[PDF] Applications linéaires Soit E un espace vectoriel





Previous PDF Next PDF



Applications linéaires matrices

https://licence-math.univ-lyon1.fr/lib/exe/fetch.php?media=exomaths:exercices_corriges_application_lineaire_et_determinants.pdf



ALGEBRE LINEAIRE Cours et exercices

22 mai 2014 £(E) est l'ensemble des endomorphismes de E. 3. Applications linéaires en dimension finie. 3.1. Propriétés. Soit f une application linéaire de E ...



Polycopié MAT101

29 mar. 2023 La composée de deux applications linéaires est encore une application linéaire. ... . Dans cet exercice on note X l'application IdF2 . 1 ...



ANALYSE MATRICIELLE ET ALGÈBRE LINÉAIRE APPLIQUÉE

Ces deux références proposent un cours complété d'exercices avec solutions la sec- Exercice 33.— Mêmes questions avec l'application u définie par u.. x.



Cours dAlgèbre I et II avec Exercices CorrigésOM DE VOTRE

Notion de Matrice Associée à une Application Linéaire et. Calcul Algébrique sur les Matrices avec Exercices Corrigés. Soit IK un corps commutatif. Soit E et F 



Applications linéaires

Exercice 3. Soit E un espace vectoriel et soient E1 et E2 deux sous-espaces vectoriels de dimension finie de E on définit l'application f : E1 ×E2 → E par f( 



[PDF] Algèbre - Exo7 - Cours de mathématiques

application linéaire 193 d'une famille



Cours de mathématiques - Exo7

Une application linéaire de E dans E est appelée endomorphisme de E. L'ensemble des endomorphismes de E est noté. (E). Mini-exercices. Montrer que les 



CPGE Brizeux

1 Applications directes du cours. Exercice no 2. Décider si les applications suivantes sont linéaires ou non. Pour celles qui sont linéaires donner des bases 



Untitled

La même formule définit une application linéaire de C2 dans C. 1. François Liret et Dominique Martinais. Algèbre 1ère année - Cours et exercices avec solutions.



ALGEBRE LINEAIRE Cours et exercices

22 mai 2014 £(E) est l'ensemble des endomorphismes de E. 3. Applications linéaires en dimension finie. 3.1. Propriétés. Soit f une application linéaire de E ...



Applications linéaires matrices

http://licence-math.univ-lyon1.fr/lib/exe/fetch.php?media=exomaths:exercices_corriges_application_lineaire_et_determinants.pdf



Chapitre VI Applications linéaires

On vérifie que la formule proposée est une application linéaire (exercice). Toutes les applications linéaires (en dimension finie) peuvent donc être définies 



ANALYSE MATRICIELLE ET ALGÈBRE LINÉAIRE APPLIQUÉE

application est dite bijective si elle est à la fois injective et surjective. Ces deux références proposent un cours complété d'exercices avec solutions ...



Polycopié MAT101

25 févr. 2021 Applications linéaires et sous-espaces noyau et image. ... servent de modèle pour les exercices de raisonnement.



Cours dAlgèbre I et II avec Exercices CorrigésOM DE VOTRE

Notion de Matrice Associée à une Application Linéaire et Calcul. Algébrique sur les Matrices avec Exercices Corrigés. 57. 1. Espace vectoriel des matrices.



Algèbre - Cours de première année

activement par vous-même des exercices sans regarder les solutions. Exemples d'applications linéaires . ... Matrice d'une application linéaire .



Applications linéaires

Soit E un espace vectoriel de dimension n et ? une application linéaire de E dans Indication pour l'exercice 2 ? ... Ce qui est un résultat du cours.



LALGÈBRE LINÉAIRE POUR TOUS

La lecture de ce cours peut et doit donc se faire en continu suivant le schéma Définition-Propriétés-Exercices. Le lecteur ou la lectrice est très fortement 



Séance de soutien PCSI2 numéro 10 : Espaces vectoriels et

vectoriels et applications linéaires. Correction des exercices. Exercice 3 : Soit e un K-espace vectoriel de dimension finie n ? N? et f.



