algèbre linéaire 1 résumé 1
Parties libres, parties génératrices, bases et applications linéaires
I. Parties libres, génératrices, bases.
D1: On dit que (ai)i est une partie libre de E ssi pour toute combinaison linéaire
finie, αii
i
a
, αα
ii
i
i
ai
=⇒∀ =00,.
On dit aussi que les éléments (ai)i sont linéairement indépendants. Dans le cas
contraire, on dit que la famille est liée.
D2: On dit que (ai)i est une partie génératrice de E ssi tout élément de E est
combinaison linéaire des (ai)i.
D3: On dit que (ai)i est une base de E ssi c’est une partie génératrice et libre de E.
Dans ce cas tout élément de E est combinaison linéaire d’une seule façon des
éléments de (ai)i.
Bases remarquables dans les espaces : 5n , &n, Kn[X] et K[X].
Dans 5n ou &n la base canonique (ei)i : 12 3
10 0 0
01 0 .
,, ,...,,
..1 .
.. . 0
00 0 1
n
ee e e
== = =
   
   
   
   
   
   
   
   
Dans Kn[X] la base canonique à n+1 éléments: X0, X1, X2, ..., Xn .
Dans K[X] la base canonique infinie X0, X1, X2, ..., Xn, Xn+1, ... .
Dans Mat(n, m, K) l’espace des matrices à n lignes et m colonnes, la base
canonique est formée des matrices Ei,j dont tous les termes sont nuls sauf le
terme de la ligne i et de la colonne j qui est égal à 1. Cette base contient n.m
vecteurs.
propriétés immédiates:
Si L est libre dans E et si L’ L, alors L‘ est aussi libre.
Si L est liée dans E et si L’ L, alors L‘ est aussi liée.
(xi)i = F est liée ssi il existe i0 et une famille (αi) tels que x x
ii
ii
i
0
0
=
α.
Si G est une partie génératrice de E et si G G’ E, alors G est aussi une
partie génératrice de E.
Si L est libre et L{x} est liée, alors x est combinaison linéaire des éléments de
L (ie: x Vect (L) sous-espace engendré par L).
algèbre linéaire 2 résumé 1
II. Dimension d’un espace vectoriel.
Théorème de la dimension: Soit E un espace vectoriel.
Si E possède une partie génératrice finie ayant m éléments, alors toutes les
parties libres de E possèdent m éléments au plus.
Si E possède une partie libre ayant n éléments, alors, toutes les parties
génératrices de E ont n éléments au moins.
Si une base de E a n éléments, toutes les autres bases ont exactement n éléments.
Si E possède une base ayant n éléments (n 1), on dit que E est un espace de
dimension n (on note dimk E = n).
L’espace {0} qui n’a pas de partie libre est de dimension 0 par convention.
Dans un espace de dimension n :
une partie libre a au plus n éléments
toute partie libre ayant n éléments est une base.
un partie génératrice a au moins n éléments.
toute partie génératrice ayant n éléments est une base.
Conséquence pratique: Si la dimension d’un E.V. ou d’un s.e.v. nous est connue,
pour vérifier qu’une partie à n éléments (n = dim E) est une base il suffit de vérifier
qu’elle est libre ou bien qu’elle est une partie génératrice.
Théorème de la base incomplète:
Soit E un espace vectoriel de dimension finie et n= dim E.
Pour toute partie libre (a1, a2,..., ap), avec bien sur p n , il existe des éléments
(ap+1, ap+2,..., an), tels que (a1, a2,..., ap, ap+1, ap+2,..., an) soit une base de E.
algèbre linéaire 3 résumé 1
III. Applications linéaires et parties libres, génératrices.
Dans ce qui suit f est une application linéaire de E dans F, K-ev.
P1: f est injective ssi une des propriétés suivantes est vérifiée:
ker(f) = {0E}
l’image par f de toute partie libre de E est une partie libre dans F.
il existe une base (ai) de E dont l’image par f (f(ai)) est libre dans F.
P2: image d’une partie génératrice de E par f quelconque:
Si (ai) est une partie génératrice de E, son image par f , (f(ai)), est une partie
