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CHAPITRE 0
RAPPELS : ESPACES VECTORIELS ET APPLICATIONS LIN
´EAIRES
Ce chapitre 0 est constitu´e derappels: espaces vectoriels, familles g´en´eratrices, familles libres, bases
et dimension, applications lin´eaires et matrices, transpos´ee d"une matrice, th´eor`eme du rang, formules de
changement de base, matrices ´equivalentes, matrices semblables. Ces notions ont ´et´e introduites en L1 et
ne seront pas trait´ees en cours, mais le lecteur pourra se reporter, si n´ecessaire, `a ce chapitre 0 pour un
rappel de ces notions ou r´esultats. On suppose ´egalement connue la th´eorie du pivot pour la r´esolution des
syst`emes lin´eairesAX=Y; ceci ´equivaut `a faire des op´erations sur les lignes de la matriceAet on verra
dans le chapitre 1 comment faire des op´erations sur lescolonnes(ce qui est plus pratique pour la recherche
de vecteurs propres).On a indiqu´e par des symboles
les d´efinitions, exemples et r´esultats fondamentaux. Par ailleurs, descompl´ements de cours, pour les ´etudiants int´eress´es, sont donn´es dans un appendice `a la fin du chapitre;
ces passages n"interviendront pas dans les ´evaluations.0.1. Espaces vectoriels : d´efinition et exemples
0.1.1. Trois exemples importants. -(1) Un exemple d"espace vectoriel surRest l"espace de dimen-
sion3 R3={(x,y,z)|x,y,z?R}.
Dans ce cas, l"espace vectoriel nous est donn´e comme un ensemble den-uplets (icin= 3) de"coordonn´ees».
Deux autres exemples sont les suivants.
(2) Soienta,b?R; l"ensembleS(a,b)des suites(un)n?Nde nombres r´eels v´erifiant la relation de r´ecurrence lin´eaire (?)un+2=aun+1+bunest unR-espace vectoriel, qui est de dimension2, car toute suite v´erifiant(?)est d´etermin´ee par ses termes
initiauxu0etu1, qui peuvent ˆetre choisis arbitrairement. (3) Soienta,b?Rett0?R; l"ensembleS(a,b)des fonctionsf:R→Rde classeC∞, v´erifiant l"´equation diff´erentielle lin´eaire : (E)?t?R, f??(t) =af?(t) +bf(t)est unR-espace vectoriel, qui est de dimension2, car toute solutionfde(E)est d´etermin´ee par les
"conditions initiales»f(t0)etf?(t0), qui peuvent ˆetre choisies arbitrairement.Dans ces deux cas, le choix de"coordonn´ees»sur l"espaceS(a,b)n"est pas ´evident ... Une des forces de
l"alg`ebre lin´eaire est qu"elle permet de d´ecrire simplement tous les ´el´ements deS(a,b), une fois qu"on a
choisi une base appropri´ee de cet espace ...Rappelons que la notion d"espace vectoriel sur un corpskest d´efinie pour tout corpsk, par exemple,
k=QouC, ou un corps finiFq`aq´el´ements (q´etant une puissance d"un nombre premierp), ou le corps
des fractions rationnellesR(X), etc. (0) version du 23/1/20132CHAPITRE 0. RAPPELS : ESPACES VECTORIELS ET APPLICATIONS LIN´EAIRES
D´efinition 0.1.2(Espaces vectoriels). - Soitkun corps. Unk-espace vectorielVest ungroupe ab´e-
lien(V,+)(c.-`a-d., un ensemble muni d"une loi de groupe+commutative) muni d"une"op´eration» (t,v)?→t·vdeksurVv´erifiant les deux conditions suivantes : (i)1·v=vett·(t?·v) = (tt?)·v (ii)(t+t?)·v=t·v+t?·v,t·(v+v?) =t·v+t·v?.On peut m´emoriser la condition (i) en disant que1agit par l"identit´e et que l"op´eration est"associative»,
et la condition (ii) en disant que l"action deksurVest"compatible avec l"addition»(dansket dansV).
