[PDF] Matrices et déterminants 1 Matrices





Previous PDF Next PDF



1 Quest-ce que le déterminant dune matrice ?

1 Qu'est-ce que le déterminant d'une matrice ? Nous généralisons ici la notion de déterminant que vous connaissez déjà en dimension 2 et 3. La définition que 



LES DÉTERMINANTS DE MATRICES

2- Le déterminant d'une matrice . 3- Calcul du déterminant pour une matrice ... Déterminants de matrices carrées de dimensions 4x4 et plus .



Déterminants

Le déterminant permet de savoir si une matrice est inversible ou pas et de façon plus générale



Sommaire 1. Déterminant dune matrice carrée

Démonstration : On admet l'existence et l'unicité du déterminant d'une matrice de Mn(). On va simplement faire le calcul en dimension 2.



Rang et déterminant des matrices

4 sept. 2019 Soit A ? Mnp(R) une matrice



Matrices et déterminants 1 Matrices

Matrices et déterminants. 1 Matrices. Définition 1.1. Une matrice réelle (ou complexe) M = (mij) (m



Module 2 : Déterminant dune matrice

Le déterminant concerne les matrices carrées. Une matrice dont le déterminant est différent de zéro est une matrice dite régulière. Elle est dite singulière 



Calculs de déterminants

Attention ! La règle de Sarrus ne s'applique qu'aux matrices 3×3. 3. Deuxième méthode. Se ramener à une matrice diagonale ou 



CHAPITRE I : MATRICES 1 Trace 2 Déterminant

Théorème 2.2 Une matrice A est inversible si et seulement si son déter- minant est non nul. 3 Matrices équivalentes et matrices semblables. Si A B ? Mm



MAT 1200: Introduction à lalgèbre linéaire

Déterminant de la matrice transposée. Les déterminants et les matrices inversibles. Sous-matrices Aij - Mineur- Cofacteurs. Mineur. Cofacteur.



[PDF] LES DÉTERMINANTS DE MATRICES

3- Calcul du déterminant pour une matrice Considérons la matrice de dimension 2 2 : Le déterminant de la matrice est définie par la relation



[PDF] Déterminants - Exo7 - Cours de mathématiques

Le déterminant permet de savoir si une matrice est inversible ou pas et de façon plus générale joue un rôle important dans le calcul matriciel et la 



[PDF] Matrices et déterminants

Matrices et déterminants 1 Définition d'une matrice On appelle matrice à p lignes et à n colonnes tout tableau rectangulaire dont les éléments



[PDF] 1 Quest-ce que le déterminant dune matrice ?

1 Qu'est-ce que le déterminant d'une matrice ? Nous généralisons ici la notion de déterminant que vous connaissez déjà en dimension 2 et 3 La définition que 



[PDF] Chapitre 6 Déterminant dune matrice carrée

Ca sert à calculer l'inverse de la matrice (si elle existe) résoudre un système sans faire des échelonnements tester lié ou libre base ou pas



[PDF] Chapitre 5 : Le déterminant dune matrice

Dans la méthode de pivot de Gauss pour calculer un déterminant on applique des opérations des lignes et/ou colonnes pour obtenir une matrices triangulaire Le 



[PDF] Chapitre 5 Déterminant

La quantité det(A) est appelée le déterminant de la matrice A qui est inversible si et seulement si cette quantité est non nulle



[PDF] Matrices et déterminants 1 Matrices

Matrices et déterminants 1 Matrices Définition 1 1 Une matrice réelle (ou complexe) M = (mij) (m n) `a m lignes et n



Rang et déterminant des matrices - LaBRI

4 sept 2019 · Soit A ? Mnp(R) une matrice on appelle rang de la matrice A le rang dans Rn du syst`eme constitué par ses p vecteurs



[PDF] Déterminants

12 sept 2016 · Le déterminant d'une matrice carrée de taille n × n est nul si et seulement si son rang est strictement inférieur à n 2 On ne modifie pas le 

  • Quelle est la formule du déterminant d'une matrice ?

    Le déterminant d'une matrice est égal à celui de sa transposée : si M ? Mn(R), alors det(M) = det(tM).
  • Quel est le meilleur méthode pour calculer le déterminant d'une matrice ?

