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![[PDF] Chapitre 5 Applications linéaires](https://pdfprof.com/Listes/18/2600-18CM5.pdf.pdf.jpg "[PDF] Chapitre 5 Applications linéaires")
Chapitre 5. Applications linéaires
§1 Applications linéaires.
SoientE,Fdeux sous espaces vectoriel. Les applications les plus simplesf:E→Fsont linéaires.
Definition :f:E→Fest
linéairesi, pour tout?u,?v?Eet tout
λ?R, on a
f(?u+?v) =f(?u) +f(?v),f(λ?u) =λ·f(?u). Exemple :A?u=?v. On varie?udansRnet on obtient une application, linéaire. Théorème.Toute application linéaire s"écrit sous la forme d"un u?→A?uavec un certain choix deA. Pour retrouver la matrice, il suffit de tester sur la base canonique, puis appliquer linéairement. On utiliseEpour désigner la base canonique(?e1,···,?en): deRn. Voici
4 écrituresd"un vecteur?wdansRn:?w=(((((x
1 x 2... x n))))) =x1?e1+x2?e2+···+xn?en= (?e1,···,?en)(((((x 1 x 2... x n))))) =E(((((x 1 x 2... x n))))) On appliquef:f(?w) =f(x1?e1+x2?e2+···+xn?en)par linéarité= x
1f(?e1) +x2f(?e2) +···+xnf(?en) =
(f(?e1),···,f(?en))(((((x 1 x 2... x n))))) = (f(?e1,···,?en))(((((x 1 x 2... x n))))) =EA(((((x 1 x 2... x n))))) Géométriquement : on considèrefcomme une transformation de R nqui transforme un groupe de points en un autre groupe de points. Par exemple il transforme un point/droite/plan à unautre.
Exemples
1. f(?x y? ) =?1 00 0?? x y? =?x 0? est laprojection orthogonaledu plan sur l"axe des abscisses.
2.f(?x
y? ) =I2?x y? +?21? =?x+2 y+1? est unetranslationdu plan.
3.SoitRθ=?cosθ-sinθ
sinθcosθ? . Par calcul : R
θ?rcosφ
rsinφ? =?rcos(θ+φ) rsin(θ+φ? En utilisant les coordonnées polaires du plan on voit queRθ represente unerotationd"angleθ(orienté) du plan.
4.Rπ2?
x y? =?0-1 1 0?? x y? =?-y x? est bien la rotation de
π/2=90odans le sens direct.
5.f(?x
y? ) =?1 00-1?? x y? =?x -y? est la symétrie par rapport à l"axe des abscisses.
6.f(?x
y? ) =?λ0
0λ??
x y? =?λx
λy?
est appeléehomothétiede rapportλ >0 dans le plan, centrée à l"origine.
7.f(?x
y? )=?2 00 2?? x y? +?10? =?2x+1 2y? est une homothétie de rapport 2, centrée en(-1;0)(exo).
8.f(?x
y? ) =?1 00λ?? x y? =?x
λy?
(avecλ >0) est appelée affinitédu plan (préservant l"axe des abscisses).
Les 3 formes d"un système linéaire
1. d"un système d"équations
2. de produit matricielA?x=?b, ou bien, en représentantApar ses
colonnes ?v1···?vm)((( x1... x m)))=(((b 1... b n)))
3. de combinaison linéaire :
x1?v1+x2?v2+···+xm?vm=?b. Interprétation du point 2: Etant donner une matriceA, on considère l"application linéairef:((( x1... x m)))?→A(((x1... x m))).Résoudre le systèmeA ?x=?brevient à déterminer les antécédents de?bparf. §2 Image et noyau d"une application linéaire. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme x1... x m)))?→(((a
11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A?x. §2 Image et noyau d"une application linéaire. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme x1... x m)))?→(((a
11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A?x. Le noyaudef, noté parKer(f), est l"ensemble des antécédents du vecteur ?0:
Ker(f) ={?x|f(?x) =?0}={?x|A?x=?0}
=l"ensemble des solutions du systèmeA?x=?0.
Exemple.Soitf?x
y? =x+y. Quel est le noyau def? Et pour f ?x y? =?1 12 2?? x y? Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.
Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a
11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.
Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a
11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). L"imagedef, noté parIm(f), est l"ensembleIm(f) ={f(?x)|?x?Rm} Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.
Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a
11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). L"imagedef, noté parIm(f), est l"ensembleIm(f) ={f(?x)|?x?Rm} Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Im(f)est un sous espace vectoriel deRn, de plusIm(f) =??u1,···,?um?, où ujest la j-ième colonne deA. Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Ker(f) est un sous espace vectoriel deRm.
Preuve. Il faut vérifier que pour tout
?u,?v?Ker(f)et toutλ?R, u+?v?Ker(f)etλ?u?Ker(f). Ou bienf(?u) =?0=f(?v)implique f(?u+?v) =?0etf(λ?u) =?0. DéfinitionSoitf:Rm→Rnd"une application linéaire, de la forme ?x=((( x1... x m)))?→(((a
11···a1m......
a n1···anm))) (x1... x m)))=A ?x=f(?x). L"imagedef, noté parIm(f), est l"ensembleIm(f) ={f(?x)|?x?Rm} Théorème.Pour toute application linéairef:Rm→Rn,Im(f)est un sous espace vectoriel deRn, de plusIm(f) =??u1,···,?um?, où ujest la j-ième colonne deA. Preuve. CarIm(f) =?f(?e1),···,f(?em)?etf(?ej) =?uj, j=1···,m.
SoitAla matrice def, Base deIm(f)etKer(f)
Comment trouver une base deKer(f)et une baseIm(f)?
SoitAla matrice def, Base deIm(f)etKer(f)
Comment trouver une base deKer(f)et une baseIm(f)? On
échelonne
A Id?BH, les colonnes non-nulles deBforment une base deIm(f), et les colonnes deHsous les colonnes nulles deB forment une base deKer(f). (pourquoi?)
Exemple.f(?x) =((1-1 1
1 0 2
1 1 3))
(xy z)) , doncA=((1-1 1 1 0 2
1 1 3))
(1-1 1 1 0 2 1 1 3 10 0 0 10 0 0 1 )C
2?C2+C1
C
3?C3-C1((((((((1
?0 0 1 1 1 2 1 1-1 0 1 0
0 0 1))))))))
C
3?C3-C2
-→((((((((1 0 0 11?0 1 20 1 1-2 0 1-1
0 0 1))))))))
AlorsB=??,H=??, une base deIm(f)? Une base deKer(f)?
Dimension deIm(f)? deIm(f)?
§3 Matrice et Rang def
Pourf:?x
y? ?→((x 3x-y x+2y)) =A?x y? , avecA=
§3 Matrice et Rang def
Pourf:?x
y? ?→((x 3x-y x+2y)) =A?x y? , avecA=((1 03-1 1 2)) On dit aussi queAest la matrice defdans la base canonique.
§3 Matrice et Rang def
Pourf:?x
y? ?→((x 3x-y x+2y))quotesdbs_dbs31.pdfusesText_37
[PDF] APPLICATIONS LINÉAIRES - Christophe Bertault