Applications linéaires
I Définitions et exemples 1
I.A Définition d’une application linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . 1
I.B Composée de deux applications linéaires . . . . . . . . . . . . . . 3
I.C Noyau et image d’une application linéaire . . . . . . . . . . . . . 4
I.D Projecteurs et symétries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
I.D.1 Projecteurs .......................... 5
I.D.2 Symétries ........................... 6
II Applications linéaires en dimension finie 7
II.A Le théoréme fondamental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
II.B Isomorphismes entre espaces vectoriels de dimension finie . . . . 10
II.C Théorème du rang et conséquences . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
II.D Rang d’une application linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
II.E Noyau d’une forme linéaire, hyperplans . . . . . . . . . . . . . . . 13
I Définitions et exemples
I.A Définition d’une application linéaire
Définition 1. Soient Eet Fdeux K-espaces vectoriels et f:EFune
application. On dit que fest une application linéaire de Edans Fsi :
~u, ~v E, λ, µ Kon a f(λ~u +µ~v) = λf(~u) + µf(~v)
On note LK(E, F )l’ensemble des applications linéaires de Edans F. (noté aussi
L(E, F ))
Remarque 1. Si fest une application linéaire, on déduit assez facilement de
la définition ci-dessus les propriétés suivantes :
1. fest linéaire si et seulement si λR,~u, ~v E:
f(λ~u) = λf(~u)
f(~u +~v) = f(~u) + f(~v)
2. f(~
0E) = ~
0F.
3. λ1, λ2, . . . , λnK,~u1, ~u2, . . . , ~unE:
f(
n
X
i=1
λi~ui) =
n
X
k=1
λif(~ui)
Définition 2. Une application linéaire de Edans Eest appelée endomorphisme
de E. L’ensemble des endomorphismes de Ese note :
LK(E, E) = LK(E) = L(E)
1
Définition 3.
Une application linéaire bijective de Edans Fest appelée isomorphisme
de Esur F.Eet Fsont dits isomorphes s’il existe un isomorphisme de
Esur F. On note alors EF.
Un endomorphisme bijectif de Eest appelé automorphisme de E.
Exemples 1. Voici quelques exemples usuels d’applications linéaires dans un
K-ev Equelconque :
1. f:EF
~u 7→ ~
0F
est une application linéaire.
2. Si αK, alors f:EE
~u 7→ α~u est un endomorphisme de E appelé
homothétie vectorielle de rapport α.
En particulier, IdE:EE
~u 7→ ~u est une application linéaire.
Exemples 2 (Autres exemples).
1. Dans le R-espace vectoriel R:
f:RR
x7→ 2xest linéaire alors que g:RR
x7→ sin xne l’est pas.
2. Dans le K-espace vectoriel K[X]:
Φ : K[X]K[X]
P7→ P0est linéaire.
3. Toute isométrie vectorielle du plan, comme par exemple une rotation vec-
torielle (voir chapitre ométrie du plan), est une application linéaire.
Démonstration.
1. x, y R,λ, µ R,ona:
f(λx +µy) = 2(λx +µy) = λ(2x) + µ(2y) = λf (x) + µf(y)
En revanche, g(π
2+π
2) = sin( π
2+π
2) = sin π= 0
g(π
2) + g(π
2) = sin π
2+ sin π
2= 2 6=g(π
2+π
2)
Exercice 1. Les applications suivantes sont-elles linéaires ? Justifier.
a)f:RR
x7→ 2x2b)g:RR
x7→ 4x3
c)h:RR
x7→ |x|d)i:R2R2
(x, y)7→ (y, x)
f)j:R2R
(x, y)7→ xy e)k:R2R3
(x, y)7→ (2x, x +y, 2y)
2
Proposition 1. LK(E, F )est un K-espace vectoriel, d’élément neutre l’appli-
cation nulle de Edans F(~u 7→ ~
0F), pour les lois usuelles +et .définies pour
les applications.
Définition 4. Si F=K,f∈ L(E, K)est appelée forme linéaire de E(sur K).
Exemples 3.
1. Φ : R2R
(x, y)7→ xest une forme linéaire de R2
2. Ψ : K[X]K
P7→ P(1) est une forme linéaire de K[X].
I.B Composée de deux applications linéaires
Proposition 2. La composée de deux applications linéaires est une application
linéaire.
Démonstration. Soient f:EFet g:FGdeux applications linéaires. Si λ, µ Ket
~u, ~v E,ona:
(gf)(λ~u +µ~v) = g[f(λ~u +µ~v)] = g[λf (~u) + µf(~v)] (car f est linéaire)
=λg[f(~u)] + µg[f(~v)] (car g est linéaire)
(gf)(λ~u +µ~v) = λ(gf)(~u) + µ(gf)(~v)
Conséquence : La composée de deux endomorphismes de Eest un endomor-
phisme de E.