Remarque 0.1.3(Vecteur nul). -´Etant un groupe ab´elien,Vest muni d"un ´el´ement z´ero, qu"on no-
tera provisoirement0Vou-→0. Par exemple, dansV=R3,0Vest le vecteur nul -→0 = (0,0,0). Notons0l"´el´ement z´ero du corpsk. Alors la condition (ii) entraˆıne, pour toutv?V,0·v= (0 + 0)·v= 0·v+ 0·v,d"o`u0·v= 0V=-→0.
Par cons´equent, le vecteur nul0V=-→0sera not´e simplement (par abus de notation)0. Ainsi, on note{0}
l"espace vectoriel nul. Par exemple, dansR2l"espace des solutions du syst`eme½x-y= 0 x+y= 0 est l"espace vectoriel nul{0}={(0,0)}.Terminologie 0.1.4. - On dira quekest (relativement `aV) le"corps des scalaires», et que les ´el´ements
deksont les scalaires (ceux deV´etant les vecteurs). Exemples 0.1.5. - 1) Pour toutn?N?,kn={(x1,...,xn)|xi?k}est unk-espace vectoriel.2) L"ensembleMm,n(k)des matrices `amlignes etncolonnes `a coefficients danskest unk-espacevectoriel. Lorsquem=n, on le note simplementMn(k).
3) L"anneau de polynˆomesk[X]est unk-espace vectoriel.
D´efinition 0.1.6(Sous-espaces vectoriels). - SoitVunk-espace vectoriel. Unsous-espace vectoriel(pour abr´eger, on dira"sev»)WdeVest un sous-ensemble deVqui est un sous-groupe (en particulier,
0?W) et qui est stable par l"op´eration dek. Ceci ´equivaut `a dire queW?=?et que, pour tousw,w??W
ett?k, on at·w+w??W.Exemples. - (1) Le plan"horizontal»
P={(x,y,0)|x,y?R},
donn´e par l"´equationz= 0, est un sous-espace vectoriel deR3. a31=a32= 0, est un sous-espace vectoriel deM3(k).
Le lemme suivant permet de construire de nombreux espaces vectoriels de fonctions : Lemme 0.1.7. -SoientVunk-espace vectoriel etXun ensemble. Alors l"ensembleHom(X,V)detoutes les applicationsX→Vest muni d"une structure dek-espace vectoriel, d´efinie comme suit : si
f,g?Hom(X,V)ett?k, on d´efinit l"applicationt·f+g:X→Vpar : (t·f+g)(x) =tf(x) +g(x), pour toutx?X. D´emonstration. Soientf,g?Hom(X,V)ett,t??k; il faut voir que les conditions (i) et (ii) de 0.1.2sont v´erifi´ees. Ceci est facile : pour toutx?X, on a(1·f)(x) = 1f(x) =f(x)donc1·f=f, et
¡t·(t?·f)¢(x) =t¡(t?·f)(x)¢=t(t?f(x)) = (tt?)f(x) =¡(tt?)·f¢(x), donct·(t?·f) = (tt?)·f. On v´erifie de mˆeme la condition (ii).0.1. ESPACES VECTORIELS : D
´EFINITION ET EXEMPLES3
Exemples 0.1.7.1. - (1) L"ensemblekNde toutes les suites(un)n?Nd"´el´ements dekmuni de l"addition
et de l"op´eration dekd´efinies"terme `a terme», c.-`a-d., (un)n?N+ (vn)n?N= (un+vn)n?N, t·(un)n?N= (t·un)n?N,est unk-espace vectoriel. En effet, ceci co¨ıncide avec la structure d´efinie plus haut si on regarde une suite
