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| author | Anhgelus Morhtuuzh <anhgelus@anhgelus.world> | 2025-02-13 17:42:52 +0100 |
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| committer | Anhgelus Morhtuuzh <anhgelus@anhgelus.world> | 2025-02-13 17:42:52 +0100 |
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| parent | 755d27882e2cb21a5e30b6854bea8e4454f2328d (diff) | |
Ajout de la semaine des cours du 7 au 13 février
Diffstat (limited to 'semestre 2/maths/3- applications linéaires/cours.tex')
| -rw-r--r-- | semestre 2/maths/3- applications linéaires/cours.tex | 234 |
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diff --git a/semestre 2/maths/3- applications linéaires/cours.tex b/semestre 2/maths/3- applications linéaires/cours.tex new file mode 100644 index 0000000..e8c5963 --- /dev/null +++ b/semestre 2/maths/3- applications linéaires/cours.tex @@ -0,0 +1,234 @@ +%%===================================================================================== +%% +%% Filename: cours.tex +%% +%% Description: +%% +%% Version: 1.0 +%% Created: 03/06/2024 +%% Revision: none +%% +%% Author: YOUR NAME (), +%% Organization: +%% Copyright: Copyright (c) 2024, YOUR NAME +%% +%% Notes: +%% +%%===================================================================================== +\documentclass[a4paper, titlepage]{article} + +\usepackage[utf8]{inputenc} +\usepackage[T1]{fontenc} +\usepackage{textcomp} +\usepackage[french]{babel} +\usepackage{amsmath, amssymb} +\usepackage{amsthm} +\usepackage[svgnames]{xcolor} +\usepackage{thmtools} +\usepackage{lipsum} +\usepackage{framed} +\usepackage{parskip} +\usepackage{titlesec} +\usepackage{hyperref} + +\renewcommand{\familydefault}{\sfdefault} + +% figure support +\usepackage{import} +\usepackage{xifthen} +\pdfminorversion=7 +\usepackage{pdfpages} +\usepackage{transparent} +\newcommand{\incfig}[1]{% + \def\svgwidth{\columnwidth} + \import{./figures/}{#1.pdf_tex} +} + +\pdfsuppresswarningpagegroup=1 + +\colorlet{defn-color}{DarkBlue} +\colorlet{props-color}{Blue} +\colorlet{warn-color}{Red} +\colorlet{exemple-color}{Green} +\colorlet{corol-color}{Orange} +\newenvironment{defn-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{defn-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} +\newenvironment{warn-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{warn-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed {\advance\hsize-\width \FrameRestore}}% + {\endMakeFramed} +\newenvironment{exemple-leftbar}{% + \def\FrameCommand{{\color{exemple-color}\vrule width 3pt} \hspace{10pt}}% + \MakeFramed 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+\newenvironment{AQT}{{\fontfamily{qbk}\selectfont AQT}} + +\usepackage{LobsterTwo} +\titleformat{\section}{\newpage\LobsterTwo \huge\bfseries}{\thesection.}{1em}{} +\titleformat{\subsection}{\vspace{2em}\LobsterTwo \Large\bfseries}{\thesubsection.}{1em}{} +\titleformat{\subsubsection}{\vspace{1em}\LobsterTwo \large\bfseries}{\thesubsubsection.}{1em}{} + +\newenvironment{lititle}% +{\vspace{7mm}\LobsterTwo \large}% +{\\} + +\renewenvironment{proof}{$\square$ \footnotesize\textit{Démonstration.