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2023-02-21 22:50:56 +01:00
# Les Matrices
On considére un system:
\\[
\begin{cases}
x - 2y + 3z = 4 \\\\
2x + y - 4z = 3 \\\\
-3x + 5y -z = 0
\end{cases}
\\]
Un système est caractérisé par ses cohéfficients et par les thermes indépendants.
Les nombres sont placés à des positions bien précises.
On peut représenter ces nombres dans un tableau
\\[
\begin{pmatrix}
1 &-2 &3 &4 \\\\
2 &1 &-4 &3 \\\\
-3 &5 &-1 &0
\end{pmatrix}
\text{ On dit que M est une matrice de taille } 3 * 4
\\]
Une matrice de taille \\( m * n \quad (m,n \in \mathbb{N}_ 0 ) \\) est un tableau
dont les éléments sont rangés selon m lignes et n colonnes
\\[
A = \begin{pmatrix}
a_{11} &a_{12} &\cdots &a_{1n} \\\\
a_{21} &a_{22} &\cdots &\vdots \\\\
\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\\\
a_{m1} &\cdots &\cdots &a_{mn}
\end{pmatrix}
a_{23} \text{ est situé 2e ligne, 3e colonne } \\\\
A = (a_{ij} a_{ij} \text{ est un terme de } A)
\\]
## Operations sur les matrices
### Egalitée
\\( A = B \iff A \text{ et } B \\) ont la même taille et \\( a_{ij} = b_{ij} \quad \forall i,j \\)
### Transposition
\\( A^t \\) est la matrice dont les lignes et les colonnes de \\( A \\) sont inversée
#### Exemple
\\[
A = \begin{pmatrix}
1 &2 \\\\
3 &4
\end{pmatrix}
A^t = \begin{pmatrix}
1 &3 \\\\
2 &4
\end{pmatrix}
\\]
### Produit par un scalaire
- Soit \\( A \in \mathbb{R}^{m * n} \quad k \in \mathbb{R} \\)
- La matrice \\( k * a \\) est une matrice \\( B \\) de taille \\( m * n \\) tel que
- \\( b_{ij} ka_{ij} \quad \forall i,j \\)
#### Exemple
\\[
2\begin{pmatrix}
1 &2 &3\\\\
4 &5 &6
\end{pmatrix}
= \begin{pmatrix}
2 &4 &6\\\\
8 &10 &12
\end{pmatrix}
\\]
### Produit de 2 matrices
\\[
A * B = C \quad
\begin{align}
c_{ij} &= a_{ij} * b_{ij} + ... a_{in} * b_{nj} \\\\
&= \displaystyle\sum_{k=1}^{n} a_{ik} * b_{kj}
\end{align}
\\]
#### Exemple
\\[
\begin{pmatrix}
2 &1 &-1 \\\\
3 &0 &2
\end{pmatrix} *
\begin{pmatrix}
1 \\\\
-2 \\\\
2
\end{pmatrix} =
\begin{pmatrix}
2 - 2 - 2 \\\\
3 + 0 + 4
\end{pmatrix} =
\begin{pmatrix}
-2 \\\\
7
\end{pmatrix}
\\]
## Résoudre des système d'équation
### Via l'échelonnement des matrices
1) \\( [A | B] \\) (A augmenté de B)
2) Echeloner notre matrice ( Grace aux transformations elementaires ci-dessous )
- \\( L_i \leftrightarrow L_j\\) (Echange de lignes)
- \\( L_i \gets \alpha L_i \quad \alpha \in \mathbb{R} \\)
2023-02-21 22:52:16 +01:00
- \\( L_i \gets L_i + L_j \\)
2023-02-21 22:50:56 +01:00
3) Revenir au système et trouver S
### Via le calcul de déterminants
Un déterminant est un réel calculé sur une matrice carrée
#### La méthode de Sarros
Cette méthode ne fonctionne que pour les matrices 2x2 et 3x3
##### 2x2
- Soit \\( A \in \mathbb{R}^{2 * 2} \\)
\\[
\det A =
\begin{vmatrix}
a_{11} &a_{12} \\\\
a_{21} &a_{22}
\end{vmatrix}
= (a_{11} * a_{22}) - (a_{12} * a_{21})
\\]
##### 3x3
- Soit \\( B \in \mathbb{R}^{3 * 3} \\)
\\[
\det B =
\begin{vmatrix}
b_{11} &b_{12} &b_{13} \\\\
b_{21} &b_{22} &b_{23} \\\\
b_{31} &b_{32} &b_{33} \\\\
\end{vmatrix}
= (b_{11} * b_{22} * b_{33}) + (b_{12} * b_{23} * b_{31}) + (b_{13} * b_{21} * b_{32}) - (b_{13} * b_{22} * b_{31}) - (b_{12} * b_{21} * b_{33}) - (b_{11} * b_{23} * b_{32})
\\]
### La méthode des cofacteurs
Utilisé pour les matrices + grandes ou égales à 3x3
- **Un Mineur** de l'élément \\( a_{ij} \\) est le déterminant de la matrice \\( Aij \\)
- C'est à dire la matrice \\( A \\) où on a supprimé la ligne i et la conlonne j
- On la note \\( M_{ij} \\)
- Le **Cofacteur** de la position ij est le nombre \\( (-1)^{i+j} * M_{ij} \\)
- On le note \\( C_{ij} \\)
On choisit ensuite une ligne a déveloper, au plus il y a de zeros au mieux c'est
- Soit \\( A \in \mathbb{R}^{n * n} \\)
- Si on développe la ie Ligne
- \\( \forall 1 \leq i \leq n \quad \det A = \displaystyle\sum_{j=n}^n a_{ij} * C_{ij} \\)