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Séance de cours

Orthogonalité: Norm, produit scalaire, perpendicularité

Dans cours

MATH-111(e): Algèbre linéaire

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de norme, de produit scalaire et de perpendiculaire en R^n, y compris la définition de norme, le calcul des produits scalaires, et l'explication géométrique des vecteurs orthogonaux. Il explore également la notion de perpendiculaire dans R^2 et R^3, le théorème de Pythagore, et le concept de compléments orthogonaux. La séance de cours se penche sur les propriétés des compléments orthogonaux, le calcul des distances entre les vecteurs, et le théorème de Pythagore sous une forme généralisée. De plus, il traite de la projection orthogonale, du concept de compléments orthogonaux dans les sous-espaces, et de la relation entre l'image et le noyau d'une matrice.

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Regarder sur Mediaspace

Enseignant·e·s (2)

Jérôme Scherer

Nicolas Boumal

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Complément orthogonal

En mathématiques, plus précisément en algèbre linéaire et en analyse fonctionnelle, le complément orthogonal W d'un sous-espace vectoriel W d'un espace préhilbertien V est l'ensemble des vecteurs de V qui sont orthogonaux à tout vecteur de W, c'est-à-dire Le complément orthogonal est toujours un sous-espace vectoriel fermé. Pour un espace de Hilbert, d'après le théorème du supplémentaire orthogonal, le complément orthogonal du complément orthogonal de W est l'adhérence de W, soit File:Orthogonal1.

Projecteur (mathématiques)

En algèbre linéaire, un projecteur (ou une projection) est une application linéaire qu'on peut présenter de deux façons équivalentes : une projection linéaire associée à une décomposition de E comme somme de deux sous-espaces supplémentaires, c'est-à-dire qu'elle permet d'obtenir un des termes de la décomposition correspondante ; une application linéaire idempotente : elle vérifie p = p. Dans un espace hilbertien ou même seulement préhilbertien, une projection pour laquelle les deux supplémentaires sont orthogonaux est appelée projection orthogonale.

Matrice (mathématiques)

thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.

Matrice orthogonale

Une matrice carrée A (n lignes, n colonnes) à coefficients réels est dite orthogonale si A A = I, où A est la matrice transposée de A et I est la matrice identité. Des exemples de matrices orthogonales sont les matrices de rotation, comme la matrice de rotation plane d'angle θ ou les matrices de permutation, comme Une matrice réelle A est orthogonale si et seulement si elle est inversible et son inverse est égale à sa transposée : A = A. Une matrice carrée est orthogonale si et seulement si ses vecteurs colonnes sont orthogonaux deux à deux et de norme 1.

Sous-espace vectoriel

En algèbre linéaire, un sous-espace vectoriel d'un espace vectoriel E, est une partie non vide F, de E, stable par combinaisons linéaires. Cette stabilité s'exprime par : la somme de deux vecteurs de F appartient à F ; le produit d'un vecteur de F par un scalaire appartient à F. Muni des lois induites, F est alors un espace vectoriel. L'intersection d'une famille non vide de sous-espaces de E est un sous-espace de E. La réunion d'une famille non vide de sous-espaces n'en est généralement pas un ; le sous-espace engendré par cette réunion est la somme de cette famille.

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Séances de cours associées (45)

Projection orthogonale sur le sous-espace vectoriel MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explique la projection orthogonale sur un sous-espace vectoriel dans l'espace euclidien.

Matrices et transformations orthogonales MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

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Vecteurs : Calculs de coordonnées

Couvre les calculs en coordonnées pour les vecteurs, y compris les bases, le produit scalaire et les déterminants, avec des interprétations géométriques et des exemples.

Produit Scalar: Propriétés géométriques

Couvre la définition et les propriétés géométriques du produit scalaire entre les vecteurs.

Orthogonalité et méthodes des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'orthogonalité, les normes et les distances dans les espaces vectoriels pour résoudre des systèmes linéaires.

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Projecteur (mathématiques)

Matrice (mathématiques)

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