[PDF] Matrices Les vecteurs Vecteurs et transposé Addition de vecteurs





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Chapitre 2.3 – Le produit vectoriel

Le produit vectoriel est une autre opération algébrique entre deux vecteurs dont le résultat est un vecteur. On utilise l'opérateur « × » pour désigner le 



Vecteurs : Produit scalaire et produit vectoriel I Produit scalaire (de

Le produit scalaire de deux vecteurs est égal au produit du module de l'un par la mesure algébrique de la projection de l'autre sur lui. • Forme analytique.



PRODUIT SCALAIRE

La norme du vecteur u ! notée u !



Chapitre I : Rappel sur le calcul vectoriel

I.2 Scalaire et vecteur. I.3 Opérations sur les vecteurs. I.3.1 Somme et multiplication par un scalaire. I.3.2 Produit scalaire. I.3.3 Produit vectoriel.



PRODUIT SCALAIRE DANS LESPACE

Donc est orthogonal à deux vecteurs non colinéaires de (ABG) il est donc normal à (ABG). Méthode : Déterminer un vecteur normal à un plan. Vidéo https://youtu.



Le produit scalaire

2 y. 2 pour un vecteur u xy . 3. Formule du cosinus. Soient u et v deux vecteurs non nuls. On a u 



GELE3222 - Chapitre 1

Il y a deux produits de vecteurs : le produit scalaire et le produit vectoriel. Le produit vectoriel de deux vecteurs A et B est un autre vecteur ...



1. Produit vectoriel de vecteurs géométriques Dans la figure ci

Les trois vecteurs sont unitaires et perpendiculaires deux à deux leur produit est donc un vecteur unitaire dont la direction est perpendicu-.



Matrices Les vecteurs Vecteurs et transposé Addition de vecteurs

Le produit scalaire est l'intensité (signée) de la projection d'un vecteur sur un autre. Vincent Nozick. Matrices. 6 / 47. Les vecteurs. Les matrices.



Produit scalaire dans le plan Fiche

Il faut connaître trois produits scalaires particuliers : – si l'un des deux vecteurs est nul leur produit scalaire est nul ;. – deux vecteurs sont orthogonaux 

Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Matrices

Vincent Nozick

Vincent NozickMatrices1 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Les vecteurs

Un vecteur

(colonne) : x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAVincent NozickMatrices2 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Vecteurs et transpose

x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAx>=x1x2xn

Autrement dit:

0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCA=x1x2xn>Vincent NozickMatrices3 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Addition de vecteurs

x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAy=0

B BB@y 1 y 2... y n1 C

CCAx+y=0

B BB@x 1+y1 x

2+y2...

x n+yn1 C CCA Conditions :xetysont de m^eme dimension.Vincent NozickMatrices4 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit scalaire

x=0 B BB@x 1 x 2... x n1 C

CCAy=0

B BB@y 1 y 2... y n1 C CCA produit scalaire: x >y=x1y1+x2y2++xnyn =Pn i=1xiyi

Conditions :xetysont de m^eme dimension.Vincent NozickMatrices5 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit scalaire

Propriete geometrique :Le produit scalaire est l'intensite (signee) de la projection d'un vecteur sur un autre.

Vincent NozickMatrices6 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit scalaire

Propriete geometrique :

uv=kukkvkcos ouest l'angle entreuetv(valable pour toutes dimensions).

Applications geometriques :

!trouver l'angle entre 2 vecteurs :=cos1 uvkukkvk!

!trouver la projection deusurv: projv(u) =uvkvkvkvkVincent NozickMatrices7 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit vectoriel

x=0 @x 1 x 2 x 31
A y=0 @y 1 y 2 y 31
A z=xy=0 @x

2y3x3y2

x

3y1x1y3

x

1y2x2y11

A Conditions :deni uniquement en dimension 3.Vincent NozickMatrices8 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Norme de vecteurs

Proprietes :

kxk>0ssix6=0etkxk= 0ssix=0 kkxk=jkj:kxk kx+yk kxk+kykNormeL1:kxk1=Pn i=1jxij(norme de Manhattan)

NormeL2:kxk2=px

21+:::+x2n(norme euclidienne)

NormeLp:kxkp=Pn

i=1jxijp 1p

NormeL1:kxk1= maxjx1j;:::;jxnj

Vincent NozickMatrices9 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Les matrices

Une matrice :M=2

4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5

Vincent NozickMatrices10 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Les matrices

Element d'une matrice :Mij

M=2 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5 |{z} j9 i i: lignes

j: colonnesVincent NozickMatrices11 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Addition matricielle