génératrice de Im(f) sev de F.
P2’: f est surjective sur F ssi une des propriétés suivantes est vérifiée:
Im(f) = F.
il existe une partie (ai) de E dont l’image par f est génératrice dans F.
l’image par f de toute partie génératrice de E est une partie génératrice de
F.
P3: f est bijective de E sur F ssi une des propriétés suivantes est vérifiée:
il existe une base (ai) de E telle que (f (ai)) soit une base de F
l’image de toute base de E est une base de f.
P4: Si (ai) est une base de E et (bi) une famille quelconque de F, il existe une
application linéaire et une seule de E dans F définie par ∀=ifa b
ii
,( ) .
On la définit en posant f a f a b
ii
i
ii ii
ii
αα α
∑∑
==,(),
(ce qui n’a pas
de sens si (ai)i n’est pas une base).
algèbre linéaire 4 résumé 1
P5: l’application linéaire f telle que ∀=ifa b
ii
, ( ) ( avec (ai) base de E),
est injective ssi (bi) est libre,
est surjective ssi (bi) est génératrice dans F.
Conséquences: si f est linéaire de E dans F de dimensions finies n et m alors:
dim(Im(f)) n et dim(Im(f)) m
si f est injective alors dim (Im(f)) = n m m (dim E dim F)
si f est surjective, alors n dim (Im(f)) = m (dim E dim F)
si f est bijective alors (dim E = dim F)
IV. Théorème du rang.
D 4: notions de rang.
On appelle rang d’une famille finie (ai) de vecteurs de E la dimension du sous-
espace de E engendré par cette famille, à savoir dim Vect((ai) ).
On appelle rang d’une application linéaire de E dans F de dimension finie, la
dimension de Im(f).
Théorème du rang:
Pour toute application linéaire f de E dans F on a la relation:
dim E = dim Im(f) + dim ker(f) ou rg(f) = dim Im(f) = dim E - dim ker(f)
2.2 Suppl´ementaires, projections et sym´etries
D´efinition 2
Soit Eun espace vectoriel et F, G deux sev suppl´ementaires dans E:FG=E.
On d´efinit la projection sur Fparall`element `a Gde la fa¸con suivante :
si xEse d´ecompose en x=x1+x2o`u (x1, x2)F×G, alors
p(x) = p(x1+x2) = x1.
On d´efinit la sym´etrie par rapport `a Fparall`element `a Gde la fa¸con suivante :
si xEse d´ecompose en x=x1+x2o`u (x1, x2)F×G, alors
σ(x) = σ(x1+x2) = x1x2.
Th´eor`eme 2 propri´et´es
Soit Eun espace vectoriel et F, G tels que FG=E.
projections
La projection psur Fparall`element `a Gest une application lin´eaire ;
F= Im(p)=Ker(pidE) et G= Ker(p)
pp=p
sym´etries
La sym´etrie σpar rapport `a Fparall`element `a Gest une application lin´eaire ;
F= Ker(σidE) et G= Ker(σ+idE)
σσ=idE
projections et sym´etries
q=idEpest la projection sur Gparall`element `a F;
σ= 2pidE;
σest la sym´etrie par rapport `a Gparall`element `a F.
D´emonstration
Th´eor`eme 3 caract´erisation des projecteurs et sym´etries parmi les applications lin´eaires
Soit Eun espace vectoriel et fun endomorphisme de E.
fest idempotent (ie : ff=f) si et seulement si fest une projection ;
Dans ce cas
– Im(f) et Ker(f) sont suppl´ementaires et fest la projection sur Im(f) parall`element `a
Ker(f)
Les sev propres de fsont Im(f)=Ker(fid E) et Ker(f)
fest involutive (ie : ff=idE) si et seulement si fest une sym´etrie ;
Dans ce cas :
– Ker(fidE) et Ker(f+idE) sont suppl´ementaires et fest la sym´etrie sur Ker(fidE)
parall`element `a Ker(f+idE)
Les sev propres de fsont Ker(fid E) et Ker(f+idE)
D´emonstration par analyse synth`ese...
5
1 / 5 100%
La catégorie de ce document est-elle correcte?
Merci pour votre participation!

Faire une suggestion

Avez-vous trouvé des erreurs dans linterface ou les textes ? Ou savez-vous comment améliorer linterface utilisateur de StudyLib ? Nhésitez pas à envoyer vos suggestions. Cest très important pour nous !