Lycée Chrestien de Troyes Chapitre 2 Applications linéaires MP1617
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Chapitre 2
Applications linéaires
Version du 04-09-2016 à 23:17
Table des matières
1. Notion d’application linéaire
2. Noyau et image d’une application linéaire
3. Applications linéaires et dimension finie
Notation : Dans tout ce document, Kdésigne un corps (commutatif).
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1 Notion d’application linéaire
Dans cette partie, Eet Fdésignent deux K-espaces vectoriels.
Définition 1 (Application linéaire)
Une application f:EFest dite linéaire si
(u,v)E2(λ,µ)K2f(λ.u+µ.v)=λ.f(u)+µ.f(v).
Proposition 1 (Image du vecteur nul par une application linéaire)
Si f:EFest linéaire alors f(0E)=0F.
Rédiger une démonstration de cette proposition.
Définition 2 (L(E,F))
L’ensemble des applications linéaires de Edans Fest noté L(E,F).
Théorème 1 (Structure de K-espace vectoriel sur L(E,F))
1. Soient (f,g)L(E,F)2. L’application f+gdéfinie par
¯
¯
¯
¯
f+g:EF
u7→ f(u)+g(u)
est linéaire, i.e. f+gL(E,F).
2. Soit (λ,f)K×L(E,F). L’application λ.fdéfinie par
¯
¯
¯
¯
λ.f:EF
u7→ λ.f(u)
est linéaire, i.e. λ.fL(E,F).
3. L’ensemble L(E,F) muni des lois
¯
¯
¯
¯
+:L(E,F)×L(E,F)L(E,F)
(f,g)7→ f+g
¯
¯
¯
¯
. : K×L(E,F)L(E,F)
(λ,f)7→ λ.f
qui sont bien définies d’après 1. et 2., est un K-espace vectoriel.
4. Le vecteur nul de L(E,F) est
¯
¯
¯
¯
0L(E,F):EF
u7→ 0F
et l’opposé d’un vecteur fde L(E,F) est donné par
¯
¯
¯
¯
f:EF
u7→ f(u).
Définition 3 (Endomorphisme, isomorphisme, automorphisme)
1. Une application linéaire de Edans Eest nommée endomorphisme de E.
2. L’ensemble des endomorphismes de Eest noté L(E), i.e. L(E) :=L(E,E).
3. Une application linéaire et bijective de Edans Fest nommée isomorphisme de Evers F.
4. Une application qui est à la fois un endormorphisme et un isomorphisme est nommée automor-
phisme.
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Exercice 1
Soit f:EFun isomorphisme. Démontrer que l’application f1:FEest un isomorphisme.
Théorème 2 (Image directe et image réciproque d’un s.e.v. par une application linéaire)
Soit fL(E,F).
1. Si Hest un sous-espace vectoriel de E, alors
f(H) :=©f(u) : uHª £partie de Fformée des images des éléments de Hpar f¤
est un sous-espace vectoriel de F.
2. Si H0est un sous-espace vectoriel de F, alors
f1¡H0¢:=©uE:f(u)H0ª £partie de Eformée des antécédents des éléments de H0par f¤
est un sous-espace vectoriel de E.
Rédiger une démonstration de ce théorème.
2 Noyau et image d’une application linéaire
Dans cette partie, Eet Fdésignent deux K-espaces vectoriels.
Définition 4 (Noyau et image d’une application linéaire)
Soit fL(E,F).
1. Le noyau de fest défini par
Ker(f) :=f1({0F})=©uE:f(u)=0Fª £partie de Eformée des antécédents de 0Fpar f¤.
2. L’image de fest définie par
Im(f) :=f(E)=©f(u) : uEª £partie de Fformée des images des éléments de Epar f¤.
Corollaire 1 (Structure du noyau et de l’image d’une application linéaire)
Soit fL(E,F).
1. Ker(f) est un sous-espace vectoriel de E.
2. Im(f) est un sous-espace vectoriel de F.
Démonstration. Comme {0F}est un sous-espace vectoriel de Fet Eest un sous-espace vectoriel de E, les deux
assertions résultent du théorème 2. Q.E.D.
Théorème 3 (Critères d’injectivité et de surjectivité)
Soit fL(E,F).
1. fest injective si et seulement si Ker(f)={0E}.
2. fest surjective si et seulement si Im(f)=F.
Rédiger une démonstration de la première assertion de ce théorème. La deuxième n’est qu’une reformu-
lation de la définition de la surjectivité.
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3 Applications linéaires et dimension finie
Dans cette partie, Eet Fdésignent deux K-espaces vectoriels.
Définition 5 (Rang d’une application linéaire dont la source est de dimension finie)
Soit fL(E,F).
1. Si Eest de dimension finie, alors Im(f) est de dimension finie.
2. La dimension de Im(f) est appelée rang de fet est notée Rg(f). On a donc :
Rg(f) :=dim¡Im(f)¢.
Rédiger une démonstration du résultat sur la finitude de la dimension de Im(f). On mettra en exergue une
famille génératrice de Im(f), construite à partir une famille génératrice de Im(f).
Théorème 4 (Théorème du rang ou théorème noyau/image)
Soit fL(E,F). Si Eest de dimension finie, alors
dim(Ker(f)) +Rg(f)=dim(E).
Rédiger une démonstration de ce théorème fondamental.
Corollaire 2 (Applications linéaires et dimension finie)
Soit fL(E,F). On suppose Eet Fde dimension finie.
1. Si fest injective, alors dim(E)dim(F).
2. Si fest surjective, alors dim(E)dim(F).
3. Si fest injective et si dim(E)=dim(F) alors fest un isomorphisme.
4. Si fest surjective et si dim(E)=dim(F) alors fest un isomorphisme.
Expliquer, soigneusement, comment ces quatre assertions découlent du théorème du rang.
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