    Le déterminant se calcule en multipliant les deux termes de la diagonales : a x d, puis les deux autres : b x c. On soustrait alors, ce qui donne det(A) = a x d – b x c. Rien de bien compliqué, il faut juste connaître la formule Autre cas particulier très simple : les matrices diagonales et triangulaires.
  • Pourquoi calculer déterminant matrice ?

    Le calcul du déterminant d'une matrice carrée est un outil nécessaire, tant en alg?re linéaire pour vérifier une inversibilité ou calculer l'inverse d'une matrice, qu'en analyse vectorielle avec, par exemple, le calcul d'un jacobien.
  • Si dans une matrice on ajoute à une ligne un multiple d'une autre ligne, le déterminant ne change pas. Si A est une matrice carrée d'ordre n, on a det(A)=det(At). Si A et B sont des matrices carrées d'ordre n, on a det(A?B)=det(A)?det(B).

Matrices et d´eterminants

1 Matrices

D´efinition 1.1.Une matrice r´eelle (ou complexe)M= (mi,j) (m,n)`amlignes etn colonnes est un tableau `amlignes etncolonnes de r´eels (ou de complexes). Le coefficient situ´e sur la colonneiet la lignejest not´emi,j. La somme de deux matricesP= (pi,j)etQ= (qi,j)mlignes etncolonnes est la matrice (pi,j+qi,j). Siλest un scalaire la matriceλPest la matrice(λpi,j) L"ensemble des matricesmlignes etncolonnes `a coefficients r´eels (resp. complexes) est not´eMatm,n(R)(resp.Matm,n(C)). Sim=n(on parle de matrices carr´ees) on note simplementMatm(R)(resp.Matm(C)) Proposition 1.2.L"ensembleMatm,n(R)(resp.Matm,n(C)) est un espace vectoriel r´eel s. Les matrices suivantes (n,n), dites matrices ´el´ementaires seront importantes dans la suite. •(matrice unit´e)Indont tous les coefficients sur la diagonale valent 1, tous les autres •(matrices de transposition)Sr,s=In-Er,r-Es,s+Er,s+Es,r, avecr?=s, •(matrices de transvection)Tr,s(λ) =In+λEr,s, avecr?=s, •(matrices de dIlatation)Dr(μ) =In+ (μ-1)Er,r. Soit I n=( (((((1 1 1 1)

tous les les ´el´ements diagonaux sont ´egaux `a 1, tous les autres termes sont nuls celui sauf

celui sur la ligneret la colonnesqui est ´egal `aλ. S r,s(λ) =( ((((((((((1 0 1 1 0 1) 1 tous les les ´el´ements diagonaux sont ´egaux `a 1, sauf ceux sur la lineret la colonneret sur la lineset la colonnes´egaux `a 0. Tous les autres sont ´egaux `a 0 sauf ceux sur la line ret la colonneset sur la lineret la colonnes´egaux `a 1. T r,s(λ) =( ((((((1 1)

tous les les ´el´ements diagonaux sont ´egaux `a 1, tous les autres termes sont nuls celui sauf

celui sur la ligneret la colonnesqui est ´egal `aλ. D r(μ) =( (((((((((1 1 1 1) tous les les ´el´ements diagonaux sont ´egaux `a 1 sauf ceux sur la ligneret la lignerqui est ´egal `aμ.

2 Produit de matrices

D´efinition 2.1.SoientA= (ai,j)une matrice(m,n)etB= (bi,j)une matrice(n,p). Le produitABest une matrice(m,p)donn´ee par p i,j=k=n? k=1a i,kbk,j Pour toute matriceA, on noteLisa i-`eme ligne, etCjsa j-`eme colonne.

SoitAune matrice (n,n), on aAIn=InA=A.

D´efinition 2.2.Une matrice est inversible si Il existeB((n,n)telle queAB=BA=In.