Applications linéaires matrices déterminants

1 1 DÉFINITION ET PREMIERS EXEMPLES Dé?nition (Application linéaire) Soient E et F deux K-espaces vectoriels On appelle application linéaire de E dans F toute application f: E ??F qui préserve les combinaisons linéaires : ?x y ?E ??µ?K f (?x +µy)=?f (x)+µf (y) L’ensemble des applications linéaires de E dans F



Applications linéaires matrices déterminants

1 Montrer que est une application linéaire 2 Déterminer le noyau et l’image de 3 )A-t-on ker( )? ( =?4? Allez à : Correction exercice 12 Exercice 13 Soit l’application :?43 définie pour tout =( )??4 par : ( )=( + + + + + ) 1 Montrer que est une application linéaire 2 Déterminer une base de ker( ) 3



V Applications linéaires - Université Sorbonne Paris Nord

Algèbre 1ère année - Cours et exercices avec La rotation f de R2 de centre M et d’angle est-elle une application Reprenons l’application linéaire f de



Searches related to application linéaire cours et exercices

Calculer la matrice associée à l’application linéaire f +g relativement à la base canonique de 2 Réponse 4 2 Multiplication par un scalaire Proposition : Soit f:E?F une application linéaire ayant M pour matrice associée relativement aux bases BE et BF Soit ?? alors l’application linéaire ?f a pour matrice associée ?M

Exo7

Applications linéaires

1 Définition

Exercice 1Déterminer si les applicationsfisuivantes sont linéaires : f

1:R2!R2f1(x;y) = (2x+y;xy)

f

2:R3!R3f2(x;y;z) = (xy;x;y)

f

3:R3!R3f3(x;y;z) = (2x+y+z;yz;x+y)

f

4:R2!R4f4(x;y) = (y;0;x7y;x+y)

f

5:R3[X]!R3f5(P) =P(1);P(0);P(1)

SoitEun espace vectoriel de dimensionnetfune application linéaire deEdans lui-même telle quefn=0 et

f n16=0. Soitx2Etel quefn1(x)6=0. Montrer que la famillefx;f(x);f2(x);:::;fn1(x)gest une base de E.

Exercice 3SoitEun espace vectoriel et soientE1etE2deux sous-espaces vectoriels de dimension finie deE, on définit

l"applicationf:E1E2!Eparf(x1;x2) =x1+x2. 1.

Montrer que fest linéaire.

2.

Déterminer le no yauet l"image de f.

3.

Que donne le théorème du rang ?

SoitEun espace vectoriel de dimensionnetfune application linéaire deEdans lui-même. Montrer que les

deux assertions qui suivent sont équivalentes : (i)

K erf=Imf

(ii)f2=0 etn=2rg(f) Soientfetgdeux endomorphismes deEtels quefg=gf. Montrer que Kerfet Imfsont stables parg. 1

SoitEetFde dimensions finies etu;v2L(E;F).

1.

Montrer que r g(u+v)6rg(u)+rg(v).

2.

En déduire que

jrg(u)rg(v)j6rg(u+v).

Exercice 7Pour les applications linéaires suivantes, déterminer Kerfiet Imfi. En déduire sifiest injective, surjective,

bijective. f

1:R2!R2f1(x;y) = (2x+y;xy)

f

2:R3!R3f2(x;y;z) = (2x+y+z;yz;x+y)

f

3:R2!R4f3(x;y) = (y;0;x7y;x+y)

f

4:R3[X]!R3f4(P) =P(1);P(0);P(1)

SoitEun espace vectoriel de dimension 3,fe1;e2;e3gune base deE, ettun paramètre réel.

Démontrer que la donnée de8

:f(e1) =e1+e2 f(e2) =e1e2 f(e3) =e1+te3définit une application linéairefdeEdansE. Écrire le transformé du vecteurx=a1e1+a2e2+a3e3. Comment choisirtpour quefsoit injective ? surjective ?

SoitEetFdeux espaces vectoriels de dimension finie etfune application linéaire deEdansF. Montrer que

fest un isomorphisme si et seulement si l"image parfde toute base deEest une base deF.

Exercice 10SoitEl"espace vectoriel des fonctions deRdansR. SoientPle sous-espace des fonctions paires etIle sous-

espace des fonctions impaires. Montrer queE=PLI. Donner l"expression du projecteur surPde direction I.

SoitE=Rn[X]et soientAetBdeux polynômes à coefficients réels de degrén+1. On considère l"application

fqui à tout polynômePdeE, associe le reste de la division euclidienne deAPparB. 1.

Montrer que fest un endomorphisme deE.

2

2.Montrer l"équi valence

fest bijective()AetBsont premiers entre eux: SoitE=Rn[X]l"espace vectoriel des polynômes de degré6n, etf:E!Edéfinie par: f(P) =P+(1X)P0: Montrer quefest une application linéaire et donner une base de Imfet de Kerf: Indication pourl"exer cice1 NUne seule application n"est pas linéaire.

