{"id":239279,"date":"2022-04-30T17:08:24","date_gmt":"2022-04-30T15:08:24","guid":{"rendered":"https:\/\/sherpas.com\/blog\/?p=239279"},"modified":"2024-08-28T22:48:37","modified_gmt":"2024-08-28T20:48:37","slug":"matrice-dune-application-lineaire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sherpas.com\/blog\/matrice-dune-application-lineaire\/","title":{"rendered":"D\u00e9finition et d\u00e9monstration : matrice d’une application lin\u00e9aire"},"content":{"rendered":"\n
Tu souhaites en savoir plus sur la notion de matrice d’une application lin\u00e9aire<\/strong> ? Am\u00e9liore tes connaissances sur cette notion gr\u00e2ce \u00e0 notre article d\u00e9di\u00e9 au chapitre : D\u00e9finition et d\u00e9monstration : matrice d’une application lin\u00e9aire<\/strong>. Prochaine \u00e9tape : r\u00e9ussis toutes tes interrogations \u00e9crites et orales sur la notion !<\/p>\n Et si tu veux franchir un nouveau palier dans ta pr\u00e9paration aux examens prends un cours de soutien scolaire d’alg\u00e8bre<\/a>. \ud83c\udf93<\/p>\n\n\n\n <\/p>\nSoit <\/p>\nSoit <\/span> <\/span> <\/span> <\/span> <\/p>\nSoient <\/p>\nOn note <\/span> <\/span> <\/p>\nSoient <\/p>\nSoit <\/span> <\/span> <\/p>\nComme <\/span> <\/span> <\/span> <\/span> <\/span> <\/span> <\/p>\nSoit <\/span> <\/span> <\/p>\nLe vecteur <\/p>\nSoit <\/span> <\/span> <\/p>\nSoit <\/span> <\/span> <\/span> <\/span> On ne modifie pas le rang d’une matrice en la multipliant \u00e0 droite ou \u00e0 gauche par une matrice inversible.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\nSoient <\/p>\nSoient <\/span> <\/span> <\/p>\nD’apr\u00e8s la proposition pr\u00e9c\u00e9dentes, comme les matrices <\/span> <\/span> <\/p>\nSoit <\/p>\nOn suppose qu’il existe <\/p>\nSoit <\/span> <\/span> <\/p>\nOn consid\u00e8re Pour tout \u00e9tudiant en qu\u00eate d’une compr\u00e9hension plus profonde, un cours particuliers de math\u00e9matiques<\/a> peut \u00e9clairer la notion complexe de la matrice d’une application lin\u00e9aire. \ud83d\udcd8<\/p>\n\n\n\n Cet article est extrait de l’ouvrage Maths MPSI-MP2I. Tout-en-un : cours, m\u00e9thodes, entra\u00eenement et corrig\u00e9s <\/a><\/em>(\u00e9ditions Vuibert, juin 2021) \u00e9crit par E. Thomas, S. Bellec, G. Boutard. ISBN n\u00b09782311408720<\/em><\/p>\n\n <\/div>\n <\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\nApplication lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0 une matrice<\/h2>\n\n\n\n
D\u00e9finitions <\/h3>\n\n\n\n
D\u00e9finition : Application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9 \u00e0 une matrice<\/h4>\n\n\n\n
. L’application lin\u00e9aire de
dans
dont la matrice dans les bases canoniques respectives de
et
est
est appel\u00e9e application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
.\n\n\n\n
Remarque : Matrice d’une application lin\u00e9aire<\/h4>\n\n\n\n
. L’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
est :\n
<\/p>\n\nDe plus, pour simplifier les notations, on identifie tout vecteur de
(resp. de
) \u00e0 sa matrice des coordonn\u00e9es dans la base canonique de
(resp. de
).
\n\nOn identifie \u00e0
, et
\u00e0
. Avec cette identification, l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
se r\u00e9\u00e9crit :
<\/p>\n\n\n\n
D\u00e9finition : Noyau et image d’une matrice<\/h4>\n\n\n\n
et
l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
.
\n est le noyau de
(c’est un sous-espace vectoriel de
). <\/li>\n
est l’image de
(c’est un sous-espace vectoriel de
). <\/li>\n\n\n\n
Remarques<\/h4>\n\n\n\n
.
\n. On a :\n
<\/p>\nLes lignes de
donnent un syst\u00e8me d’\u00e9quations lin\u00e9aires du noyau de
. <\/li>\n
la base canonique de
.
\n\nPour tout , en identifiant
\u00e0
, on a
. Autrement dit,
est la
-\u00e8me colonne
de
.
\n\nOn a alors : . Autrement dit, l’image de
est engendr\u00e9e par les colonnes de
. <\/li>\n\n\n\n
D\u00e9finition : Rang d’une matrice<\/h4>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\n
Remarque<\/h4>\n\n\n\n
et
l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
.