Soit la matrice

?a b c d? siad-bc?= 0 son inverse est

1ad-bc?

d-b -c a? L"inverse n"existe que si l"hypoth`esead-bc?= 0 est satisfaite. •La matriceSr,sAest la matrice obtenue `a partir deAen ´echangeant les lignesret s. La matriceASr,sest la matrice obtenue `a partir deAen ´echangeant les colonnes rets. 2 •La matriceTr,s(λ)Aest la matrice obtenue `a partir deAen rempla¸cant la lignerpar L r+λLs. La matriceATr,s(λ) est la matrice obtenue `a partir deAen rempla¸cant la colonneCrparCr+λCs. •La matriceDr(μ)Aest la matrice obtenue `a partir deAen multipliant la ligner parμ. La matriceADr(μ) est la matrice obtenue `a partir deAen multipliant la colonnerparμ.

Les op´erations d´ecrites ci-dessus sont appel´ees op´erations ´el´ementaires sur la

matriceA.

On notera les formule suivantes :

•S2r,s=Sr,s, •E2r,s= 0 sir?=s, •E2r,r=Er,r, •Tr,s(λ)T2r,s(μ) =Tr,s(λ+μ). A titre d"exercice on calculera les puissances de la matrice (k,k) N=( ((((((0 1 0 0

0 0 1 0 0

0 0 1 0 0) `a ((((((0...0 1 0... ...0 1 0... ...0 1

0...0 0)

Le terme 1 sur la premi`ere ligne est sur la colonnei+ 1.

3 D´efinition et calcul du rang d"une matrice

Les matricesSr,s,Tr,s(λ) avecr?=s, etDr(μ) avecμ?= 0 sont inversibles, d"inverses respectifsSrs,Trs(-λ) avecr?=s, etDr(μ-1). On peut en multipliant `a gauche par des matrices ´el´ementaires transformer une matrice

Aquelconque en une matrice en ´echelons :

D´efinition 3.1.Une matrice en ´echelon est une matrice telle que : •Si une ligne est nulle les lignes suivantes le sont, •le premier terme non nul d"une ligne est ´egal `a1, 3 •si le premier terme non-nul sur de la ligneiest sur la colonnejle premier terme non-nul (si Il existe) de la lignei+1est sur sur la colonnej+1ou sur une colonne suivante. On proc`ede comme suit pour transformer une matriceAquelconque en une matrice en

´echelons.

•Si la colonne 1 de la matriceAest nulle on passe `a la colonne 2. •Si la colonne 1 n"est pas nulle quitte `a multiplier par une matriceS1,son peut remplacerApar une matriceA?dont le terme sur la premi`ere ligne et la premi`ere colonne est non-nul. Quitte `a multiplier par une matriceD1(a) on peut supposer que ce terme est ´egal `a 1. •Multipliant par des matricesT1,j(λ) on peut se ramener `a une matriceA" dont tous les coefficients sur la premi`ere colonne, sauf celui sur la premi`ere ligne et la premi`ere colonne qui est ´egal `a 1, sont nuls. •On it`ere alors le processus en le r´eappliquant, dans le premier cas `a la matrice obtenue `a partir deAen enlevant la premi`ere colonne, dans le second `a celle obtenue `a partir deA" en enlevant la premi`ere colonne et la premi`ere ligne. •Les multiplications envisag´ees ci dessus sont toutes `a gauche, onh peut utIliser des multiplications `a droite si elles apparaissent plus commode (voir exemple ci-dessous). D´efinition 3.2.Au bout de ce processus on obtient une matrice en ´echelon. Le rang de la matrice initialeAest le nombre de lignes non nulles de cette matrice Il convient de noter qu"Il n"y a pas une seule fa¸con de ramener une matrice donn´ee `a une matrice en ´echelon. Mais : Th´eor`eme 3.3.Quelle que soit la mani`ere choisie on obtiendra `a la fin un nombre de lignes non nulles ind´ependant du processus sp´ecifique et ne d´ependant donc que deA. De plus quand on multiplie une matriceApar une matrice ´el´ementaireEle rang de la matrice initiale est ´egal au rang de la matrice produitEA(ouAEsi le produit est `a droite). Ceci justifie de d´efinir le rang comme Il a ´et´e fait. A titre d"exemple calculons le rang de la matrice suivante qui d´epend d"un param`etrea. ((3 1 1 1 1a -4 4-4