Indication pour

l"exer cice

2 NPrendre une combinaison linéaire nulle et l"évaluer parfn1.Indication pourl"exer cice3 NFaire un dessin de l"image et du noyau pourf:RR!R. Montrer que le noyau est isomorphe àE1\E2.Indication pourl"exer cice4 NPour chacune des implications utiliser la formule du rang.

Indication pour

l"exer cice

5 NDire qu"un sous-espaceFest stable pargsignifie queg(F)F.Indication pourl"exer cice8 Nt=0 est un cas à part.Indication pourl"exer cice9 NPour une baseB=fe1;:::;engdeEconsidérer la familleff(e1);:::;f(en)g.Indication pourl"exer cice10 NPour une fonctionfon peut écrire

f(x) =f(x)+f(x)2 +f(x)f(x)2

Le projecteur surPde directionIest l"applicationp:E!Equi vérifiep(f)2P,pp=pet Kerp=I.Indication pourl"exer cice11 NRésultats utiles d"arithmétique des polynômes : la division euclidienne, le théorème de Bézout, le lemme de

Gauss.Indication pourl"exer cice12 NP

0désigne la dérivée deP. Pour trouver le noyau, résoudre une équation différentielle. Pour l"image calculer

lesf(Xk).4 Correction del"exer cice1 N1.f1est linéaire. Pour(x;y)2R2et(x0;y0)2R2: f

1(x;y)+(x0;y0)=f1x+x0;y+y0

2(x+x0)+(y+y0);(x+x0)(y+y0)

2x+y+2x0+y0;xy+x0y0

2x+y;xy+2x0+y0;x0y0

=f1(x;y)+f1(x0;y0)

Pour(x;y)2R2etl2R:

f

2.f2n"est pas linéaire, en effet par exemplef2(1;1;0)+f2(1;1;0)n"est pas égal àf2(2;2;0).

3.f3est linéaire : il faut vérifier d"abord que pour tout(x;y;z)et(x0;y0;z0)alorsf3(x;y;z)+(x0;y0;z0)=

f

3(x;y;z)+f3(x0;y0;z0). Et ensuite que pour tout(x;y;z)etlon af3l(x;y;z)=lf3(x;y;z).

4.f4est linéaire : il faut vérifier d"abord que pour tout(x;y)et(x0;y0)alorsf4(x;y)+(x0;y0)=f4(x;y)+

f

4(x0;y0). Et ensuite que pour tout(x;y)etlon af4l(x;y)=lf4(x;y).

5.f5est linéaire : soientP;P02R3[X]alors

f

5P+P0=(P+P0)(1);(P+P0)(0);(P+P0)(1)

P(1)+P0(1);P(0)+P0(0);P(1)+P0(1)

P(1);P(0);P(1)+P0(1);P0(0);P0(1)

=f5(P)+f5(P0)

Et siP2R3[X]etl2R:

f

5lP=(lP)(1);(lP)(0);(lP)(1)

lP(1);lP(0);lP(1) =lP(1);P(0);P(1)

=lf5(P)Correction del"exer cice2 NMontrons que la famillefx;f(x);f2(x);:::;fn1(x)gest libre. Soientl0;:::;ln12Rtels quel0x+l1f(x)+

+ln1fn1(x)=0. Alors :fn1l0x+l1f(x)++ln1fn1(x)=0. Mais comme de plusfn=0, on a l"égalitéfn1l0x+l1f(x)++ln1fn1(x)=fn1(l0x)+fnl1x++ln1fn2(x)=fn1(l0x) = l

0fn1(x). Commefn1(x)6=0 on obtientl0=0.

En calculant ensuitefn2l1f(x)++ln1fn1(x)on obtientl1=0 puis, de proche en proche,l2=2,..., l n1=0. La famillefx;f(x);:::;fn1(x)gest donc libre. En plus elle comptenvecteurs, comme dimE=n

elle est libre et maximale et forme donc une base deE.Correction del"exer cice3 N1.Aucun problème...

5

2.P ardéfinition de fet de ce qu"est la somme de deux sous-espaces vectoriels, l"image est

Pour le noyau :

Kerf=f(x1;x2)jf(x1;x2) =0g=f(x1;x2)jx1+x2=0g

Mais on peut aller un peu plus loin. En effet un élément(x1;x2)2Kerf, vérifiex12E1,x22E2et x

1=x2. Doncx12E2. Doncx12E1\E2. Réciproquement six2E1\E2, alors(x;x)2Kerf. Donc

Kerf=f(x;x)jx2E1\E2g:

De plus l"applicationx7!(x;x)montre que Kerfest isomorphe àE1\E2. 3.

