaire
1. d"un système d"équations
2. de produit matricielA?x=?b, ou bien, en représentantApar ses
colonnes ?v1···?vm)((( x1... x m)))=(((b 1... b n)))3. de combinaison linéaire :
x1?v1+x2?v2+···+xm?vm=?b. Interprétation du point 2: Etant donner une matriceA, on considère l"application linéairef:((( x1... x m)))?→A(((x1... x m))).Résoudre le systèmeA ?x=?brevient à déterminer les antécédents de?bparf. §2 Image et noyau d"une application linéaire. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme x1... x m)))?→(((a11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A?x. §2 Image et noyau d"une application linéaire. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme x1... x m)))?→(((a11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A?x. Le noyaudef, noté parKer(f), est l"ensemble des antécédents du vecteur ?0:Ker(f) ={?x|f(?x) =?0}={?x|A?x=?0}
=l"ensemble des solutions du systèmeA?x=?0.Exemple.Soitf?x
y? =x+y. Quel est le noyau def? Et pour f ?x y? =?1 12 2?? x y? Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). L"imagedef, noté parIm(f), est l"ensembleIm(f) ={f(?x)|?x?Rm} Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). L"imagedef, noté parIm(f), est l"ensembleIm(f) ={f(?x)|?x?Rm} Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Im(f)est un sous espace vectoriel deRn, de plusIm(f) =??u1,···,?um?, où ujest la j-ième colonne deA. Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). L"imagedef, noté parIm(f), est l"ensembleIm(f) ={f(?x)|?x?Rm} Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Im(f)est un sous espace vectoriel deRn, de plusIm(f) =??u1,···,?um?, où ujest la j-ième colonne deA. Preuve. CarIm(f) =?f(?e1),···,f(?em)?etf(?ej) =?uj, j=1···,m.SoitAla matrice def, Base deIm(f)etKer(f)
Comment trouver une base deKer(f)et une baseIm(f)?SoitAla matrice def, Base deIm(f)etKer(f)
Comment trouver une base deKer(f)et une baseIm(f)? Onéchelonne
A Id?BH, les colonnes non-nulles deBforment une base deIm(f), et les colonnes deHsous les colonnes nulles deB forment une base deKer(f). (pourquoi?)Exemple.f(?x) =((1-1 1
1 0 21 1 3))
(xy z)) , doncA=((1-1 1 1 0 21 1 3))
(1-1 1 1 0 2 1 1 3 10 0 0 10 0 0 1 )C2?C2+C1
C3?C3-C1((((((((1
?0 0 1 1 1 2 1 1-1 0 1 00 0 1))))))))
C3?C3-C2
-→((((((((1 0 0 11?0 1 20 1 1-2 0 1-10 0 1))))))))
AlorsB=??,H=??, une base deIm(f)? Une base deKer(f)?Dimension deIm(f)? deIm(f)?
§3 Matrice et Rang def
Pourf:?x
y? ?→((x 3x-y x+2y)) =A?x y? , avecA=§3 Matrice et Rang def
Pourf:?x
y? ?→((x 3x-y x+2y)) =A?x y? , avecA=((1 03-1 1 2)) On dit aussi queAest la matrice defdans la base canonique.§3 Matrice et Rang def
Pourf:?x
y? ?→((x 3x-y x+2y))quotesdbs_dbs31.pdfusesText_37[PDF] leonard rosenblatt
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