[PDF] Sur le produit vectoriel - Département de Mathématiques d

Produit vectoriel - F2School

MVA006 Applications de l’Analyse a` la Geom´ etrie–´ Cours n 9 Jacques V´elu (CNAM) Chapitre 5 — Produit vectoriel, produit mixte Produit vectoriel 1 Rappels 1 On a vu que V V0, le produit vectoriel de deux vecteurs V et V0de R3 est donne par les formules :´ V = a{ + b+ c k V0= a0{ + b0+ c0k V V0= (bc0 cb0){ + (ca0 ac0

Produit vectoriel et déterminant dans l’espace

Propriétés du produit vectoriel de deux vecteurs de l’espace Bien prendre garde, que contrairement au produit scalaire, qui d’ailleurs est un nomre et pas un ve teur, le produit vetoriel n’est pas ommutatif En effet, hanger l’ordre des veteurs, hange le signe du produit : - Bilinéarité

Le PRODUIT VECTORIEL - AlloSchool

Le produit vectoriel des deux vecteurs et est le vecteur w AD tel ) ⊥( ) La base AB AC AD;; est directe = × ???????? ????où ????la mesure de l’angle BAC Le vecteur w est indépendant du choix des représentants des vecteurs et Si et sont colinéaires ; on pose que leur produit vectoriel est 0 On note w u v

YOUSSEFBOULILA PRODUIT VECTORIEL DANS E

Le produit vectoriel de deux vecteurs u et v de E , est le vecteur noté: défini par: Si et sont colinéaires Alors = 0 Sinon, est: Le vecteur orthogonal à chacun des vecteurs et tel que: ( ; ; ) forme une base directe de E et tel que: u v = u uv usin(u , v ) 2) Exemples:

Produit vectoriel - F2School

Produit vectoriel En SI, on définit et on utilise le produit vectoriel de deux vecteurs de l’espace de dimension 3 La notion de produit vectoriel ne fait pas partie du programme de mathématiques de maths sup et de maths spé Nous donnons ici un complément hors programme sur le sujet

La double nature du produit vectoriel

La double nature du produit vectoriel Venons-en maintenant au produit vectoriel, pour lequel on donne usuellement deux définitions, l’une géométrique et en partie intuitive, l’autre algébrique et formelle Rappelons ces deux définitions Définition géométrique Le produit vectoriel de deux vecteurs u et v est un vecteur w (aussi

Chapitre I : Rappel sur le calcul vectoriel

Le produit scalaire nous permet donc de déduire la perendicularité géometrique lorsqu’il est de valeur nulle Expression analytique : I 3 3 Produit vectoriel Le produit vectoriel de deux vecteurs non nuls représentés par les bipoints OA et OB est le vecteur représenté par le bipoint OC avec : - Un module égale à OA OB sin(θ)

Niveau: 1 SCIENCES MATHS - COURS PRODUIT VECTORIEL

Niveau: 1 SCIENCES MATHS - COURS PRODUIT VECTORIEL page Pro Benmoussa Med IIII Produit vectoriel de deux vecteurs de l’espace orienté: 01 Définition géométrique du produit vectoriel : a Définition : u AB et v AC deux vecteurs de l’espace E orienté Le produit vectoriel de u et v ( dans cet ordre ) est le vecteur w AD

Chapitre I : calcul vectoriel - Université de Sétif

V PRODUIT VECTORIEL V 1 Définition Le produit vectoriel de deux vecteurs ⃗ ???? ⃗ est un vecteur ⃗⃗⃗ noté : ⃗ ∧ ⃗ de direction telle que : ⃗⃗⃗ ⊥ ⃗ et ⃗⃗⃗ ⊥ ⃗ ( ⃗⃗⃗ est perpendiculaire au plan contenant les vecteurs ⃗ et ⃗