Le théorème du rang s"écrit :

dimKerf+dimImf=dim(E1E2): Compte tenu de l"isomorphisme entre KerfetE1\E2on obtient : dim(E1\E2)+dim(E1+E2) =dim(E1E2): Mais dim(E1E2) =dimE1+dimE2, donc on retrouve ce que l"on appelle le théorème des quatre dimensions :

dim(E1+E2) =dimE1+dimE2dim(E1\E2):Correction del"exer cice4 N(i))(ii)Supposons K erf=Imf. Soitx2E, alorsf(x)2Imfdoncf(x)2Kerf, cela entraînef(f(x)) =0 ;

doncf2=0. De plus d"après la formule du rang dimKerf+rg(f)=n, mais dimKerf=dimImf=rgf, ainsi 2rg(f) =n. (ii))(i)Si f2=0 alors ImfKerfcar poury2Imfil existextel quey=f(x)etf(y) =f2(x) =0. De plus si 2rg(f) =nalors la formule du rang donne dimKerf=rg(f)c"est-à-dire dimKerf=dimImf. Nous

savons donc que Imfest inclus dans Kerfmais ces espaces sont de même dimension donc sont égaux :

Kerf=Imf.Correction del"exer cice5 NOn va montrerg(Kerf)Kerf. Soity2g(Kerf). Il existex2Kerftel quey=g(x). Montronsy2Kerf:

f(y) =f(g(x)) =fg(x) =gf(x) =g(0) =0: On fait un raisonnement similaire pour montrerg(Imf)Imf. Soitz2g(Imf), il existey2Imftel que z=g(y). Il existe alorsx2Etel quey=f(x). Donc

z=g(y) =g(f(x)) =gf(x) =fg(x) =f(g(x))2Imf:Correction del"exer cice6 N1.P arla formule dim (G+H) =dim(G)+dim(H)dim(G\H), on sait que dim(G+H)6dim(G)+

dim(H). PourG=ImuetH=Imvon obtient : dim(Imu+Imv)6dimImu+dimImv. Or Im(u+v)

Imu+Imv. Donc rg(u+v)6rg(u)+rg(v).

6

2.On applique la formule précédente à u+vetv: rg((u+v)+(v))6rg(u+v)+rg(v), or rg(v) =

rg(v)donc rg(u)6rg(u+v)+rg(v). Donc rg(u)rg(v)6rg(u+v). On recommence en échangeantu

etvpour obtenir :jrg(u)rg(v)j6rg(u+v).Correction del"exer cice7 NCalculer le noyau revient à résoudre un système linéaire, et calculer l"image aussi. On peut donc tout faire "à

la main".

Mais on peut aussi appliquer un peu de théorie ! Noyau et image sont liés par la formule du rang : dimKerf+

dimImf=dimEpourf:E!F. Donc si on a trouvé le noyau alors on connaît la dimension de l"image. Et il

suffit alors de trouver autant de vecteur de l"image.

1.f1est injective, surjective (et donc bijective).

(a)

F aisonstout à la main. Calculons le no yau:

(x;y)2Kerf1()f1(x;y) = (0;0)()(2x+y;xy) = (0;0)

2x+y=0

xy=0()(x;y) = (0;0)

Ainsi Kerf1=f(0;0)get doncf1est injective.

(b) Calculons l"image. Quels éléments (X;Y)peuvent s"écriref1(x;y)? f

1(x;y) = (X;Y)()(2x+y;xy) = (X;Y)

2x+y=X

xy=Y()( x=X+Y3 y=X2Y3 ()(x;y) =X+Y3 ;X2Y3 Donc pour n"importe quel(X;Y)2R2on trouve un antécédent(x;y) = (X+Y3 ;X2Y3 )qui vérifie doncf1(x;y) = (X;Y). Donc Imf1=R2. Ainsif1est surjective. (c) Conclusion : f1est injective et surjective donc bijective. 2. (a)

Calculons d"abord le no yau:

(x;y;z)2Kerf2()f2(x;y;z) = (0;0;0) ()(2x+y+z;yz;x+y) = (0;0;0) ()8 :2x+y+z=0 yz=0 x+y=0 x=z y=z ()0 @x y z1 A =0 @z z z1 A 0 @x y z1 A

2Vect0

@1 1 11 A =8 l0 @1 1 11 A jl2R9 Ainsi Kerf2=Vect(1;1;1)et doncf2n"est pas injective. 7 (b)Maintenant nous allons utiliser que K erf2=Vect(1;1;1), autrement dit dimKerf2=1. La formuledurang, appliquéeàf2:R3!R3s"écritdimKerf2+dimImf2=dimR3. DoncdimImf2=

2. Nous allons trouver une base de Imf2. Il suffit donc de trouver deux vecteurs linéairement

indépendants. Prenonsparexemplev1=f2(1;0;0)=(2;0;1)2Imf2etv2=f2(0;1;0)=(1;1;1)2

Imf2. Par construction ces vecteurs sont dans l"image def2et il est clair qu"ils sont linéairement

indépendants. Doncfv1;v2gest une base de Imf2. (c)f2n"est ni injective, ni surjective (donc pas bijective). 3.