(un)n?Nd"´el´ements dekcomme l"applicationN→k,n?→un. (2) SoitIun intervalle deR. Alors l"ensembleFonc(I,R)de toutes les fonctionsI→Rest unR-espacevectoriel. Pour les applications `a l"analyse, il est plus int´eressant de constater que sit?Ret sif,g:I→R
sont continues, resp. de classeC1, resp.C2, ..., resp.C∞, alorst·f+gest encore continue (i.e. de classe
C0), resp.C1, ..., resp.C∞. Par cons´equent, pour toutd?N? {∞}, l"ensembleCd(I,R)des fonctions
f:I→Rde classeCdest unR-espace vectoriel. D´efinition 0.1.8(Applications lin´eaires et endomorphismes). - Soientkun corps,V,Wdeuxk-espaces vectoriels. On dit qu"une applicationφ:V→West uneapplication lin´eaire(ou"homomorphisme
d"espaces vectoriels») si elle pr´eserve l"addition et l"op´eration des scalaires, c.-`a-d., si pour toutv,v??V
ett?kon a : φ(v+v?) =φ(v) +φ(v?), φ(t·v) =t·φ(v). Notons qu"on peut regrouper ces deux conditions en une seule condition : (AL)φ(t·v+v?) =t·φ(v) +φ(v?) et bien sˆur cette condition implique (et est impliqu´ee par) la suivante : φ(t·v+t?·v?) =t·φ(v) +t?·φ(v?). SiW=V, on dit alors queφest unendomorphismedeV. Exemples 0.1.9. - a) SoitV=R[X]; l"applicationdqui `a tout polynˆomeP=anXn+···+a1X+a0associe le polynˆome d´eriv´eP?=nanXn-1+···+a1est une application lin´eaire deVdansV.
b) SoitV=C0([0,1],R)leR-espace vectoriel des fonctions continuesf: [0,1]→R. Alors l"applicationV→R, f?→Z
1 0 f(x)dx est lin´eaire. Par contre, l"applicationf?→R10f2(x)dxne l"est pas.
D´efinition 0.1.10(Isomorphismes). - SoientV,Wdeuxk-espaces vectoriels, etφ:V→Wuneapplication lin´eaire. Suivant des principes g´en´eraux, on dit queφest unisomorphisme(d"espaces vectoriels)
si elle estbijectiveet si l"application inverseψ=φ-1est lin´eaire.En fait, la seconde condition est automatiquement v´erifi´ee. En effet, soientw,w??Wett?k; comme
φest bijective il existev,v??Vuniques tels queφ(v) =wetφ(v?) =w?. Alors φ(t·v+v?) =t·φ(v) +φ(v?) =t·w+w?, donc appliquantψ`a cette ´egalit´e on obtient ψ(t·w+w?) =t·v+v?=t·ψ(v) +ψ(v?). Donc :toute application lin´eaire bijective est un isomorphisme.Exemple 0.1.11. - On rappelle que l"ensemblekNde toutes les suites d"´el´ements dekest unk-espace
vectoriel (cf. 0.1.7.1). Soienta,b?ket soitS(a,b)le sous-ensemble dekNform´e des suites(un)n?N v´erifiant la relation de r´ecurrence lin´eaire : (?)un+2=aun+1+bun.AlorsS(a,b)est un sous-espace vectoriel dekN(le v´erifier!). De plus, l"applicationφ:S(a,b)→k2qui
`a toute suite(un)n?Nassocie le couple(u0,u1), est lin´eaire (le v´erifier!); elle est surjective (car on peut
choisir arbitrairementu0etu1), et injective (car lesunsont d´etermin´es `a partir deu0etu1par la formule
(?)). Doncφest bijective, donc c"est un isomorphisme d"espaces vectoriels :φ:S(a,b)≂-→k2.
