ALGEBRE LINEAIRE Cours et exercices
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thèmes mais cette classification est approximative et les solutions proposées supposent connu tout le cours d'algèbre linéaire Les corrigés mettent en
Comment comprendre l'algèbre linéaire ?
Elle consiste à étudier un corps comme un espace vectoriel sur un sous-corps. Ainsi chaque sous-corps permet de considérer la structure initiale comme un espace vectoriel particulier. Un exemple d'application est celui des figures constructible à la règle et au compas.Comment savoir si c'est une combinaison linéaire ?
En mathématiques, une combinaison linéaire est une expression construite à partir d'un ensemble de termes en multipliant chaque terme par une constante et en ajoutant le résultat. Par exemple, une combinaison linéaire de x et y serait une expression de la forme ax + by, où a et b sont des constantes.Comment trouver une base d'une application linéaire ?
Pour montrer que f est une application linéaire, il suffit de vérifier que f(u + ?v) = f(u) + ?f(v) pour tous u, v ? E,? ? K. Propriétés. Si f:E ? F est une application linéaire alors • f(0) = 0, • f(?1u1 + ··· + ?nun) = ?1f(u1) + ··· + ?nf(un).Comment calculer de l'algèbre ?
En alg?re, pour résoudre un problème, il est important d'effectuer les calculs dans un ordre logique et l'on parle de l'ordre des opérations ou encore de la priorité des opérations.
1parenthèses ;2exposants ;3multiplication ;4division ;5adition ;6soustraction.
Cours d"Algèbre I et II avec Exercices
Corrigés
Imene Medjadj
Table des matières
Chapitre 1. Introduction 5
Chapitre 2. Élément de logique et méthodes de raisonnement avec ExercicesCorrigés 7
1. Régles de logique formelle 7
2. Méthodes de raisonnement 12
3. Exercices Corrigés 13
Chapitre 3. Théorie des ensembles avec Exercices Corrigés 191. Notion d"ensemble et propriétés 19
2. Applications et relations d"équivalences 22
3. Relations Binaires dans un ensemble 26
4. Exercices Corrigés 28
Chapitre 4. Structures Algébriques avec Exercices Corrigés 351. Lois De Composition Internes 35
2. Groupes 36
3. Anneaux 36
4. Corps 36
5. Exercices Corrigés 37
Chapitre 5. Notion deIK-Espaces vectoriels(IKétant un Corps Commutatif) avec Exercices Corrigés 431. Espace vectoriel et sous espace vectoriel 43
2. Somme de deux sous espaces vectoriels 45
3. Somme directe de deux sous espaces vectoriels 45
4. Familles génératrices, familles libres et bases 45
5. Notion d"Application Linéaire 48
6. Exercices Corrigés 51
Chapitre 6. Notion de Matrice Associée à une Application Linéaire et Calcul Algébrique sur les Matrices avec Exercices Corrigés 571. Espace vectoriel des matrices 57
2. Produit de deux matrices 59
3. Matrices carrées 60
4. Les Déterminants 61
5. Relations entre une application linéaire et sa matrice Associée 65
6. Matrices et Changements de Bases 683
4 TABLE DES MATIÈRES
7. Diagonalisation 70
8. Systèmes d"équations linéaires 73
9. Exercices Corrigés 77
Bibliographie 83
CHAPITRE 1
Introduction
Ce document cours d"Algèbre I et II avec exercices corrigés recouvre le programme d"Algèbre linéaire de la 1ère année universitaire. Le lecteur trouvera une partie cours qui a été enseigné et à la fin de chaque chapitre une partie exercices corrigés dont la plupart ont été proposé dans le cadre de travaux dirigés ou ont fait l"objet de contrôle des connaissances. Il est destiné principalement aux étudiants de la 1ère année L.M.D. ainsi que toute personne ayant besoin d"outils de bases d"Algèbre linéaire. Nous espérons que ce polycopié réponde aux attentes des étudiants et qu"il les aidera à réussir.5CHAPITRE 2
Élément de logique et méthodes de raisonnement avecExercices Corrigés
1. Régles de logique formelleDéfinition1.1.une proposition est une expression mathématique à laquelle on
peut attribuer la valeur de vérité vrai ou faux.Exemple1.2.(1)?Tout nombre premier est pair?, cette proposition est
fausse.(2)⎷2est un nombre irrationnel, cette proposition est vraie(3)2est inférieure à4, cette proposition est vraieDéfinition1.3.Toute proposition démontrée vraie est appelée théorème (par
exemple le théorème de PYTHAGORE, Thalès...)La négation?(nonP)?,?P?:Définition1.4.SoitPune proposition, la négation dePest une proposition
désignant le contraire qu"on note(nonP),ou bienP,on peut aussi trouver la notation ?P. Voici sa table de vérité.PP 10 01Exemple1.5.(1)SoitE?=∅,P: (a?E), alorsP: (a /?E).(2)P:la fonctionfest positive, alors?P:la fonctionfn"est pas positive.(3)P:x+ 2 = 0, alors(nonP) :x+ 2?= 0.
