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Matrices & systèmes linéaires

Algèbre linéaire · leçon socle (gratuite)

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Matrices & systèmes — socle

Calcul matriciel. Somme et produit par un scalaire se font terme à terme. Le produit ABAB est défini si le nombre de colonnes de AA égale le nombre de lignes de BB ; le coefficient (i,j)(i,j) est le produit de la ligne ii de AA par la colonne jj de BB.

⚠️ Le produit matriciel n'est pas commutatif : en général ABBAAB\neq BA. Un produit peut être nul sans qu'aucun facteur ne le soit.

Exemple (produit).

(1234)(0110)=(2143).\begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix}\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}2&1\\4&3\end{pmatrix}.

Exemple (non commutatif). A=(1101), B=(1011)A=\begin{pmatrix}1&1\\0&1\end{pmatrix},\ B=\begin{pmatrix}1&0\\1&1\end{pmatrix} : AB=(2111)BA=(1112)AB=\begin{pmatrix}2&1\\1&1\end{pmatrix}\neq BA=\begin{pmatrix}1&1\\1&2\end{pmatrix}.

Systèmes linéaires — pivot de Gauss. On élimine les inconnues une à une par combinaisons de lignes, jusqu'à un système triangulaire qu'on résout en remontant.

Déterminant.

det(abcd)=adbc.\det\begin{pmatrix}a&b\\c&d\end{pmatrix}=ad-bc.
Pour le 3×3 : développement selon une ligne ou colonne (signes alternés (1)i+j(-1)^{i+j}), ou règle de Sarrus. Pour une matrice triangulaire : produit de la diagonale.

Exemple. det(123014002)=112=2\det\begin{pmatrix}1&2&3\\0&1&4\\0&0&2\end{pmatrix}=1\cdot1\cdot2=2 (matrice triangulaire : produit de la diagonale).

Exemple. det(2113)=2311=5\det\begin{pmatrix}2&1\\1&3\end{pmatrix}=2\cdot3-1\cdot1=5.

Inversibilité. Une matrice carrée AA est inversible     detA0\iff \det A\neq0. Inverse 2×2 :

A1=1detA(dbca).A^{-1}=\frac{1}{\det A}\begin{pmatrix}d&-b\\-c&a\end{pmatrix}.
Pour le 3×3 : méthode de Gauss-Jordan sur [AI][IA1][A\,|\,I]\to[I\,|\,A^{-1}].

Deux panneaux a fenetre identique : a gauche un determinant egal a 3, le carre unite devient un parallelogramme d'aire 3 ; a droite un determinant nul, le carre s'ecrase sur une droite et une direction entiere est envoyee sur zero.
Le déterminant est le facteur d'aire. S'il est nul, les colonnes sont colinéaires : le carré s'écrase sur une droite, la matrice n'est plus inversible, et toute une direction part sur 00 — c'est le noyau, étudié au palier approfondissement.

Exemple. A=(1234)A=\begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix} : detA=2\det A=-2, donc

A1=12(4231)=(213212).A^{-1}=\dfrac{1}{-2}\begin{pmatrix}4&-2\\-3&1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-2&1\\\tfrac32&-\tfrac12\end{pmatrix}.

Exemple. (2111)1=(1112)\begin{pmatrix}2&1\\1&1\end{pmatrix}^{-1}=\begin{pmatrix}1&-1\\-1&2\end{pmatrix} (det=1\det=1).

Lien système ↔ inversibilité. Un système carré a une solution unique     \iff le déterminant de sa matrice est non nul.

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Dans le palier approfondissement (Pro) : Matrices — applications linéaires, rang, paramètres

  • A. Applications linéaires & matrices
  • B. Noyau, image, rang
  • C. Déterminants d'ordre n & systèmes à paramètre

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