6 4 0)

d"abord on ´echangeC1etC2:C1↔C2ce qui `a l"avantage de faire apparaˆitre 1 en haut `a gauche. ((1 3 1 1 1a 4-4-4

4 6 0)

((1 3 1

0-2a-1

0-16-8

0-6-4)

o`u la seconde op´eration consiste `a soustraire 4 •la premi`ere ligne `a la seconde :L2-L1, •4 fois la premi`ere ligne `a la troisi`eme :L3-4L1, •4 fois la premi`ere ligne `a la quatri`eme :L4-4L1,. Puis •C2↔C4 •C2↔C3 • -L4,-L3,-18L2 ((1 3 1 0 2 1 0 6 4

0 2 1-a)

((1 3 1 0 2 1 0 0 1

0 2 1-a)

•C2↔C4 •C2↔C3 • -L4,-L3,-18L2

La derni`ere op´eration ´etantL3-2L2.

Enfin on faitC3↔C4et le rang est 3 et ne d´epend pas dea. Ce qui a ´et´e dit sur les lignes est vrai pour les colonnes. On peut calculer le rang en effectuant des manipulations sur les colonnes: dans la d´efinition d"une matrice en ´echelon on remplace ligne par colonne ainsi que dans le processus d´ecrit c-dessus. Le nombre de colonnes non nulles obtenues est alors ´egal au nombre de lignes non nulles obtenues dans le premier processus. Un dernier exemple : soitA= (cos(i-j)), de taIllen >2. On a cos(i-j) = cosicosj+ sinisinj. SoitCle vecteur de coordonn´ees (cosi) etSle vecteur de coordonn´ees (sini). Ces deux vecteurs sont ind´ependants car non colin´eaires (cos2/sin2?= cos1/sin1). La colonnejest cosj C+ sinj S. Ainsi, la matriceAest de rang 2.

4 Calcul de l"inverse d"une matrice carr´ee inversible

On obtient l"inverse d"une matriceAen la ramenant `aInen effectuant des op´erations ´el´ementaires sur les lignes ou sur les colonnes,mais sans m´elanger, et en effectuant les mˆemes op´erations ´el´ementaires sur la matriceIn. A=( (2 4 3 0 1 1

2 2-1)

(2 4 3 0 1 1

2 2 1)

(1 0 0 0 1 0

0 0 1)

5 (2 4 3 0 1 1

0-2-4)

(1 0 0 0 1 0 -1 0 1) (2 4 3 0 1 1

0 1 2)

(1 0 0 0 1 0

1/2 0-1/2)

(2 4 3 0 1 1

0 0 1)

(1 0 0 0 1 0

1/2-1-1/2)

(2 0-1 0 1 1

0 0 1)

(1-4 0 0 1 0

1/2-1-1/2)

(2 0 0 0 1 1

0 0 1)

(3/2-5-1/2 0 1 0

1/2-1-1/2)

(2 0 0 0 1 0

0 0 1)

(3/2-5-1/2 -1/2 2 1/2

1/2-1-1/2)

(1 0 0 0 1 0

0 0 1)

(3/4-5/2-1/4 -1/2 2 1/2

1/2-1-1/2)

la derni`ere matrice de droite est =A-1. ExplicationEffectuer les op´erations pr´ec´edentes revient `a multiplier la matriceA`a gauche par un certain nombre de matrices´el´ementairesQ1,...,Qk. On a alorsQ1...QkA= I n. L"inverse deAest doncQ1...Qk=Q1...QnIk, qui est exactement la matrice qu"on obtient en effectuant les mˆemes op´erations surIn.

Si on m´elange les op´erations sur les lignes et les colonnes, on aboutit `a une ´egalit´e du type

Q

1...QkAP1...Pm=In, ce qui ne nous donne pas directement l"inverse de la matriceA.

Voici un exemple de nature diff´erente, laiss´e en exercice.

SoitA=(

(-1 1 1 1-1 1

1 1-1)

CalculerA2et montrer queA2= 2I-A, en d´eduire queAest inversible et calculerA-1.

