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Eigenspaces: Définitions et exemples

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Description

Cette séance de cours couvre le concept d'espaces propres dans l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur la définition d'espaces propres associés à une transformation linéaire et à la diagonalisation des matrices. L'instructeur explique comment déterminer les eigenspaces par des exemples de transformations, de valeurs et de vecteurs. Diverses propriétés des espaces propres sont discutées, comme être un sous-espace vecteur. La séance de cours se termine par des exemples pratiques de détermination d'espaces propres pour des matrices et des valeurs spécifiques, montrant l'application d'espaces propres dans la résolution de systèmes d'équations.

Dans MOOC

Algèbre Linéaire (Partie 2)

Vous voulez apprendre l'algèbre linéaire, un précieux outil complémentaire à vos connaissances acquises durant vos études en économie, ingénierie, physique, ou statistique? Ou simplement pour la beauté de la matière? Alors ce cours est fait pour vous! Outre remplir le rôle d'outil dans les différentes branches mentionnées ci-dessus (permettant la résolution de problèmes concrets), l'algèbre linéaire, qui capture l'essence des mathématiques -à savoir, l'algèbre et la géométrie- vous introduira au monde plus

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.

Algèbre linéaire

vignette|R3 est un espace vectoriel de dimension 3. Droites et plans qui passent par l'origine sont des sous-espaces vectoriels. L’algèbre linéaire est la branche des mathématiques qui s'intéresse aux espaces vectoriels et aux transformations linéaires, formalisation générale des théories des systèmes d'équations linéaires. L'algèbre linéaire est initiée dans son principe par le mathématicien perse Al-Khwârizmî qui s'est inspiré des textes de mathématiques indiens et qui a complété les travaux de l'école grecque, laquelle continuera de se développer des siècles durant.

Matrice d'une application linéaire

En algèbre linéaire, la matrice d'une application linéaire est une matrice de scalaires qui permet de représenter une application linéaire entre deux espaces vectoriels de dimensions finies, étant donné le choix d'une base pour chacun d'eux. Soient : E et F deux espaces vectoriels sur un corps commutatif K, de dimensions respectives n et m ; B = (e, ... , e) une base de E, C une base de F ; φ une application de E dans F.

Matrice diagonalisable

En mathématiques, une matrice diagonalisable est une matrice carrée semblable à une matrice diagonale. Cette propriété est équivalente à l'existence d'une base de vecteurs propres, ce qui permet de définir de manière analogue un endomorphisme diagonalisable d'un espace vectoriel. Le fait qu'une matrice soit diagonalisable dépend du corps dans lequel sont cherchées les valeurs propres, ce que confirme la caractérisation par le fait que le polynôme minimal soit scindé à racines simples.

Système d'équations linéaires

En mathématiques et particulièrement en algèbre linéaire, un système d'équations linéaires est un système d'équations constitué d'équations linéaires qui portent sur les mêmes inconnues. Par exemple : Le problème est de trouver les valeurs des inconnues , et qui satisfassent les trois équations simultanément. La résolution des systèmes d'équations linéaires appartient aux problèmes les plus anciens dans les mathématiques et ceux-ci apparaissent dans beaucoup de domaines, comme en traitement numérique du signal, en optimisation linéaire, ou dans l'approximation de problèmes non linéaires en analyse numérique.

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Séances de cours associées (64)

Valeurs propres: trouver des méthodes MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 2)

Explique les méthodes de recherche des valeurs propres dans l'algèbre linéaire à travers des exemples.

Diagonalisation des matrices : théorie et exemples

Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.

Algèbre linéaire : applications et matrices

Explore les concepts d'algèbre linéaire à travers des exemples et des théorèmes, en se concentrant sur les matrices et leurs opérations.

Algèbre linéaire : opérations et applications

Explore les opérations et les applications de l'algèbre linéaire dans la résolution d'équations et de transformations.

Algèbre linéaire: Integers

Explore l'algèbre linéaire sur les entiers, en mettant l'accent sur les solutions aux équations A.xb et à la forme normale Hermite.

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Concepts associés (32)

Valeur propre, vecteur propre et espace propre

Algèbre linéaire

Matrice d'une application linéaire

Matrice diagonalisable

Système d'équations linéaires

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