6.1 LE LANGAGE MATRICIEL Cours 16. Aujourdhui, nous allons voir La définition dune matrice Plusieurs définitions de matrice particulière La somme de matrices.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Eléments d'algèbre linéaire
Advertisements

Les matrices.
Johann Carl Friedrich GAUSS
VII) Formalisme Quantique
Unité #1 Analyse numérique matricielle Giansalvo EXIN Cirrincione.
Cours du 20 septembre Exceptionnellement, le cours prévu pour le mercredi 20 septembre se donnera Mardi le 19 septembre de 13h30 à 15h20 à la salle 1112.
Cours LES PLANS. Au dernier cours nous avons vus Léquation vectoriel et léquation normale dune droite dans le plan. Léquation vectoriel dune droite.
Rappel... Sous-espaces de Rn: Définition;
Cours DÉTERMINANT. Au dernier cours nous avons vus Linverse dune matrice. Quelques théorèmes qui encadrent son existence. Les matrices élémentaires.
VI – Rang d’une matrice Mots clés : Rang.
Transformations Montage préparé par : S André Ross
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Algèbre vectorielle Montage préparé par : André Ross
Rappel... Opérations élémentaires sur les matrices:
1.2 COMPOSANTES DES VECTEURS
Aujourdhui: Vérification des devoirs. Retour. Titre de la leçon et contextualisation. Lacquisition des connaissances déclaratives, procédurale et conditionnelles.
Systèmes d’équations linéaires
Chapitre 3bis Applications linéaires et Matrices
Examen partiel #2 Mercredi le 15 novembre de 13h30 à 15h20
Rappel... Solution itérative de systèmes linéaires (suite et fin).
7.1 TRANSFORMATION LINÉAIRE Cours 19. Au dernier cours nous avons vus Le déterminant dune matrice carré Les propriétés du déterminant La matrice adjointe.
Clique sur la souris ou sur la flèche en bas
2.1 LONGUEURS ET DISTANCES Cours 4 1.
1.3 COORDONNÉES DES POINTS
Espaces vectoriels Montage préparé par : S André Ross
Introduction aux matrices : exemples en dynamique de population
Examen partiel #3 Mercredi le 15 décembre de 15h30 à 17h20
Rappel... Systèmes dynamiques: discrets; continus.
Rappel... Formes échelon et échelon réduit Pivots Span
Algèbre linéaire (GCI –100)
1.2 FONCTIONS Cours 2.
5.1 SYSTÈME DÉQUATIONS LINÉAIRES Cours 13. Au dernier cours nous avons vus Léquations vectoriel et léquation normale dun plan. Lintersection de deux plans.
3.1 DÉTERMINANTS (SUITE) Cours 6.
1.1 LES VECTEURS GÉOMÉTRIQUES
3.2 PRODUIT VECTORIEL Cours 7.
Régression linéaire (STT-2400)
Messages Pas de dépannage mardi le 26 à 11h30. Achat de groupe de Matlab version étudiante?
2.2 PRODUIT SCALAIRE ET CALCUL D’ANGLES
Rappel... Matrices bloc. Décomposition des matrices:
Matrices Montage préparé par : André Ross
Transformations linéaires et sous-espaces associés
Sous-espaces vectoriels engendrés
7.3 AUTRES TRANSFORMATIONS Cours 21. Au dernier cours nous avons vus Les homothéties Les étirements Les rotations Les réflexions.
Les Matrices Une matrice est un arrangement rectangulaire de nombres disposés en colonnes et lignes T = T est une matrice de 3 X.
Cours du 25 octobre Mardi le 24 octobre
Rappel... Diagonalisation. Transformations linéaires.
Examen partiel #1 Mercredi le 4 octobre de 13h30 à 15h20
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Rappel... Valeurs propres et vecteurs propres. Définitions;
Cours de mathématiques économiques
01/09/2009 CalculmatricielCalculmatriciel. I. Matrices.
Les Matrices Une matrice est un arrangement rectangulaire de nombres disposés en rangées et colonnes T = T est une matrice de 3.
L’endomorphisme le plus simple est l’ homothétie
8.1 LES NOMBRES COMPLEXES cours 26. Avec la venue de: Doigts Dettes Tartes Distances.
CHAPITRE 1: LES FONCTIONS.
Résolution d’un problème de diffusion 3D
3.1 DÉTERMINANTS Cours 5.
CHAPITRE III Calcul vectoriel
7.4 VECTEURS PROPRES Cours 22. Au dernier cours nous avons vus ✓ Les cisaillements ✓ Les projections orthogonales ✓ Les projections obliques.
La fonction carrée est une fonction paire
Les fonctions de référence
Calendrier (sur MathSV)
SÉRIE DE TAYLOR cours 28.
Structure de groupe Def: un groupe est un ensemble (G,*) où
ALGEBRE LINEAIRE Chapitre 3 Les Matrices.
QUATERNION Arithmétique des quaternions
1.1 LES VECTEURS GÉOMÉTRIQUES
Pierre Joli Cours de Mathématique Pierre Joli
Cours 3 FONCTION DÉRIVÉE. Au dernier cours, nous avons vu ✓ Taux de variation moyen ✓ Dérivée en un point.
MATHÉMATIQUES L1 Second Semestre Armand Taranco. BIBLIOGRAPHIE Dupont : Algèbre pour les sciences économiques, Flash U, A. Colin. Bernard Guerrien, Isabelle.
Transcription de la présentation:

