Applications linéaires

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1
Définition application linéaire
f est une application linéaire si:
Pr tt u et v dans E, f(λu+µv)=λf(u)+µf(v)
L(E,F) est l'ensemble des applications linéaires de E vers F
Si f est linéaire de E vers F alors f(0E)=0F
2
Endomorphisme
C'est une application linéaire de E vers E
3
Automorphisme
C'est un endomorphisme de E bijectif
4
Isomorphisme
C'est une application linéaire bijective
5
Opérations sur les applications linéaires
Toute combinaison linéaire de 2 application linéaires est linéaire
L(E,F) est un K-espace vectoriel
La composée de 2 application linéaires est linéaire
Si f E L(E,F) et g E L(F,G)
Alors gof est définie sur E et est linéaire de E vers G
6
Isomorphisme de composée
Si f est un isomorphisme de E vers F
Si g est un isomorphisme de F vers G
Alors gof est un isomorphisme de E vers G et (gof)^-1=f^-1*og^-1
7
Isomorphisme d'une composée f et f^-1
Si f est un isomorphisme de E vers F
Si f^-1 est un isomorphisme de F vers E
Pr tt u dans F, (fof^-1)(u)=u
Pr tt u dans E, (f^-1of)(u)=u
8
Noyau et image de f
On appelle noyau de f, note Ker(f), l'ensemble des vecteurs u de E tels que f(u)=0F
On appelle image de f, note Im(f), l'ensemble des images des vecteurs de E par f
Si f est une application linéaire de E vers F alors,
f est injective <=> Ker(f)={0E}
f est surjective <=> Im(f)=F
9
Théorème de 12h25
Si f est une application linéaire de E vers F
Si (e1, e2,..., en) est une base de E
Alors Im(f)=Vect(f(e1), f(e2),..., f(en))
Cad que cette famille est génératrice de Im(f)
10
Isomorphisme en dimension finie
Soit E un ev de dim n
Soit f E L(E,F) alors
F est un isomorphisme ssi l'image de la base de E est une base de F
Donc si f est un isomorphisme de E et que B en est la base alors f(B) est une base de F et dim F = dim E (jamais l'inverse)
11
Théorème du rang
Si f E L(E,F) où E un ev de dim finie alors:
Dim E=dim Ker(f)+dim Im(f)
12
Théorème bijectivité sur des ensembles de même dimension
Soit f E L(E,F) avec E et F de même dimension finie
On a alors: f injective <=> f surjective
13
Rang d'une famille de vecteurs
C'est la dimension de l'espace vectoriel engendré par la famille, noté rg
On peux le calculer en écrivant les vecteurs sous forme de matrice, de l'échelonner et de compter le nombre de pivots qui sera le rang
14
Rang d'une application linéaire
rg(f)=dim Im(f)
15
Résolution d'une équation linéaire
Une équation linéaire est sous la forme f(u)=b, il y a 2 cas de figures:
1) b n'a pas d'antécédent donc il n'y a aucune solution
2) b a au moins une solution cad f(u0)=b, une solution de f(u)=b est u=u0+w avec w=u-u0
Si Ker(f)={0}, l'unique solution est u0
Sinon il y a une infinité de solution
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