Chapitre 2
Espaces vectoriels de dimension nie
2.1 Dimension
nition 2.1 On appelle espace vectoriel de dimension nie tout espace vectoriel admettant une famille gé-
nératrice nie. Sinon, l’espace est dit de dimension innie.
Le théorème suivant arme que tout espace vectoriel de dimension nie possède une base.
Théorème 2.1 (Base incomplète) Soit Eun espace vectoriel non nul de dimension nie sur K. Soit Gune
famille génératrice nie de E, et soit LGune sous famille libre. Il existe une base Bde Etelle que LBG.
Corollaire 2.1 Sous les hypothèses du théorème, il existe toujours BGqui soit une base de E.
Corollaire 2.2 Soit (e1, . . . , ek)une famille libre de vecteurs d’un espace vectoriel de dimension nie E. Il
existe des vecteurs ek+1 , . . . , entels que e1, . . . , enest une base de E.
Preuve. Il sut pour le voir d’appliquer le théorème de la base incomplète aux familles L={e1, . . . , ek}et
LG, où Gest une famille génératrice quelconque de E.
Preuve du théorème de la base incomplète. On construit à partir de Lune suite strictement croissante de familles
libres de E.
Traitons d’abord le cas où Lest réduite à un vecteur u1, ce qui permet de construite une base en partant d’un
des vecteurs générateurs. Supposons construite une partie libre Lk={u1, . . . , uk}Gavec k1(c’est vérié
pour k= 1. Si Lkest génératrice, on a ni. Sinon, il existe uk+1 Gtel que uk+1 �∈ Vect(Lk). Autrement,
puisque l’on pourrait exprimer chaque uGcomme combinaison linéaire d’éléments de Lk, il en irait de même
de toutes les combinaisons linéaires d’éléments de G, i.e. de tous les vecteurs, donc Lkserait génératrice. Donc
Lk+1 =Lk{uk+1}est une partie libre incluse dans G. On construit ainsi une suite strictement croissante de
parties libres tant que Lkn’engendre pas E. Le processus s’arrête en temps ni puisque LkGet Gest ni.
Il exists donc k0#Gtel que L=L1Lk0Get Lk0soit libre et génératrice.
Si l’on part d’une famille libre L={u1, . . . , uk0}Gquelconque, on procède de la même façon. si Lest déjà
génératrice, il n’y a rien à faire. Sinon on complète par récurrence.
Théorème et dénition 2.1 Soit Eun espace vectoriel non nul de dimension nie sur K. Toutes les bases
de Eont le même nombre d’éléments. Ce nombre est appelé la dimension de Eet est noté en général dim KE.
Si E={0}, on convient que dim KE= 0.
Par convention, la dimension d’un espace vectoriel réduit au vecteur nul est égale à 0.
Preuve : (1) Cas des petits nombres.
(a)Il existe une base à un élément e. Alors, si (ε1,...,εp)est une autre base, tous les εis’écrivent εi=λieavec
λi= 0. Donc si p2,ε1et ε2sont liés, contradiction.
(b)Il existe une base à deux élément (e1, e2). Alors, si (ε1,...,εp)est une autre base, tous les εis’écrivent
εi=λi,1e1+λi,2e2avec λi,1,λi,2Ket au moins l’une des deux coordonnées non nulle. Supposons p3.
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14 CHAPITRE 2. ESPACES VECTORIELS DE DIMENSION FINIE
Comme (ε1,ε2)est libre, les vecteurs coordonnées λ1,1
λ1,2et λ2,1
λ2,2ne sont pas liés. Ceci implique que e1et
e2sont engendrés par ε1et ε2, il en va donc de même de ε3. Contradiction. Donc p2. Mais si p= 1, alors
d’après le (a)les vecteurs e1et e2doivent être liés ; nouvelle contradiction. Ainsi p= 2.
(2) Cas général. On raisonne par récurrence sur n1pour montrer que dans tout espace vectoriel de dimension
nie non réduit à {0}, si l’on a deux bases (e1, . . . , en)et (ε1,...,εp)telles que pn, alors on a n=p.