4CHAPITRE 0. RAPPELS : ESPACES VECTORIELS ET APPLICATIONS LIN´EAIRES
Exercices 0.1.12. - 1) Soitk=R. Est-ce que l"ensemble des suites(un)n?Nv´erifiant la relation de r´ecurrence u n+2=un+1+u2n est un sous-espace vectoriel deRN?2) Soientk=CetS(-1,-1)l"espace des suites de nombres complexes(un)n?Nv´erifiant la relation de
r´ecurrence lin´eaire u n+2=-un+1-un. Soit(wn)n?Nl"´el´ement deS(-1,-1)d´efini parw0= 2etw1= 1. Pouvez-vous calculerw2010etw2011? (Cf. la Feuille d"exercices 1.)0.2. Familles g´en´eratrices, familles libres, bases et dimension
D´efinitions 0.2.1(Sous-espace engendr´e. Familles g´en´eratrices). - SoitVunk-espace vectoriel.
(1) SoitSun sous-ensemble (fini ou infini) deV. On noteVect(S)
l"ensemble de toutes les combinaisonsc"est un sous-espace vectoriel deV, car siσ?=t?1v?1+···+t?pv?pest une autre combinaison lin´eaire de ce
type et siλ?k, alorsest encore une combinaison lin´eaire du mˆeme type. De plus, siEest un sous-espace vectoriel deVconte-
nantS, alors il contient toute combinaison lin´eaireσcomme ci-dessus, i.e. il contientVect(S). Donc :
Vect(S)est le plus petit sous-espace vectoriel deVcontenantS.On l"appelle le sous-espace vectoriel
engendr´eparS.Dans la suite, on utilisera principalement ceci dans le cas o`uSest une famillefiniede vecteursv1,...,vn;
dans ce cas, on a simplement : Vect(v1,...,vn) ={t1v1+···+tnvn|t1,...,tn?k}. (2) On dit que la familleF= (v1,...,vn)est unefamille g´en´eratricedeVsiVect(F) =V, c.-`a-d.,si tout ´el´ement deVs"´ecrit comme combinaison lin´eaire dev1,...,vn. Dans ce cas, on dit aussi que les
vecteursv1,...,vnengendrentV.Il r´esulte de la d´efinition que :toute famille contenant une famille g´en´eratrice est g´en´eratrice.
Exemple 0.2.2. - Pour toutn?N, l"espaceknest engendr´e par les vecteurs e1= (1,0,...,0), e2= (0,1,0,...,0),···, en= (0,...,0,1).
D´efinition 0.2.3(Familles libres ou li´ees). - SoientVunk-espace vectoriel etF= (v1,...,vn)unefamille d"´el´ements deV. On dit quev1,...,vnsontlin´eairement ind´ependants, et queFest unefamille
libre, s"il n"existe pas de relation lin´eaire non triviale entre lesvi, c.-`a-d., si la condition suivante est v´erifi´ee :
(FL)pourtoust1,...,tn?k, sit1v1+···+tnvn= 0,alorst1= 0 =···=tn. Il r´esulte de la d´efinition que :toute sous-famille d"une famille libre est libre.Au contraire, on dit quev1,...,vnsontlin´eairement d´ependants, et queFest unefamille li´ee, s"il existe
une relation lin´eaire non triviale entre lesvi, c.-`a-d., s"il existe des scalaires non tous nulst1,...,tn, tels
quet1v1+···+tnvn= 0. Dans ce cas, si par exempleti?= 0, on peut exprimervien fonction desvj, pour
j?=i: v i=-X j?=it j t ivj. Il r´esulte de la d´efinition que :toute famille contenant une famille li´ee est li´ee. Exemple 0.2.4. - Danskn, la famille(e1,...,en)(cf. 0.2.2) est libre. En effet,pour toust1,...,tn?k on a t1e1+···+tnen= (t1,...,tn),
donc si la somme de gauche est nulle, alorst1= 0 =···=tn.0.2. FAMILLES G
´EN´ERATRICES, FAMILLES LIBRES, BASES ET DIMENSION5D´efinition 0.2.5(Bases). - SoientVunk-espace vectoriel. On dit qu"une familleB= (v1,...,vn)estunebasedeVsi tout ´el´ementvdeVs"´ecrit de fa¸con unique comme combinaison lin´eaire desvi, c.-`a-d.,