1.1. Les connecteurs logiques.SoitP,Qdeux propositions
1) La conjonction?et?,? ? ?Définition1.6.la conjonction est le connecteur logique?et?,? ? ?, la
proposition(PetQ)ou(P?Q)est la conjonction des deux propositionsP,Q.-(P?Q)est vraie siPetQle sont toutes les deux.-(P?Q)est fausse dans les autres cas. On résume tout ça dans la table de vérité
suivante.782. ÉLÉMENT DE LOGIQUE ET MÉTHODES DE RAISONNEMENT AVEC EXERCICES CORRIGÉS
PQP?Q111
100010 000 Exemple1.7.(1)2est un nombre pair et3est un nombre premier, cette
2) La disjonction?ou?,? ? ?Définition1.8.la disjonction est un connecteur logique?ou?,? ? ?, on
note la disjonction entreP,Qpar(PouQ),(P?Q). P?Qest fausse siPetQsont fausses toutes les deux, sinon(P?Q)est vraie. On résume tout ça dans la table de vérité suivante.PQP?Q111 101011 000
3)L"implicationDéfinition1.10.L"implication de deux propositionsP,Qest notée :P?Qon
ditPimpliqueQou bien siPalorsQ.P?Qest fausse siPest vraie etQest fausse, sinon(P?Q)est vraie dans les autres cas.PQP?Q111 100011 001 (3)Omar a gagné au loto?Omar a joué au loto. Vraie c"est une conséquence.
4)La réciproque de l"implication
1. RÉGLES DE LOGIQUE FORMELLE 9
Définition1.12.La réciproque d"une implication(P?Q)est une implicationmon parapluie, alors il pleut).(3)La réciproque de : (Omar a gagné au loto?Omar a joué au loto),est:
(Omar a joué au loto?Omar a gagné au loto).5)La contraposée de l"implicationSoitP,Qdeux propositions, la contraposée
de(P?Q)est(Q?P), on a (P?Q)??(Q?P)Remarque1.14.(P?Q)et(Q?P)ont la même table de vérité, i.e., la même valeur de vérité.Exemple1.15.(1)La contraposée de :(Il pleut, alors je prends mon para-pluie),est(je ne prends pas mon parapluie, alors il ne pleut pas).(2)La contraposée de :( Omar a gagné au loto?Omar a joué au loto),est:
(Omar n"a pas joué au loto?Omar n"a pas gagné au loto).6)La négation d"une implicationThéorème1.16.SoitP,Qdeux propositions on a(P?Q)?(P?Q).Exemple1.17.(1)La négation de : (il pleut, alors je prends mon parapluie),
est: (il pleut et je ne prends pas mon parapluie).(2)La négation de : (Omar a gagné au loto?Omar a joué au loto),est: (Omar
a gagné au loto et Omar n"a pas joué au loto).(3)(x?[0,1]?x≥0)sa négation :(x?[0,1]?x <0).
Conclusion(1)La négation de(P?Q)est(P?Q).(2)La contraposée de(P?Q)est(Q?P).(3)La réciproque de(P?Q)est(Q?P).Remarque1.18.(P?Q)?(P?Q).
102. ÉLÉMENT DE LOGIQUE ET MÉTHODES DE RAISONNEMENT AVEC EXERCICES CORRIGÉS
preuve.Il suffit de montrer que(P?Q)a la même valeur de vérité que(P?Q), on le voit bien dans la table de vérité suivante :PQPP?QP?Q11011 1000001111
00111
7)L"équivalence
Définition1.19.l"équivalence de deux propositionsP,Qest notéeP?Q, on peut aussi écrire(P?Q)et(Q?P). On dit queP?QsiPetQont la même valeur de verité, sinon(P?Q)est fausse.PQP?Q111 100010 001 Remarque1.20.(1)P?Qc"est à direPn"est pas équivalente àQlorsque
P?QouQ?P.(2)P?Qpeut être luePsi et seulement siQ.Exemple1.21.(1)x+ 2 = 0?x=-2.(2)Omar a gagné au loto?Omar a joué au loto.Théorème1.22.SoitP,Qdeux propositions on a :
(P?Q)?(P?Q)?(Q?P).preuve.PQP?QQ?P(P?Q)?(Q?P)(P?Q)111111
100100
011000
001111
8)Propriétés des connecteurs logiquesQuelle que soit la valeur de vérité des
propositionsP,Q,Rles propriétés suivantes sont toujours vraies.(1)P?P.(2)P?P.(3)P?P?P.(4)P?Q?Q?P.Commutativité de?(5)P?Q?Q?P.Commutativité de?