Voici un autre exemple :

L"inverse de la matrice triangulaire sup´erieure 6 ((((1 1 1 1 1

0 1 1 1

0 0 1 1 1

0 0 1 1 1

0 0 0 0 1)

est ((((1-1 0 0 0

0 1-1 0 0

0 0 1-1 0

0 0 0 1-1

0 0 0 0 1)

Calcul par blocsQuand la matriceAest donn´ee par blocs, on peut parfois calculer son inverse en fonction des blocs deA.

L"inverse de la matrice :

?A C 0B? sous la forme ?X Y 0Z?

Un calcul direct donneX=A-1,Y=-A-1CB-1etZ=B-1.

Attention dans ce type de calcul `a ne pas oublier que les blocs sont des matrices et non pas des nombres. En effet, l"alg`ebre des matrices est non commutative. On ne peut donc pas calculer les produits dans n"importe quel sens.

On notera

Proposition 4.1.SiAest inversible, alors son rang co¨incide avec sa taille.

5 D´eterminants

On parle de d´eterminant pour une matrice carr´ee (n,n). Le d´eterminant d"une matrice (1,1)A= (a) est ´egal `aa. Le d´eterminant d"une matrice (2,2) ?a b c d? est ´egal `aad-bc. Le d´eterminant d"une matriceAsera not´ee det(A), ou avecA=ai,j|A|=|ai,j|. On suppose que l"on a d´efini le d´eterminant pour les matrices (n-1,n-1). SoitA= (ai,j obtenue en enlevant `aAlai-i`eme ligne et laj-i`eme colonne. Alors

D´efinition 5.1.

det(A) =? i=1,...,na i,1(-1)1+idet(Ai,1)

On d´emontre par r´ecurence que :

7 •Si une colonne quelconque deAest nulle le d´eterminant est est nul. •SiA= (ai,jest une matrice dont tous les coefficients en dehors de la diagonale sont nuls alors et(A) =a1,1a2,2...an,n •SiA= (ai,jest une matrice dont tous les coefficients sous la diagonale sont nuls (ai,j= 0 sii > jalors et(A) =a1,1a2,2...an,n

•On appliquera les r´esultats pr´ec´edents aux matrices ´el´ementaires (sauf pour le cas

des matricesSi,jpour les quelles on montrera directement que le d´eterminant vaut -1). •NotantCiles colonnes d"une matriceAon a (avec des notations ´evidentes) det(A) =|C1,...,Ci,...,Cn|=|C1,...,Ci+λCj,...,Cn| aveci?=j. C"est-`a-dire qu"on ne change pas la avleur du d´eterminant en ajoutant `a une colonne un multiple d"une autre colonne. •En particulier si deux colonnes sont ´egales le d´eterminant est nul. Calcul par blocsQuand la matriceAest donn´ee par blocs, on peut parfois calculer son inverse en fonction des blocs deA.

Le d´eterminant de la matrice :

?A C 0B? est ´egal `a det(A)det(B)

Le corollaire suivant est fondamental :

Corollaire 5.2.SoitAune matrice

autrement dit en ´echangeant deux colonnes on change le signe du d´eterminant. On peut d´evelopper par rapport `a n"importe quelle colonne

Corollaire 5.3.SoitAune matrice etjfix´e

det(A) =? i=1,...,na i,j(-1)i+jdet(Ai,j)

Le th´eor`eme suivant se d´emontre de mani`ere diff´erente. La transpo´ee d"une matriceAest

maamtrice obtenue en ´echangeant lignes et colonnes, soit en faisant une sym´etrie autour de la diagonale. SiA= (ai,j) la transpos´eeB= (bi,j) est donn´ee par la formulebi,j=aj,i Th´eor`eme 5.4.SoitAune matrice etBsa transpos´ee, alors det(A) = det(B)

Il en r´esulte que tous l´enonc´es formul´es ci-dessus avec les colonnes d"une matrice de-

meurent vrais si on remplace colonne par ligne.