si pour toutv?V,il existe un uniquen-uplet(t1,...,tn)?kntel quev=t1v1+···+tnvn. Ceci ´equivaut
`a dire que la familleBest `a la fois g´en´eratrice et libre. Exemples 0.2.6. - 1) LorsqueV=kn, la famille(e1,...,en)(cf. 0.2.2) est une base, appel´ee labase canonique dekn.2) SoitMm,n(k)lek-espace vectoriel des matrices `amlignes etncolonnes `a coefficients dansk. On
noteEijla"matrice ´el´ementaire»dont tous les coefficients sont nuls, sauf celui d"indice(i,j)(c.-`a-d.,
celui situ´e sur la ligneiet la colonnej), qui vaut1. Alors, toute matriceA?Mm,n(k)s"´ecrit de fa¸con
uniquecomme combinaison lin´eaire desEij: A=X i=1,...,m j=1,...,na ijEij, o`uaijest le coefficient d"indice(i,j)deA. Donc la famille(Eij)i=1,...,m j=1,...,nest unebasedeMm,n(k). effet, tout polynˆomeP?kd[X]s"´ecrit de fa¸con uniqueP=a0+···+adXd,avecai?k.
D´efinition 0.2.7. - SoitVunk-espace vectoriel. Disons provisoirement queVestfiniment engendr´e
(ou"de type fini», cf. le cours LM 125) s"il est engendr´e par un nombre fini de vecteursv1,...,vp.
Remarque : il existe desk-espaces vectoriels qui ne sont pas finiment engendr´es, par exemple, l"espace
vectorielk[X](cf. Exercice 10 de la Feuille 1), mais dans ce cours on s"int´eressera `a ceux qui le sont.
Rappelons le r´esultat suivant, d´ej`a vu en LM 125 :Th´eor`eme 0.2.8(Dimension d"un espace vectoriel). -SoitVunk-espace vectoriel finiment en-gendr´e.
(i)Il existe des bases deV, et toutes ont mˆeme cardinaln; cet entier s"appelle la dimension deVsur
ket se notedimkVou simplementdimV.(ii)De toute famille g´en´eratriceFon peut extraire une base, en particulierFest de cardinal≥n; de
plus sicard(F) =nalorsFest une base deV.(iv)"Th´eor`eme de la base incompl`ete»: Toute famille libre peut ˆetre compl´et´ee en une base deV.
W=V. En d"autres termes, tout sous-espace vectoriel distinct deVest de dimension`a la fin de ce chapitre, o`u on introduira aussi les notions de familles g´en´eratrices ou libres dans un espace
vectoriel arbitraire (i.e. qui n"est pas n´ecessairement finiment engendr´e).Terminologie 0.2.9. - En raison du th´eor`eme pr´ec´edent, on dira d´esormais"k-espace vectorieldedimension finie»au lieu de"k-espace vectoriel finiment engendr´e», et sin= dimkV, on dira queVest
de dimensionn. D"apr`es les exemples de 0.2.6,knest de dimensionn,Mm,n(k)de dimensionmn, etkd[X]de dimension d+ 1.D´efinition 0.2.10(Coordonn´ees relativement `a une base). - SoitVunk-espace vectoriel de di-mensionnet soitB= (v1,...,vn)une base deV. Alors toutv?Vs"´ecrit de fa¸con unique
v=x1v1+···+xnvn;on dit que(x1,...,xn)sont lescoordonn´ees devpar rapport `a la baseB= (v1,...,vn). Donc la donn´ee
deBfournit un isomorphisme dek-espaces vectoriels Remarque 0.2.11. - Remarquons qu"une base deVest unn-upletordonn´e; par exemple, siB= (v1,v2)est une base deV, alorsC= (v2,v1)est une base deVdistincte deB: l"image de(1,2)?R2par Best le vecteurv1+ 2v2, tandis que son image parφCest le vecteurv2+ 2v1?=v1+ 2v2.