# 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} \\) - \\( L_i \gets L_i + L_j \\) 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} \\)