Sur le produit vectoriel - Département de Mathématiques d

Sur le produit vectoriel Daniel PERRIN Introduction On etudie les deux approches usuelles du produit vectoriel : la version el ementaire d ecrite en terme d’orthogonalit e et de sinus et celle qui prend comme point de d epart une application bilin eaire altern ee Dans tout ce qui suit, on travaille dans un espace vectoriel euclidien de

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Sur le produit vectoriel

Daniel PERRIN

Introduction

On etudie les deux approches usuelles du produit vectoriel : la version elementaire decrite en terme d'orthogonalite et de sinus et celle qui prend comme point de depart une application bilineaire alternee. Dans tout ce qui suit, on travaille dans un espace vectoriel euclidien de dimension 3, oriente, noteE. On note (xjy) le produit scalaire des vecteurs x;yetkxkla norme du vecteurx. On rappelle que l'angle (non oriente1) =dx;ydes vecteurs non nulsx;yest le nombre de [0;] deni par cos= (xjy)kxkkyk.

1 Rappels et preliminaires

1.1 L'identite de Lagrange

Il s'agit d'une identite polynomiale qui est, en fait, le ressort principal de ce qui suit.

1.1 Lemme.Soienta;b;c;x;y;zdes nombres2ou des indeterminees. On a

l'identite suivante 3: (ax+by+cz)2+[(bzcy)2+(cxaz)2+(aybx)2] = (a2+b2+c2)(x2+y2+z2): Demonstration.Il sut de faire le calcul, qui est sans diculte.

1.2Remarque.Bien entendu, quand on aura deni le produit vectoriel, cette

identite s'ecrira :

(ujv)2+ku^vk2=kuk2kvk2;1. Il n'y a pas de denition satisfaisante d'angles orientes dans l'espace. Avec la

denition ci-dessus, le cosinus d'un angle peut ^etre negatif, mais le sinus est obligatoi- rement positif.

2. D'un anneau commutatif, par exempleR.

3. Voir l'epreuve sur dossier de CAPES du 28 juin 2013.

1 et c'est essentiellement la relation cos

2+ sin2= 1.

1.2 Cosinus et sinus

On se donne une base orthonormeei;j;kdeEet on considere les vecteurs u=xi+yj+zketv=x0i+y0j+z0k. On sait qu'alors on a (ujv) = xx

0+yy0+zz0,kuk2=x2+y2+z2etkvk2=x02+y02+z02. On en deduit la

valeur du cosinus : cosdu;v=xx0+yy0+zz0px

2+y2+z2px

02+y02+z02.

Pour le sinus on a le resultat suivant :

1.3 Lemme.Avec les notations precedentes, on a :

sin

2du;v=(yz0zy0)2+ (zx0xz0)2+ (xy0yx0)2(x2+y2+z2)(x02+y02+z02).

Demonstration.Cela resulte de la formule qui donne le cosinus, de la relation cos

2+ sin2= 1 et de l'identite de Lagrange.

2 L'approche elementaire du produit vecto-

riel

2.1 Denition

2.1 Proposition-Denition.Il existe une unique application :EE!

Equi associe a deux vecteursu;vun vecteur noteu^v, veriant les proprietes suivantes :

1) Siu;vsont colineaires on au^v= 0.

2) Siu;vne sont pas colineaires, le vecteuru^vest orthogonal auetv,

la baseu;v;u^vest directe et on a : ku^vk=kukkvksindu;v: Demonstration.L'existence et l'unicite se montrent ensemble. Le cas co- lineaire est clair. Sinon, l'orthogonal du plan vectoriel (u;v) est une droite vectorielle donc engendree par un vecteurwnon nul. Il y a sur cette droite deux vecteurs opposes dont la norme est donnee par la formule ci-dessus et seul l'un des deux donne une base directe avecu;v. 2

2.2 Expression en coordonnees

On se donne une base orthonormee directei;j;ket deux vecteursu;v de coordonnees (x;y;z) et (x0;y0;z0) sur cette base. On a alors le resultat (fondamental) suivant :

2.2 Theoreme.Les coordonnees deu^vdans la basei;j;ksont :

(yz0zy0;zx0xz0;xy0yx0): Demonstration.Le cas ou les vecteurs sont colineaires est evident. Montrons que le vecteurwdont les coordonnees sont donnees ci-dessus verie les trois conditions denissantu^v.