\nLes espaces vectoriels et
sont de dimensions finies, donc
est de rang fini et on sait que
.
\nDonc, par d\u00e9finition du rang de ,\n
\n\n\n\n
Th\u00e9or\u00e8me<\/h4>\n\n\n\n
une matrice carr\u00e9e. On note
l’endomorphisme canoniquement associ\u00e9 \u00e0
.
\nOn a l’\u00e9quivalence : \n est inversible si, et seulement si,
est un automorphisme.\n\nPar cons\u00e9quent, on a : \n
<\/p>\n\n\n\n
D\u00e9monstration<\/h4>\n\n\n\n
est carr\u00e9e d’ordre
, on sait que
est un endomorphisme de
. De plus, sa matrice dans la base canonique de
est
.
\nPar th\u00e9or\u00e8me, est inversible si, et seulement si,
est un automorphisme.
\nDe plus, comme est un endomorphisme et
est de dimension finie, on sait que \n
<\/p>\nD’o\u00f9,\n
<\/p>\nDe plus,
et
. Donc,
si, et seulement si,
.
\n\nD’o\u00f9, par d\u00e9finition du noyau, de l’image et du rang d’une matrice,\n<\/p>\n\n\n\n
Remarque<\/h4>\n\n\n\n
une matrice triangulaire sup\u00e9rieure.
\nLe vecteur appartient au noyau de
si, et seulement si,
est solution du syst\u00e8me homog\u00e8ne\n
<\/p>\nSi tous les coefficients
, … ,
sont non nuls, alors en r\u00e9solvant le syst\u00e8me (en partant de la derni\u00e8re ligne), on trouve
. Donc,
. Donc,
est inversible.
\nSupposons que les coefficients , … ,
ne soient pas tous non nuls. On peut alors consid\u00e9rer le plus petit entier
de
tel que
. On pose alors le vecteur
o\u00f9 :\n
,
; <\/li>\n
; <\/li>\n
<\/figure>\n\n\n\n
est non nul et appartient \u00e0
. Donc,
n’est pas inversible.\nOn retrouve que
est inversible si, et seulement si, ses coefficients diagonaux sont non nuls.
\nEn transposant, on obtient un r\u00e9sultat similaire pour les matrices triangulaires inf\u00e9rieures.\n\n\n\nTh\u00e9or\u00e8me<\/h4>\n\n\n\n
. On a :\n
<\/p>\n\n\n\n
D\u00e9monstration<\/h4>\n\n\n\n
l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
. Comme
est de dimension finie, on peut appliquer le th\u00e9or\u00e8me du rang \u00e0 l’application lin\u00e9aire
:\n
<\/p>\nOr,
et, par d\u00e9finition
,
. Donc,\n
<\/p>\n\n\n\n
Proposition<\/h4>\n\n\n\n
D\u00e9monstration<\/h4>\n\n\n\n
et
. On consid\u00e8re
(respectivement
) l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
(respectivement
).\nPar op\u00e9ration,
est l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
. D’o\u00f9,\n
\nDe plus, est inversible, donc
est un automorphisme. Or, on ne change pas le rang d’une application lin\u00e9aire en composant \u00e0 gauche par un isomorphisme<\/a>. Donc,\n
\nOn traite de la m\u00eame mani\u00e8re la multiplication \u00e0 droite par une matrice inversible.\n\n\n\nCorollaire<\/h4>\n\n\n\n
,
et
. Alors,\n
<\/p>\n\n\n\n
D\u00e9monstration<\/h4>\n\n\n\n
et
sont inversibles : \n
<\/p>\n\n\n\n
Th\u00e9or\u00e8me<\/h4>\n\n\n\n
.
\n tel que
, alors
est inversible et
. <\/li>\n
tel que
, alors
est inversible et
. <\/li>\n\n\n\n
D\u00e9monstration<\/h4>\n\n\n\n
tel que
.
\nOn consid\u00e8re (respectivement
) l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
(respectivement
). Par op\u00e9ration,
est l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
. Comme
, on a
.
\nOr, est un endomorphisme et
est de dimension finie. Donc, par th\u00e9or\u00e8me
est un automorphisme et
. Donc,
est inversible et
.
\nL’autre cas se traite de la m\u00eame mani\u00e8re.\n\n\n\nProposition<\/h4>\n\n\n\n
. On a :\n
<\/p>\n\n\n\n
D\u00e9monstration<\/h4>\n\n\n\n
(respectivement
) l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
(respectivement
).\nPar op\u00e9ration,
est l’application lin\u00e9aire canoniquement associ\u00e9e \u00e0
.
\nOr, en dimension finie,
\nDonc, par d\u00e9finition du rang d’une matrice \n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n