M=2 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5 N=2 4n

11n12n13

n

21n22n23

n

31n32n333

5

A=M+N=2

4m

11+n11m12+n12m13+n13

m

21+n21m22+n22m23+n23

m

31+n31m32+n32m33+n333

5 A ij=Mij+Nij! O(n2)Vincent NozickMatrices12 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication matrice-vecteur

y=Mx=2 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

50
@x 1 x 2 x 31
A 0 @m

11x1+m12x2+m13x3

m

21x1+m22x2+m23x3

m

31x1+m32x2+m33x31

A Mx=0 @m>1x m >2x m >3x1

A!produit scalaire

!produit scalaire !produit scalaire

oum>icorrespond a laiemeligne deMVincent NozickMatrices13 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication vecteur-matrice

y >=x>M=x1x2x32 4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

5 0 @m

11x1+m21x2+m31x3

m

12x1+m22x2+m32x3

m

13x1+m23x2+m33x31

A> x >M=0 @x>m1 x>m2 x>m31 A> !produit scalaire !produit scalaire !produit scalaire

oumjcorrespond a lajemecolonne deMVincent NozickMatrices14 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Produit exterieur

Produit scalaire :x>y=u

Produit externe :xy>=A

0 B BB@x 1 x 2... x n1 C CCA y

1;y2;;ym

=2 6 664x

1y1x1y2x1ym

x

2y1x2y2x2ym............

x ny1xny2xnym3 7 775
A

ij=xiyjVincent NozickMatrices15 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication matricielle

A=MN=2

4m

11m12m13

m

21m22m23

m

31m32m333

52
4n

11n12n13

n

21n22n23

n

31n32n333

5 2

4m>1n1m>1n2m>1n3

m>2n1m>2n2m>2n3 m>3n1m>3n2m>3n33 5 oum>icorrespond a laiemeligne deM etnjcorrespond a lajemecolonne deNVincent NozickMatrices16 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Multiplication matricielle

Pour chacune desmncase deA:

1 produit scalaire delelements.

complexite :O(lmn) O(n3)Vincent NozickMatrices17 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

Introduction :

multiplication matricielle standard :O(n3) avec la methode de Strassen :O(nlog27) =O(n2:81) methode recursive.

ecace seulement sur les grosses matrices.Vincent NozickMatrices18 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

Methode :rs

tu=ab cdef gh

Vincent NozickMatrices19 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

ae+bgaf+bh ce+dgcf+dh=ab cdef gh

8 produits de sous matrices

4 additions de sous matrices

Vincent NozickMatrices20 / 47

Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

rs ae+bgaf+bh tu ce+dgcf+dh=ab cdef gh on denit : P

1=afah

P

2=ah+bh

P

3=ce+de

P

4=dgde

P

5=ae+ah+de+dh

P

6=bg+bhdgdh

P

7=ae+afcecftel que :

r=P5+P4P2+P6 s=P1+P2 t=P3+P4

u=P1+P5P3P7Vincent NozickMatrices21 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

P

1=afah

P

2=ah+bh

P

3=ce+de

P

4=dgde

P

5=ae+ah+de+dh

P

6=bg+bhdgdh

P

7=ae+afcecfP

1=a(fh)

P

2= (a+b)h

P

3= (c+d)e

P

4=d(ge)

P

5= (a+d)(e+h)

P

6= (bd)(g+h)

P

7= (ac)(e+f)Vincent NozickMatrices22 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

P

1=a(fh)

P

2= (a+b)h

P

3= (c+d)e

P

4=d(ge)

P

5= (a+d)(e+h)

P

6= (bd)(g+h)

P

7= (ac)(e+f)

r=P5+P4P2+P6 s=P1+P2 t=P3+P4 u=P1+P5P3P7!7 produits de sous matrices !18 additions de sous matrices ce qui comporte moins d'operations que 8 produits de sous matrices 4 additions de sous matrices

Vincent NozickMatrices23 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Strassen

Remarques :

ecace sur les grosses matrices, mais pas sur les petites. pas tres stable numeriquement. gestion specique de la memoire.Vincent NozickMatrices24 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Verication du produit matriciel

Methode :

SoitC=AB

Le produit de la matriceAavec le vecteur somme-des-lignesbde la matriceBdoit ^etre egal au vecteur somme-des-lignescde la matrice C. Ab=c

SiAb6=c, alors il y a une erreur de calcul.

La reciproque n'est pas forcement vraie.

Vincent NozickMatrices25 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Verication du produit matriciel

Exemple :

C=AB2 15

4 22 =1 3 2 4 2 3

0 4c=2 + 15

4 + 22

=17

26b=2 + 3

0 + 4 =5 4

Vincent NozickMatrices26 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Verication du produit matriciel

Exemple :c=17

26b=5

4Ab=1 3

2 4 5 4 =17 26
17 26
=17 26

)Le calcul est probablement exactVincent NozickMatrices27 / 47Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Dierents types de matrices

matrices carrees matrices triangulaires matrices diagonales matrices creuses ...Vincent NozickMatrices28 / 47 Les vecteursLes matr icesMultiplicatio nmatricielle T ypede matrices Prop rietes

Matrices diagonales

2 6

66664m

110 00

0m2200

0 0m330

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