Math-IV-algèbre Formes (bi)linéaires 3 1 Matrice d'une forme bilinéaire 3 6 Formes bilinéaires symétriques et formes bilinéaires alternées 24 4 Formes
Previous PDF | Next PDF |
[PDF] Math-IV-algèbre Formes (bi)linéaires
Math-IV-algèbre Formes (bi)linéaires 3 1 Matrice d'une forme bilinéaire 3 6 Formes bilinéaires symétriques et formes bilinéaires alternées 24 4 Formes
[PDF] Algèbre bilinéaire et géométrie - Institut de Mathématiques de
21 avr 2017 · (c) Si l1 et l2 sont deux formes linéaires sur E, alors q(x) = l1(x)l2(x) définit une forme quadratique 2 Formes bilinéaires en dimension finie 2 1
[PDF] Algèbre bilinéaire et géométrie - Institut de Mathématiques de
13 avr 2018 · Ceci constitue le résumé de cours (prévisionnel) de l'UE d'algèbre sur tout espace vectoriel de dimension finie, toute forme bilinéaire s'écrira
[PDF] Mathématiques, Algèbrebilinéaireet géométrieeuclidienne
Etudions tout d'abord les formes quadratiques dans le cas complexe 2 6 1 Proposition Soient E un espace vectoriel de dimension finie n sur C et q une forme
[PDF] Formes bilinéaires et formes quadratiques, orthogonalité Cours
année LMD Mathématiques qui ont déjà fait leur cours en algèbre linéaire de la sociées aux formes bilinéaires symétriques, les notions du rang, noyau
[PDF] Chapitre 2 Formes bilinéaires symétriques, formes quadratiques
est une forme bilinéaire symétrique (vérifier la symétrie) 2 1 2 Matrice d'une forme bilinéaire symétrique On suppose E de dimension finie n Soit E = (
[PDF] algèbre bilinéaire - Institut de Mathématiques de Toulouse
13 déc 2019 · Soit q une forme quadratique de signature (s, t) sur un espace vectoriel réel E, et (ei) une base orthogonale Alors la matrice diagonale de q dans
[PDF] Notes sur lalgèbre bilinéaire - Institut de Mathématiques de Toulouse
Enfin, une base orthogonale B est une base telle que b(ei, ej)=0 dès que i = j Théorème 2 1 — Soient E un espace vectoriel de dimension finie et q un forme
[PDF] M42 Formes bilinéaires, espaces euclidiens - Université de Lille
Université de Lille Année 2017-2018 Licence Mathématiques 2ème année Semestre 4 M42 Formes bilinéaires, espaces euclidiens rédigé par Anne Moreau
[PDF] Algèbre bilinéaire
[PDF] Exercices Math Sup et Math Spé - Exo7
[PDF] Base d 'algèbre Chapitre 1 Calcul matriciel
[PDF] Filière : Licence Sciences Economiques et Gestion Journée d
[PDF] Algèbre Linéaire
[PDF] aide memoire d 'algebre - Math inversées
[PDF] Cours d 'algèbre linéaire
[PDF] Cours d 'algèbre linéaire
[PDF] ALGEBRE LINEAIRE Cours et exercices
[PDF] l1 introduction ? l 'algèbre linéaire - ENT
[PDF] Cours d 'algèbre linéaire
[PDF] Algèbre Linéaire
[PDF] L 'ALGÈBRE LINÉAIRE POUR TOUS
[PDF] Exercices Corrigés Matrices Exercice 1 #8211 Considérons les matrices
Math-IV-algèbre
Formes (bi)linéaires
Alexis Tchoudjem
Université Lyon I
31 mai 2011
2 Dans ce cours?est un corps qui peut être?;?ou?. Autres notations :SiEest un?espace vectoriel etv1;:::;vnsont des vecteurs deE, on notera : hv1;:::;vni le sous-espace vectoriel deEengendré parv1;:::;vnc-à-dle sous-espace des combinaisons linéaires1v1+:::+nvn
où1;:::;2?.Table des matières
1 Quotients 5
1.1 Sommes directes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51.2 Quotients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72 Formes linéaires 11
2.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
112.2 Base duale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
112.3 Bidual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
122.3.1 Base antéduale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1 22.4 Orthogonalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