Le cas n= 1 est clair. Supposons le résultat vrai pour n1avec n2. Soit Eun espace vectoriel et deux
familles libres (e1, . . . , en)et (ε1,...,εp)avec pnet Vect(e1, . . . , en) = Vect(ε1,...,εp) = E.
(1) Il existe eitel que (ei,ε2,...,εp)soit libre et forme une base de E. En eet, si tous les eisont engendrés
par ε2, . . . εp, il en est de même de ε1. Contradiction.
(ei,ε2,...,εp)engendre alors ε1, sinon, on pourrait former la famille libre (ei,ε1,ε2,...,εp). Or eiest engendré
par les εj.
(2) Appelons λk,i la composante de chaque εksur ei. On a que (ei,εkλk,iei: 2 kp)est une base de E.
On voit aussi que (εkλk,iei: 2 kp)et (ej:j=i)sont des bases de Vect(ej:j=i).
En eet, (εkλk,iei: 2 kp)est libre et contenue dans Vect(ej:j=i). De plus (εkλk,iei: 2 kp)
engendre Vect(ej:j=i), sinon (ei,εkλk,iei: 2 kp)ne pourraît être une base de E. Donc, par hypothèse
de récurrence on a n1 = p1, d’où n=p.
Théorème 2.2 Dans un espace vectoriel de dimension n, toute famille de plus de nvecteurs est liée (et toute
famille libre a au plus nvecteurs).
Corollaire 2.3 Soit Eun espace vectoriel de dimension nie n, et soit (v1, . . . , vn)une famille de nvecteurs.
On a équivalence entre :
1. (v1, . . . , vn)est une base de E,
2. (v1, . . . , vn)est une famille libre,
3. (v1, . . . , vn)est une famille génératrice.
Exercice 2.1
1- Quelle est la dimension de Cespace vectoriel sur R? sur C?
2- Quelle est la dimension de Kn?
2- Quelle est la dimension de Cn[X]sur R? Sur C
2- Quelle est la dimension de E×F? (détailler)
2.2 Sous-espaces vectoriels
Proposition 2.1 Soit FEun sous-espace vectoriel de E. Alors, Fest de dimension nie, et dim (F)
dim (E). De plus, on a dim (F) = dim (E)F=E.
Preuve. Fne peut contenir de famille libre innie, sinon il en irait de même de E, qui contiendrait alors des
sous-espaces des familles libres de cardinal supérieur à sa dimension. En appliquant le corollaire 2.2, on aurait
alors une contradiction. On voit alors que Fest de dimension nie, et que toute base de Fpeut être complétée
en une base de E, donc dim (F) = dim (E)F=E.
Exemple 2.1 Les droites, les plans, les hyperplans.
Proposition 2.2 Soit Eun espace vectoriel de dimension nie sur K.Soit Eun espace vectoriel de dimension
nie. Tout sous-espace vectoriel Fde Eadmet au moins un supplémentaire Gdans Eet
E=FGdim (E) = dim (F) + dim (G).
Si Fet Gsont deux sous-espaces de Een somme directe, i.e. FG, alors dim F+G= dim (F) + dim (G).
Plus généralement, si les Eksont des sev de Een somme directe, k
i=1Ek, alors dim k
i=1 Ek=k
i=1 dim Ek.
2.2. SOUS-ESPACES VECTORIELS 15
Exercice 2.2 – Dans R4, on considère le sous-espace Fengendré par (a, b, c)et le sous-espace Gengendré par
(d, e).
a= (1,2,3,4), b = (1,1,1,3), c = (0,1,2,2), d = (1,0,1,2), e = (2,3,0,1)
Déterminer les dimensions de F, G, F G, F +Get des bases de ces sous-espaces, et des représentations carté-
siennes (on cherchera d’abord une base de FG).
nition 2.2 (Rang d’un système de vecteurs) On appelle rang d’un système de vecteurs Sla dimen-
sion du sous-espace vectoriel, supposé de dimension nie, engendré par ce système.
C’est donc le nombre maximal de vecteurs indépendants dans S. Notons nla dimension de E.
On donnera plus tard une méthode systématique de calcul du rang.
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