Enfin on a

Proposition 5.5.SoientAetBdeux matrices carr´ees(n,n). On a det(AB) = det(A)det(B) 8

6 D´eterminants et matrices inversibles, rang

Th´eor`eme 6.1.Une matrice carr´eeAest inversible si et seulement si son d´eterminant est non nul. L"ensemble des matrices carr´ees (n,n) `a coefficients dansR(resp.C) est not´e GLn(R) (resp. GL n(C)). En fait Il y a une formule pour la matrice inverse, en utIlisant les notations untIlis´ees plus haut on a : A -1=1det(A)((-1)i+jdet(Aj,i))

On a aussi

Th´eor`eme 6.2.Une matriceA(non n´ecessairement carr´ee). Son rang est ´egal `a la dimension du plus grand mineur non nul. SiAest une matrice (m,n) un mineur de dinensiondest un d´eterminant (d,d) obtenu `a partir deAen ´eliminantm-dlignes etn-dcolonnes.

7 Matrices de changement de bases

Etant donn´es un espace vectoriel et deux basesB0= (v1,...,vn) etB1= (w1,...,wn). On ´ecrit la d´ecomposition des vecteurs deB1sur la baseB0: w j=i=n? i=1p i,jvi D´efinition 7.1.La matrice de passagePdeB0`aB1est la matrice carr´ee(n,n)dont le coefficient sur la la ligneiet la colonnejestpi,j:P= (pi,j). Autrement dit le coefficient sur la la ligneiet la colonnejdePest le coefficient dewj associ´e `avi. Proposition 7.2.Si on a trois basesB0,B1,B2et siPest la matrice de passage deB0 `aB1, etQcelleB1`aB2,Rcelle deB0`aB2, on a R=PQ En particulier Il en r´esulte qu"une matrice de changement de base est inversible. Proposition 7.3.(Calcul des coefficients d"un vecteur dans une nouvelle base) Etant donn´es un espace vectorielEet deux basesB0etB1. Soitx?Eet soit(α1,...,αn)les coefficients (coordonn´ees) dexdans la premi`ere base, c"est `a dire quex=α1v1+...+αnvn. On noteXle vecteur colonne (matricenlignes1colonne) X=( 1 2 n) Et soitX?le vecteur colonne correspondant pour la seconde base. On a X=PX? 9

8 Matrice d"une application lin´eaire

Soient deux espaces vectorielsEetFde bases respectivesB0= (v1,...,vm) etB1=

(w1,...,wn). Soit de plus une application lin´eaireφ:E-→F. On ´ecrit la d´ecomposition

des vecteurs deφ(vj) sur la baseB1:

φ(vj) =i=n?

i=1a i,jwi D´efinition 8.1.La matrice deφdans les basesB0etB1est la matrice(m,n)dont le coefficient sur la la ligneiet la colonnejestai,j:A= (ai,j). Autrement dit le coefficient sur la la ligneiet la colonnejdePest le coefficient deφ(vj) associ´e `awi.

On rappelle le changement de base maintenant :

Proposition 8.2.Soient un espaces= vectorielEdeux basesB0etB1. Soit de plus une application lin´eaireφ:E-→E. SoitPla matrice de changement de base (voir section pr´ec´edente) etAla matrice deφdansB0. La matriceA?deφdansB1est donn´ee par A ?=P-1AP On remarque que (Proposition 5.5) que det(A?) = det(A). On en d´eduit que Proposition 8.3.Le d´eterminant de la matrice d"une application lin´eaire ne d´epend pas de la base choisie. On l"appelle le d´eterminant de l"application lin´eaire.quotesdbs_dbs13.pdfusesText_19
[PDF] cours comptabilité générale 1ere année bac

[PDF] cours de comptabilité gratuit ? télécharger

[PDF] cours de comptabilité générale pdf syscoa

[PDF] comptabilité générale pdf ofppt

[PDF] cours ouvrages d art pdf

[PDF] dimensionnement des ouvrages d'art pdf

[PDF] cours d'ouvrages d'art tome 1 conception pdf

[PDF] conservation des aliments cours

[PDF] cours conservation des aliments ppt

[PDF] méthodes de conservation des aliments

[PDF] configuration électronique de la coque valencielle

[PDF] métré batiment pdf

[PDF] cours de bâtiment gratuit

[PDF] cours de construction pdf

[PDF] cours technique du batiment