132.5 Transposée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
152.6 Hyperplans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
173 Formes bilinéaires 19
3.1 Matrice d"une forme bilinéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . .
193.2 Formules de changement de bases . . . . . . . . . . . . . . . .
203.3 Formes bilinéaires non dégénérées . . . . . . . . . . . . . . . .
203.4 Orthogonaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
213.5 Dual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
233.6 Formes bilinéaires symétriques et formes bilinéaires alternées .
244 Formes quadratiques, formes hermitiennes 25
4.1 Polarisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
254.2 Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
264.3 Rang, noyau, cône isotrope . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
284.4 Diagonalisation faible . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
294.5 Classification des formes quadratiques complexes . . . . . . .
304.6 Classification des formes quadratiques réelles . . . . . . . . .
314.7 Formes hermitiennes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
324.8 Formes quadratiques et hermitiennes positives . . . . . . . . .
354.9 Orthogonalisation de Gram-Schmidt . . . . . . . . . . . . . .
354.10 Orthogonalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
363
4TABLE DES MATIÈRES
5 Espaces euclidiens et hermitiens 37
5.1 Espaces euclidiens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
375.1.1 Distances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
405.1.2 Isomorphismes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
415.2 Espaces hermitiens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
415.3 Réduction des matrices symétriques et des endomorphismes
adjoints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435.3.1 Adjoint d"un endomorphisme . . . . . . . . . . . . . .
435.3.2 Réduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
445.3.3 Quadriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
455.3.4 Classification des coniques . . . . . . . . . . . . . . . .
485.3.5 Classification des quadriques en dimension trois . . . .
566 Formes bilinéaires alternées 59
6.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
596.2 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
606.3 Le Pfaffien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
616.4 Groupe symplectique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
637 Les quaternions 65
7.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
657.2 Norme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
677.3 Lien avec les rotations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68Chapitre 1
Quotients
1.1 Sommes directes
SoitEun?espace vectoriel. SoientF1;F2deux sous-espaces deE. On dit queEest lasomme directedeF1etF2ou queF2est unsupplé- mentairedeF1dansEsi : i)E=F1+F2etii)F1\F2= 0 notation :E=F1F2:
Exemple :
?=?+?i Proposition 1.1.1SiE=F1F2et siEest de dimension finie, alors : dimE= dimF1+ dimF2 Proposition 1.1.2SoitEun espace vectoriel de dimension finie et soitF un sous-espace deE. AlorsFadmet un supplémentaire dansE. Démonstration :Soite1;:::;erune base deF. C"est une famille libre donc, on peut la compléter en une basee1;:::;er;:::;endeE. PosonsG:=her+1;:::;eni.On a :E=FG.q.e.d.
Corollaire 1.1.2.1SiFest un sous-espace vectoriel d"un espaceEde di- mension finie, alors : dimFdimE de plus,dimF= dimEsi et seulement siE=F. 56CHAPITRE 1. QUOTIENTS
Théorème 1.1.3SoientF;Gdeux sous-espaces d"un même espace vectorielEde dimension finie. Alors :
dim(F+G) = dimF+ dimGdim(F\G): Exemple :SoientP1;P2deux plans distincts de l"espace?3qui passent par0. AlorsP1\P2est une droite.Démonstration :SoientF0,G0tels que :
F=F0(F\G) etG= (F\G)G0:
Alors :
F+G=FG0
)dim(F+G) = dimF+ dimG0= dimF+ dimGdim(F\G): q.e.d. SoientF1;:::;Fndes sous-espaces deEun?espace vectoriel. On dit queEest la somme directe desFisi toutx2Es"écrit de manière unique x=x1+:::+xnavec chaquexi2Fi.Autrement dit si :
i)E=F1+:::+Fn et ii)8x12F1;:::;8xn2Fn; x1+:::+xn= 0)x1=:::=xn= 0 notation :E=F1:::Fn.Exercice 1
dim(F1:::Fn) = dimF1+:::+ dimFn Exercice 2SoientF1;F2;F3trois sous-espaces d"un même espace vectorielEde dimension finie. Alors,
dim(F1+F2+F3) = dimF1+ dimF2+ dimF3 dim(F1\F2)dim(F2\F3)dim(F1\F3) +dim(F1\F2\F3):1.2. QUOTIENTS7
1.2 Quotients
SoitEun?espace vectoriel. SoitFun sous-espace deE. Pour tout x2E, on notex+Fl"ensemble des éléments de la formex+yoùy2F. Par exemple, siE=?2, siF=Dest une droite passant par0, alors pour toutx2?2,x+Dest la droite parallèle àDpassant parx.L"ensemble des
x+F:x2E est notéE=F.Remarque :0 +F=F.
