Espaces vectoriels Définition : un ensemble E muni de – Une loi

Espaces vectoriels
D´
efinition : un ensemble Emuni de
Une loi interne not ´
ee +pour laquelle (E, +) est un groupe commutatif.
Une loi externe R×EEnot´
ee .v´
erifiant :
(λ, µ)R2,(~x, ~y)E2
λ.(~x +~y) = λ.~x +λ.~y
(λ+µ).~x =λ.~x +µ.~x
λ.(µ.~x) = (λµ).~x
1.~x =~x
est appel´
e un Respace vectoriel.
Exemple :
-Rnest un R-ev pour les lois :
(x1,...,xn) + (y1,...,yn)def
= (x1+y1,...,xn+yn)
λ.(x1,...,xn)def
= (λx1,...,λxn)
- L’ensemble des fonctions d’un ensemble Adans R(F(A, R)ou RA) est un R-ev pour :
f+g:xf(x) + g(x)et λ.f :xλf (x)
Remarques :
Pour A={1,...,n}, on retrouve Rn.
Pour A=N, on a RN, c’est `
a dire l’ensemble des suites r ´
eelles.
Sous-espace vectoriel
D´
efinition : Un ensemble non vide Fde (E, +, .)espace vectoriel est un sous-espace vectoriel ssi
les lois +et .induisent sur Fune structure d’espaces vectoriels. On a la caract ´
erisation suivante :
F6=est un sous-ev de EλR
(~u, ~v)F2, λ.~u +~v F
D´
efinition : Soient Fet Gdeux sous-espaces vectoriels de (E, +, .). On d ´
efinit la somme de Fet
Gpar :
F+G={~u +~v |~u F, ~v G}
Il s’agit du plus petit sous-espace contenant Fet G
D´
efinition : Somme directe. Soient Fet Gdeux sous-espaces vectoriels de E. On note H=F+G.
Les deux propositions sont ´
equivalentes :
~
hH, !(~
hF,~
hG)F×G, ~
h=~
hF+~
hG
FG={~
0E}
La somme est dite directe et on note dans ce cas H=FG.
D´
efinition : Notion de suppl ´
ementaire. Soient Fet Gdeux sev de E. On dit que Gest un
suppl´
ementaire de Fssi
FG=E
Syst`
emes de vecteurs
G´
en´
eration
D´
efinition : On appelle combinaison lin´
eaire de ~u1, ~u2, . . . , ~untout vecteur ~u s’´
ecrivant
~u =λ1.~u1+...λn.~unavec (λ1,...,λn)Rn
On note V ect({u1,...,un}) = {λ1.~u1+...λn.~un,(λ1,...,λn)Rn)}l’ensemble de toutes les com-
binaisons de ces vecteurs. C’est aussi le plus petit sous-espace vectoriel contenant ~u1, ~u2, . . . , ~un,
appel´
esous-espace engendr´
e par ~u1, ~u2,...,~un.
1
Remarque : On peut g´
en´
eraliser la notion de sous-espace vectoriel engendr ´
e`
a une partie quel-
conque non vide AE.
D´
efinition : Soit Fun sev de (E, +, .).Aest dite partie g ´
en´
eratrice de Fssi F=V ect(A).
Ceci signifie que Fest exactement l’ensemble des combinaisons lin ´
eaires de vecteurs de A.
Ind´
ependance
D´
efinition : {~u1,...,~un}est dite li ´
ee ssi un des vecteurs de cette famille est combinaison lin ´
eaire
des autres.
i0∈ {1,...,n} | ui0V ect({u1,...,ui01, ui0+1, . . . , un})
Dans le cas contraire, la famille est dite libre.
On a la caract´
erisation :{~u1, . . . , ~un}libre ssi
(λ1,...,λn)Rn, λ1.~u1+...+λn.~un=~
0Eλ1=...=λn= 0
Remarque : Le caract`
ere libre ou g ´
en´
erateur d’un syst`
eme de vecteurs est stable par les combi-
naisons lin´
eaires du type Gauss eiλei+βej, avec λ6= 0 et i6=j.
Base
D´
efinition : Soit B= (e1, e2,...,en)Enun syst `
eme de vecteurs (l’ordre compte).
Best une base de Ed´
ef
Best `
a la fois libre et g´
en´
eratrice de E.
Best une base de E⇔ ∀~v E, ! (λ1,...,λn)Rn|~v =
i=n
X
i=1
λi.~ui
(λ1,...,λn)sont alors appel´
es coordonn´
ees de ~v dans la base Bet on note
[~v]B=
λ1
.
.
.
λn
Exemple : Dans Rn,B= (~e1, ~e2, . . . , ~en), o`u ~ei= (0,...,0,1,0,...,0) est une base de Rn. On
l’appelle la base canonique.
~u = (u1,...,un)Rn, ~u =u1.~e1+...+un.~en
λ1.~e1+. . . λ.~en=~
0Rn(λ1,...,λn) = (0,...,0) λ1=...=λn= 0
Dimension finie
D´
efinition : (E, +, .)est de dimension finie d´
ef
Eadmet une partie g ´
en´
eratrice finie.
Dans ce cas, (E, +, .)poss `
ede une base finie, et toutes les bases ont le m ˆ
eme cardinal, que l’on
appelle la dimension de E. On la note dim E.
Exemple : dim Rn=n.
Soit Eun ev de dimension finie, avec dim E=n. Soit (x1,...,xp)un syst`
eme de E.
Si (x1,...,xp)est libre, alors pn.
Si (x1,...,xp)est g ´
en´
erateur alors pn.
Rang d’un syst `
eme de vecteurs
D´
efinition : Soit Eun espace vectoriel et (x1,...,xp)un syst `
eme de vecteurs de E. Alors :
V ect(x1,...,xp)est de dimension finie. Par d ´
efinition, sa dimension rest le rang des vecteurs
(x1,...,xp)et rp.
On a les ´
equivalences :
(x1,...,xp)est g´
en´
erateur r= dim E
libre r=p
base r=p= dim E
Sous-espaces et dimension
Soit Eun ev de dimension finie n, et Fun sev de E.
Fest de dimension finie et dim Fn.
F=Edim F=n= dim E.
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Espaces vectoriels Définition : un ensemble E muni de – Une loi

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