Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Espaces vectoriels et bases

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 explore le concept abstrait des espaces vectoriels, en explorant des exemples tels que l'espace des polynômes de degré n ou moins. La notion de vecteur subspatial est introduite, ainsi que le concept pratique d'indépendance linéaire et de bases. L'instructeur explique les critères pour déterminer si un ensemble de vecteurs est linéairement indépendant et comment vérifier s'ils forment une base pour un sous-espace. À travers des exemples dans R2 et R3, la séance de cours illustre l'importance de l'indépendance linéaire et le rôle des bases dans la génération de sous-espaces. La discussion sétend aux matrices, en soulignant la relation entre les matrices inversible et les bases dans Rn. La séance de cours se termine par un accent sur la base canonique de Rn, en soulignant la signification de la matrice d'identité dans la définition des bases.

Cette vidéo est disponible exclusivement sur Mediaspace pour un public restreint. Veuillez vous connecter à Mediaspace pour y accéder si vous disposez des autorisations nécessaires.

Regarder sur Mediaspace

Enseignant·e·s (2)

Jérôme Scherer

Nicolas Boumal

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Matrice inversible

En mathématiques et plus particulièrement en algèbre linéaire, une matrice inversible (ou régulière ou encore non singulière) est une matrice carrée A pour laquelle il existe une matrice B de même taille n avec laquelle les produits AB et BA sont égaux à la matrice identité. Dans ce cas la matrice B est unique, appelée matrice inverse de A et notée B = A. Cette définition correspond à celle d’élément inversible pour la multiplication dans l’anneau des matrices carrées associé.

Espace vectoriel

vignette|Dans un espace vectoriel, on peut additionner deux vecteurs. Par exemple, la somme du vecteur v (en bleu) et w (en rouge) est v + w. On peut aussi multiplier un vecteur, comme le vecteur w que l'on peut multiplier par 2, on obtient alors 2w et la somme devient v + 2w. En mathématiques, plus précisément en algèbre linéaire, un espace vectoriel est un ensemble d'objets, appelés vecteurs, que l'on peut additionner entre eux, et que l'on peut multiplier par un scalaire (pour les étirer ou les rétrécir, les tourner, etc.

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.

Espace vectoriel topologique

En mathématiques, les espaces vectoriels topologiques sont une des structures de base de l'analyse fonctionnelle. Ce sont des espaces munis d'une structure topologique associée à une structure d'espace vectoriel, avec des relations de compatibilité entre les deux structures. Les exemples les plus simples d'espaces vectoriels topologiques sont les espaces vectoriels normés, parmi lesquels figurent les espaces de Banach, en particulier les espaces de Hilbert. Un espace vectoriel topologique (« e.v.t.

Matrice identité

En mathématiques, plus précisement en algèbre linéaire, une matrice identité ou matrice unité est une matrice carrée diagonale dont la diagonale principale est remplie de , et dont les autres coefficients valent . Elle peut s'écrire : La matrice identité de taille se note : Il est possible de noter les coefficients de la matrice identité d'ordre avec le delta de Kronecker : avec Les matrices identité sont des matrices unitaires et sont donc inversibles et normales.

Afficher plus

Séances de cours associées (46)

Indépendance linéaire et base

Explique l'indépendance linéaire, la base et le rang matriciel avec des exemples et des exercices.

Algèbre linéaire de base

Introduit les bases de l'algèbre linéaire, y compris l'indépendance linéaire, l'injectivité, la surjectivité et les bases dans les espaces vectoriels.

Espaces vectoriels: propriétés et exemples

Explore les espaces vectoriels, en se concentrant sur les propriétés, les exemples et les sous-espaces dans un exercice pratique sur les polynômes.

Espaces vectoriaux : propriétés et opérations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés et les opérations des espaces vectoriels, y compris l'addition et la multiplication scalaire.

Sous-espaces vectoriels dans R4 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les sous-espaces vectoriels dans R4, les matrices symétriques, les vecteurs de base et les formes canoniques.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Matrice inversible

Espace vectoriel

Sous-espace vectoriel

Espace vectoriel topologique

Matrice identité

Afficher plus