Proposition 1.2.1Soientx;x02E. Alors,x+F=x0+F,xx02F.En particulier, pour touty2F,x+F= (x+y) +F.
Remarque :On écrit aussix=x0modFà la place dex+F=x0+F. On définit une addition et une multiplication par les scalaires surE=F par : i)8x;y2E;(x+F) + (y+F) := (x+y) +F ii)8t2?;8x2E; t:(x+F) :=tx+F : Proposition 1.2.2Cette addition et cette multiplication sont bien définies. Avec cette addition et cette multiplication,E=Fest un?espace vectoriel abstrait, c"est le " quotient deEparF» . Démonstration :Il s"agit de montrer que six+F=x0+Fety+F=y0+F, alors :(x+y) +F= (x0+y0) +F. Puis que six+F=x0+F, alors pour toutt2?,tx+F=tx0+F. Maintenant il est facile de vérifier les axiomes de définition d"un espace-vectoriel.q.e.d. Remarque :Le neutre (ou le zéro) deE=Fest0E=F= 0 +F=F. SiE=Fest de dimension finied, on dit queFest decodimensionddansE. Notation :codim(F;E).
Proposition 1.2.3Soit:E!E=Fl"application :x7!x+F. C"est la projection canonique deEsurE=F. L"applicationest linéaire surjective et son noyau est : ker=F : En pratique, on représente les éléments deE=Fpar un supplémentaire deFdansEplutôt que par l"ensemble des classes moduloF. En effet :8CHAPITRE 1. QUOTIENTS
Proposition 1.2.4SoitEun?espace vectoriel. SoitFun sous-espace deE. Alors siSest un supplémentaire deFdansE, c-à-dFS=E, la restriction deàS:0:S!E=F x7!x+F
est un isomorphisme. En particulier,Fest de codimension finie si et seulement siF admet un supplémentaire de dimension finie. Et dans ce cas tous les supplé- mentairesSdeFdansEsont de dimension :dimS= codimE(F). Démonstration :Injectivité :ker0= ker\S=F\S= 0. Surjectivité : six+F2E=F, il existex12F;x22Stels quex=x1+x2.Alors :x+F=x2+F=0(x2).q.e.d.
Corollaire 1.2.4.1SiEest de dimension finie et siFest un sous-espace deE, alors :dimEdimF= codim(F;E). " Il y a une infinité de supplémentaires (tous isomorphes) alors qu"il n"y a qu"un seul quotient. Donc utiliser le quotient évite de faire un choix particulier. » Proposition 1.2.5Soit':E!E00une application linéaire surjective. Alors, on a un isomorphisme d"espaces vectoriels :':E=ker''!E00 défini par :x+ ker'7!'(x). Démonstration :L"apllication de l"énoncé est bien définie et est bien linéaire.Elle est surjective car siy2E00, il existex2Etel que'(x) =ydonc :'(x+ ker') =y. Elle est injective car :
x+ ker'2ker','(x+ ker') = 0 ,'(x) = 0,x2ker',x= 0 mod ker' : q.e.d. On en déduit le célèbre théorème du rang : Théorème 1.2.6 (théorème du rang)SoitEun?espace vectoriel de dimension finie. Si':E!Fest une application linéaire, alors :dimE= rang(') + dimker'. (On rappelle que le rang d"une application linéaire est la dimension de son image.