1. RÉGLES DE LOGIQUE FORMELLE 11
(6)((P?Q)?R)?(P?(Q?R)).Associativité de?(7)((P?Q)?R)?(P?(Q?R)).Associativité de?(8)P?P?P(9)P?(Q?R)?(P?Q)?(P?R)).(10)P?(Q?R)?(P?Q)?(P?R)).(11)P?(P?Q)?P.(12)P?(P?Q)?P.(13)P?Q?P?QLois de Morgan(14)P?Q?P?QLois de Morgan(15)(P?Q)?(P?Q)?(Q?P).preuve.(13)
PQPQP?QP?QP?Q
1100100
1001011
0110011
0011011
(14)PQPQP?QP?QQ?P
1100111
1001000
0110111
0011111
1.2. Les quantificateurs.
(1)Quantificateur universel? ? ? La relation pour tousxtel que P(x) est notée :?x, P(x)se lit quel que soit x, P(x).(2)Quatificateur existentiel? ? ?la relation il existe unxtel queP(x)est notée :?x, P(x).Remarque1.23.Il existe un et un seul élémentxdeEc"est à dire un uniquex,
P(x)est notée :?!x?E,P(x)Exemple1.24.Ecrire à l"aide des quantificateurs les propositions suivantes :
(1)P(x) :La fonctionfest nulle pour tousx?IRdevient P(x) :?x?IR, f(x) = 0.(2)P(x) :la fonctionfs"annule enx0devient P(x) :?x0?IR, f(x0) = 0.Remarque1.25.Les relations?x,?y,P(x,y)et?y,?x,P(x,y)sont différentes, dans la premièreydépend dextandis que dans la secondeyne dépend pas dex.122. ÉLÉMENT DE LOGIQUE ET MÉTHODES DE RAISONNEMENT AVEC EXERCICES CORRIGÉS
Exemple1.26.(1)Tous les étudiants de la section1ont un groupe sanguin. ?étudiant?section1,?un groupe sanguin, étudiant a un groupe sanguin.Vraie(cela veut dire que chaque étudiant a un groupe sanguin).(2)Il existe un groupe sanguin pour tous les étudiants de la section1.?un groupe
sanguinO-,?l"étudiant de section1, l"étudiant aO-.Fausse(cela veut direque tous les étudiants ont le même groupe sanguin ce qui est peut probable).(3)La proposition(?x?IR,?y?IR:x+y= 0)est vraie en effet?x?IR,?y=
-x?IR,x+ (-x) = 0.(4)?y?IR,?x?IR,x2≥yc"est vraiecar?y= 0,?x?IR,x2≥0.Régles de négations
SoitP(x)une proposition,(1)la négation de?x?E,P(x)est :?x?E,P(x).(2)la négation de?x?E,P(x)est :?x?E,P(x).Remarque1.27.(1)?x?E,?y?E,P(x,y)veut dire quexest constante
(fixé), il est indépendant deyqui varie dansE.(2)?x?E,?y?,P(x,y)veut direydépendx, par une certaine relationftelle
quey=f(x).(3)On peut permuter entre deux quantificateurs de la même nature : ?x,?y,P(x,y)? ?y,?x,P(x,y). ?x,?y,P(x,y)? ?y,?x,P(x,y).Exemple1.28.(1)la négation de?? >0,?q?Q+tel que :0< q < ?2. Méthodes de raisonnement
Pour montrer que(P?Q)est vraie on peut utiliser ce qui suit :(1)Méthode de raisonnement directOn suppose quePest vraie et on démontre queQl"est aussi.Exemple2.1.Montrons que pourn?INsinest pair?n2est pair.
On suppose quenest pair, i.e.,?k?Z,n= 2kdonc
n.n= 2(2k2)?n2= 2k?on posek?= 2k2?Zainsi?k??Z,n2= 2k?,n2est pair, d"où le résultat.(2)Méthodes du raisonnement par la contraposée
Sachant que(P?Q)?(Q?P), pour montrer queP?Qon utilise la contraposée, c"est à dire il suffit de montrer queQ?Pde manière directe, on suppose queQest vraie et on montre quePest vraie.3. EXERCICES CORRIGÉS 13
Exemple2.2.Montrons quen2est impair?nest impair. Par contrapo-sée il suffit de montrer que sinest pair?n2est pair voir l"exemple précédent.(3)Raisonnement par l"absurde
Pour montrer queRest une proposition vraie on suppose queRest vrai et on tombe sur une contradiction (quelque chôse d"absurde), quandR:P?Qest une implication par l"absurde on suppose queR:R?Qest vraie et on tombequotesdbs_dbs3.pdfusesText_6[PDF] pdf algebre premier cycle
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