1) Il est orthogonal au;v. Il s'agit de montrer qu'on a, par exemple :

x(yz0zy0) +y(zx0xz0) +z(xy0yx0) = 0: On peut faire le calcul (facile) directement, ou noter que c'est le developpement du determinant (evidemment nul) suivant : x y z x y z x 0y0z0 par rapport a sa premiere ligne.

2) Le fait que la base soit directe signie exactement que le determinant de

u;v;west positif, c'est-a-dire le determinant x y z x 0y0z0 yz

0zy0zx0xz0xy0yx0

Mais, en developpant par rapport a la derniere ligne, on trouve simplement : (yz0zy0)2+ (zx0xz0)2+ (xy0yx0)2 qui est bien positif.

3) Il reste a montrer que la norme du vecteurwest bienegale akukkvksindu;v,

mais c'est exactement la formule donnant le sinus vue en 1.3.

2.3Remarque.La denition ou l'expression en coordonnees donnent les for-

mulesj^k=i,k^i=j,i^j=k.

2.3 Bilinearite

2.4 Corollaire.L'application : (u;v)7!u^vest bilineaire, ce qui signie

qu'on a, pouru;v;w2Eet;2R: (u+v)^w=(u^w) +(v^w) et la relation analogue en echangeant les facteurs. Elle est aussi alternee (ce qui signie qu'on au^u= 0) et antisymetrique (v^u=u^v). 3 Demonstration.Tout est clair avec l'expression en coordonnees.

2.5Remarque.Il y a une autre voie pour montrer les resultats precedents qui

consiste a prouver d'abord la bilinearite puis l'expression en coordonnees. Le point delicat est de montrer que, pouruxe, l'application u:v7!u^v est lineaire. On montre pour cela qu'elle est composee de trois applications lineaires : u=hkukr(u;=2)pu oupuest la projection orthogonale deEsuru?,rla rotation d'axeuet d'angle=2 ethl'homothetie de rapportkuk. Voir par exemple le livre de

Michele AudinGeometrie(Belin editeur).

3 L'approche bilineaire

3.1 Theoreme-Denition.1) Il existe une unique application bilineaire

alternee :EE!Equi associe a deux vecteursu;vun vecteur noteu^v et qui veriei^j=k,k^i=jetj^k=ipour toute base orthonormee directei;j;k.

2) Si les vecteursu;vont pour coordonnees(x;y;z)et(x0;y0;z0)sur une

base orthonormee directei;j;k, les coordonnees deu^vsur cette base sont (yz0zy0;zx0xz0;xy0yx0):

3) Le vecteuru^vest orthogonal au;v, sa norme est egale akukkvksindu;v

et, si les vecteursu;vsont independants,u;v;u^vest une base directe de E. Demonstration.En verite, toutes les proprietes (existence, unicite, norme, etc.) decoulent du calcul en coordonnees. On choisit donc une base ortho- normee directei;j;ket on ecrit les vecteursu;vsur cette base :u=xi+ yj+zketv=x0i+y0j+z0k. On note d'abord que les conditions impliquent que est antisymetrique. En eet, on calcule (u+v)^(u+v) = 0 =u^u+u^v+v^u+v^v et on obtientu^v=v^u. En particulier on aj^i=ket les formules analogues. On peut alors calculeru^vsur la base et on voit aussit^ot que les coor- donnees sont celles annoncees ci-dessus. Cela montre l'unicite de . De plus, on a alors le point 3) par les m^emes arguments que ceux utilises en 2.2.quotesdbs_dbs2.pdfusesText_2