Proposition 3. Si f:EFest un isomorphisme, alors f1:FEest
aussi une application linéaire (donc un isomorphisme).
Démonstration. Soit f:EFun isomorphisme. Si λ, µ Ket ~u0, ~v0F, a-t-on :
f1(λ~u0+µ~v0) = λf1(~u0) + µf 1(~v0)?
On sait qu’il existe ~u, ~v E tels que ~u0=f(~u)et ~v0=f(~v)(car fest surjective). Donc :
f1(λ~u0+µ~v0) = f1(λf(~u) + µf (~v)) = f1[f(λ~u +µ~v)] car f est linéaire.
D’où, avec la relation f1f=IdE:
f1(λ~u0+µ~v0) = λ~u +µ~v =λf 1(~u0) + µf 1(~v0)
Définition 5. On note GL(E)l’ensemble des automorphismes de E. (GL(E),)
est un groupe (non commutatif) appelé groupe linéaire de E(d’élément neutre
IdE).
Remarque 2. L’ensemble des homothéties de rapport non nul (applications
~u 7→ α~u avec α6= 0) forme un sous-groupe de GL(E).
3
I.C Noyau et image d’une application linéaire
Définition 6. Soit f∈ L(E, F ).
1. On appelle noyau de f, l’ensemble noté :
Ker f=f1({~
0F}) = {~u E/ f(~u) = ~
0F}
2. On appelle image de f, l’ensemble noté :
Im f=f(E) = {~v F/ ~u E, ~v =f(~u)}
Exemples 4 (Exemples généraux).
1. Soit f∈ L(E, F ). Si fest l’application nulle, alors Ker f=Eet Im f={~
0F}.
2. Soit f∈ L(E). Si f=IdE, alors Ker f={~
0E}et Im f=E.
Proposition 4. Si f∈ L(E, F ), alors Ker f(resp Im f) est un sous-espace
vectoriel de E(resp. de F).
Démonstration. Exercice
Exemple 5. {(x, y, z)R3/ x + 2y+z= 0}est un s.e.v. de R3car il s’agit
du noyau de la forme linéaire Φ:(x, y, z)7→ x+ 2y+z.
Proposition 5. Soient E, F deux K-e.v. et f∈ L(E, F ), alors :
(i) fest injective si et seulement si Ker f={~
0E}.
(ii) fest surjective si et seulement si Im f=F.
Démonstration.
(i) () Supposons finjective. Cherchons Ker f.
Si ~u Ker falors f(~u) = f(~
0), donc ~u =~
0(car f est injective). En conclusion, on a
Ker f={~
0}.
() Supposons Ker f={~
0}. Montrons que fest injective. Soient ~u et ~v Etels que
f(~u) = f(~v), alors f(~u)f(~v) = 0 = f(~u ~v). D’où ~u ~v Ker f, ce qui montre
~u ~v = 0 et ~u =~v. Donc fest injective.
(ii) Évident.
Exemple 6. Φ : R3R
(x, y, z)7→ x+ 2y+zest surjective car αR, on a
α= Φ((α, 0,0)), et non injective car Φ((1,0,1)) = (0,0,0) par exemple.
Exercice 2.
1. Montrer que l’application linéaire Φ : K[X]K[X]
P7→ P0est surjective
et non injective.
4
2. Montrer que l’application Ψ : K[X]K[X]
P7→ XP est linéaire, injective
et non surjective.
Solution.
1. Si P=
n
X
k=0
akXkalors P= Φ n
X
k=0
ak
k+ 1 Xk+1!donc Φest surjective. De plus,
Φ(1) = 0 donc Φn’est pas injective.
2. P, Q K[X],λ, µ K,ona:
Ψ(λP +µQ) = X(λP +µQ) = λXP +µXQ =λΨ(P) + µΨ(Q)
donc Ψest linéaire. De plus :
Ψ(P)=0XP = 0 P= 0
Donc Ψest injective, mais Ψn’est pas surjective car le polynôme Q= 1, par exemple,
n’a pas d’antécédent par Ψ(PK[X], on a XP = 1 X|1ce qui est absurde,
donc Qne peut être image de Ppar Ψ).
Exercice 3. Montrer que les applications suivantes sont des automorphismes :
a)f:R2R2
(x, y)7→ (x+y, x y)b)g:R[X]R[X]
P7→ P+P0
I.D Projecteurs et symétries
I.D.1 Projecteurs
Définition 7. Soient Fet Gdeux s.e.v. supplémentaires de E.
i.e. ~u E, !(~u1, ~u2)F×Gtel que ~u =~u1+~u2
On appelle projection sur Fparallèlement à G(ou projecteur) l’application :
p:EE
~u 7→ ~u1
~u2
~u1=p(~u)
~u
F
G
Projection sur Fparallèlement à G
Remarques 3.
1. Un projecteur est un endomorphisme de E.
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