Sans aucun calcul on sait f3:R2!R4ne peut être surjective car l"espace d"arrivée est de dimension

strictement supérieur à l"espace de départ. (a)

Calculons le no yau:

(x;y)2Kerf3()f3(x;y) = (0;0;0;0) ()(y;0;x7y;x+y) = (0;0;0;0) ()8 >>>:y=0 0=0 x7y=0 x+y=0 ()(x;y) = (0;0)

Ainsi Kerf3=f(0;0)get doncf3est injective.

(b) La formule du rang, appliquée à f3:R2!R4s"écrit dimKerf3+dimImf3=dimR2. Donc dimImf3=2. Ainsi Imf3est un espace vectoriel de dimension 2 inclus dansR3,f3n"est pas surjective.

Par décrire Imf3nous allons trouver deux vecteurs indépendants de Imf3. Il y a un nombre infini

de choix : prenons par exemplev1=f(1;0) = (0;0;1;1). Pourv2on cherche (un peu à tâtons) un vecteur linéairement indépendant dev1. Essayonsv2=f(0;1) = (1;0;7;1). Par construction v

1;v22Imf; ils sont clairement linéairement indépendants et comme dimImf3=2 alorsfv1;v2g

est une base de Imf3. Ainsi Imf3=Vectfv1;v2g=l(0;0;1;1)+m(1;0;7;1)jl;m2R.

4.f4:R3[X]!R3va d"un espace de dimension 4 vers un espace de dimension strictement plus petit et

doncf4ne peut être injective. (a) Calculons le no yau.Écri vonsun polynôme Pde degré63 sous la formeP(X)=aX3+bX2+cX+ d. AlorsP(0) =d,P(1) =a+b+c+d,P(1) =a+bc+d.

P(X)2Kerf4()P(1);P(0);P(1)= (0;0;0)

()(a+bc+d;d;a+b+c+d) = (0;0;0) ()8 :a+bc+d=0 d=0 a+b+c+d=0 ()8 :a=c b=0 d=0 ()(a;b;c;d) = (t;0;t;0)t2R 8 Ainsi le noyau Kerf4=tX3tXjt2R=VectfX3Xg.f4n"est pas injective son noyau étant de dimension 1. (b) La formule du rang pour f4:R3[X]!R3s"écrit dimKerf4+dimImf4=dimR3[4]. Autrement dit 1+dimImf4=4. Donc dimImf4=3. Ainsi Imf4est un espace de dimension 3 dansR3donc

Imf4=R3. Conclusionf4est surjective.Correction del"exer cice8 N1.Comment est définie fà partir de la définition sur les éléments de la base ? Pourx2Ealorsxs"écrit

dans la basefe1;e2;e3g,x=a1e1+a2e2+a3e3. Etfest définie surEpar la formule f(x) =a1f(e1)+a2f(e2)+a3f(e3):

Soit ici :

f(x) = (a1+a2+a3)e1+(a1a2)e2+ta3e3:

Cette définition rend automatiquementflinéaire (vérifiez-le si vous n"êtes pas convaincu !).

2. On cherche à sa voirsi fest injective. Soitx2Etel quef(x) =0 donc(a1+a2+a3)e1+(a1a2)e2+ ta3e3=0. Commefe1;e2;e3gest une base alors tous les coefficients sont nuls : a

1+a2+a3=0;a1a2=0;ta3=0:

quotesdbs_dbs49.pdfusesText_49
[PDF] application linéaire cours exo7

[PDF] application linéaire définition

[PDF] application linéaire exercices corrigés

[PDF] application matrice inversible + corrigé

[PDF] application piano numérique

[PDF] application sportcash pour android

[PDF] application working holiday visa australia

[PDF] application zimbra mail

[PDF] applications linéaires exercices corrigés

[PDF] bareme note saut en longueur

[PDF] apport de la civilisation greco-romaine ? l'humanité

[PDF] apport du controle de gestion dans la performance de l'entreprise

[PDF] apposition mention de divorce sur acte de naissance

[PDF] appréciation bulletin maternelle

[PDF] appréciation bulletin prof principal