6.1 LE LANGAGE MATRICIEL Cours 16

Aujourdhui, nous allons voir La définition dune matrice Plusieurs définitions de matrice particulière La somme de matrices La multiplication dune matrice par un scalaire La multiplication de matrices

Définition: 3 Une matrice de format est un tableau rectangulaire ordonné de éléments disposés sur lignes et colonnes. Parfois, on spécifie la taille de la matrice ici

Définition: 4 Une matrice ligne est une matrice de format. Une matrice colonne est une matrice de format. Définition: Exemple:

Définition: 5 Une matrice nulle est une matrice dont toutes les entrées sont nulles. Exemple:

Définition: 6 Une matrice carrée est une matrice de format. Exemple:

Définition: 7 La diagonale principale dune matrice carrée est lensemble des éléments de la forme.

Définition: 8 Une matrice triangulaire supérieure (inférieure) est une matrice carrée dont tous les éléments sous (au dessus) la diagonale principale sont nuls.

Définition: 9 Une matrice identité est une matrice carrée dont les éléments de la diagonale principale sont tous 1 et les autres sont tous nuls.

Définition: 10 Une matrice symétrique est une matrice carrée qui est symétrique par rapport à la diagonale principale. Cest-à-dire que.

Définition: 11 Une matrice anti-symétrique est une matrice carrée qui est anti-symétrique par rapport à la diagonale principale. Cest-à-dire que.

Définition: 12 La somme des deux matrices est lopération interne définit comme suit; Soit et deux matrices de même format, quon note:

Exemple:

Propriétés de la somme de matrices Soit, et

Définition: Soit une matrice et un nombre réel, la multiplication par un scalaire est lopération externe définit comme suit;

Exemple:

Propriétés de la multiplication par un scalaire

Définition: Un espace vectoriel sur les réels est la donnée 1. dun ensemble dont les éléments sont nommés des vecteurs 2. dune opération interne sur appelée la somme qui respecte les propriétés suivantes 3. dune opération externe de sur appelée multiplication par un scalaire qui respecte les propriétés suivantes 18

Définition: La transposée dune matrice, notée, est la matrice. Exemple:

Propriétés de la transposition

On peut reformuler la définition dune matrice symétrique et anti-symétrique à laide des transposées. est symétrique est anti-symétrique

Définition: Soit et deux matrices, on définit le produit de ces deux matrices comme étant la matrice Remarque:

Exemple:

Lexemple ici est assez clair!!!

Propriétés de la multiplication de matrice

Exemple: Après une pub de bière Molson Boréal Heineken Molson Boréal Heineken

Molson Boréal Heineken Molson Boréal Heineken

On a donc un système déquations linéaires homogènes à résoudre. Ici est un état stable.

Léquilibre de la bière:

Aujourdhui, nous avons vu La définition dune matrice Plusieurs définitions de matrice particulière La somme de matrices La multiplication dune matrice par un scalaire La multiplication de matrices

Devoir: p.200 # 1 à 15