}}{\begin{flushright}$\blacksquare$\end{flushright}} + +\title{Applications linéaires et sous espace vectoriel} +\author{William Hergès\thanks{Sorbonne Université - Faculté des Sciences, Faculté des Lettres}} + +\begin{document} + \maketitle + \tableofcontents + \newpage + \section{Définition} + \begin{defn} + Une application $f$ est dite linéaire de $E$ dans $F$ (deux sev) si et seulement si : + $$ \forall (a,b)\in E^2,\forall (x,y)\in E^2,\quad f(ax+by) = af(x)+bf(y) $$ + \end{defn} + \begin{thm} + Toute application linéaire est représentable par une matrice. + \end{thm} + \begin{exemple} + Représentation d'une application linéaire de $\mathbb{R}^3\to \mathbb{R}^2$ : + $$ \begin{pmatrix} x\\y\\z \end{pmatrix} \longmapsto \begin{pmatrix} a_{1,1}&a_{1,2}&a_{1,3}\\a_{2,1}&a_{2,2}&a_{2,3} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x\\y\\z \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a_{1,1}x+a_{1,2}y+a_{1,3}z\\a_{2,1}x+a_{2,2}y+a_{2,3}z \end{pmatrix} $$ + \end{exemple} + \begin{defn} + L'image de $A$ une matrice représentant l'application linéaire $f$ de $E$ dans $F$ est notée $\mathrm{Im}A$ et : + $$ \mathrm{Im}A =\{AX|X\in E\}$$ + \end{defn} + L'image est l'ensemble des éléments atteints par l'application linéaire représentée par $A$. + \begin{defn} + Le noyau de $A$ une matrice représentant l'application linéaire $f$ de $E$ dans $F$ est noté $\mathrm{Ker}A$ et : + $$ \mathrm{Ker}A=\{X| AX = 0, X\in E\} $$ + \end{defn} + Le noyau est l'ensemble des éléments donnant 0 par $f$. + \begin{defn} + La dimension d'un espace vectoriel est le nombre de vecteur d'une base (sauf si la base vaut $\{0\}$, dans ce cas là sa dimension vaut 0). On note la dimension de $E$ $\mathrm{dim}E$. + + D'une manière formelle, soit $f$ une base de $E$, on a : + $$ \mathrm{dim}(E)=\mathrm{card}(f) $$ + (où $\mathrm{card}$ est le cardinal de $f$)\\ + sauf si $f=\{0\}$, où dans ce cas $\mathrm{dim}(E)=0$. + \end{defn} + \begin{thm} + La dimension de l'image de l'application linéaire $f$ représentée par les matrices $AX$ est égal au rang de $A$, i.e. + $$ \mathrm{dim}~\mathrm{Im}A = \mathrm{rg}A $$ + \end{thm} + \begin{thm}[Théorème du rang] + Soit $f$ une application linéaire de $E$ dans $F$. + + On a que : + $$ \mathrm{dim}E = \mathrm{dim}~\mathrm{Im}A+\mathrm{dim}~\mathrm{Ker}A $$ + \end{thm} + \begin{thm} + Les vecteurs colonnes au dessus de la matrice $A$ se trouvant au dessus des pivots constituent une base de l'image. + \end{thm} + \begin{exemple} + On a : + $$ \begin{pmatrix} 1&1&0\\1&1&0 \end{pmatrix} $$ + Après le pivot de Gauss, on obtient : + $$ \begin{pmatrix} \fbox{1}&1&0\\0&0&0 \end{pmatrix} $$ + Donc, une base de l'image est $\begin{pmatrix} 1\\1 \end{pmatrix} $ + + Comme $\begin{pmatrix} 1&0&0\\0&1&0 \end{pmatrix}$ est déjà échelonné, on a que $\begin{pmatrix} 1&0\\0&1 \end{pmatrix}$ est une base de l'image. + \end{exemple} + \section{Sous espace vectoriel} + \begin{defn} + Un sous espace vectoriel $V$ est un espace vectoriel si et seulement si : + \begin{itemize} + \item $V\neq \varnothing$ + \item pour tout $v_1,v_2\in V$, on a $v_1+v_2$ est bien dans $V$ + \item pour tout $v$ dans $V$ et pour tout $\lambda$ dans $\mathbb{K}$, on a $\lambda v\in V$ + \end{itemize} + \end{defn} + \begin{props} + L'image et le noyau d'une application linéaire sont des sous-espaces vectoriels. + \end{props} + \section{Déterminer une base du noyau} + On a une base de l'image et on a $A$, la matrice représentant l'application linéaire à l'origine. + + On sait que la base du noyau possède $\mathrm{dim}(E)-\mathrm{dim}~\mathrm{Im}(A)$ (théorème du rang). + + Pour chaque colonne sans pivot, on détermine un vecteur de la base du noyau (voir \href{}{ce gif}) +\end{document} |
