Algèbre Linéaire
Table des matières
  • I. Préface
    • I.1 À propos de ce cours
    • I.2 Références bibliographiques
    • I.3 Notation
  • 1. Systèmes d'équations linéaires
    • PDF du Chapitre
    • 1.1 Introduction
    • 1.2 Définition et exemples
    • 1.3 Sur le nombre de solutions d'un système linéaire
    • 1.4 Transformer un système en un autre
    • 1.5 Matrices et algorithme de Gauss
  • 2. Vecteurs de \(\mathbb{R}^n\)
    • PDF du Chapitre
    • 2.1 Définitions
    • 2.2 Colinéarité
    • 2.3 Combinaisons linéaires et parties engendrés
    • 2.4 Indépendance linéaire
  • 3. Formulation vectorielle des systèmes d'équations linéaires
    • PDF du Chapitre
    • 3.1 Systèmes d'équations linéaires: formulation vectorielle
    • 3.2 Sur le nombre de solutions d'un système d'équations linéaires (bis)
    • 3.3 Systèmes d'équations linéaires homogènes et inhomogènes
    • 3.4 Applications linéaires entre \(\mathbb{R}^n\) et \(\mathbb{R}^m\): introduction
    • 3.5 Matrice d'une application linéaire entre \(\mathbb{R}^n\) et \(\mathbb{R}^m\)
  • 4. Définitions abstraites I: espaces vectoriels, sous-espaces vectoriels et applications linéaires entre espaces vectoriels
    • PDF du Chapitre
    • 4.1 Motivation
    • 4.2 Définition et exemples
    • 4.3 Colinéarité et indépendance linéaire
    • 4.4 Sous-espaces vectoriels
    • 4.5 Applications linéaires
    • 4.6 Applications linéaires de \( \mathbb{R}^n \) dans \( \mathbb{R}^m \) injectives, surjectives et bijectives
    • 4.7 Transformations géométriques\({}^{{\color{red}\star}}\)
  • 5. Les opérations matricielles
    • PDF du Chapitre
    • 5.1 Introduction
    • 5.2 Produit matriciel
    • 5.3 Transposition
    • 5.4 Propriétés du produit et de la transposition de matrices
    • 5.5 Inversion de matrices: définition et propriétés de base
    • 5.6 Inversion de matrices carrées de taille \(2\times 2\)
    • 5.7 Inversion de matrices carrées de taille \(n\times n\): matrices élémentaires et algorithme de Gauss-Jordan
  • 6. Déterminant
    • PDF du Chapitre
    • 6.1 Introduction
    • 6.2 Déterminant des matrices de taille \(2\times 2\) revisité
    • 6.3 Déterminant des matrices de taille \(n\times n\)
    • 6.4 Propriétés du déterminant
    • 6.5 Interprétation géométrique du déterminant de matrices de taille \(3 \times 3\)
    • 6.6 La formule \(\det(AB)=\det(A)\det(B)\)
    • 6.7 Critères d'inversibilité de matrices carrées
    • 6.8 Formule de Cramer et conséquences\({}^{{\color{red}\star}}\)
  • 7. Définitions abstraites II: bases, dimension et théorème du rang
    • PDF du Chapitre
    • 7.1 Introduction
    • 7.2 Bases
    • 7.3 Dimension
    • 7.4 Lien entre familles libres, familles génératrices et applications linéaires
    • 7.5 Une base pour \(\mathrm{Ker}(A)\)
    • 7.6 Une base pour \(\mathrm{Im} (A)\)
    • 7.7 Le Théorème du Rang
  • 8. Représentations en coordonnées et matricielles
    • PDF du Chapitre
    • 8.1 Introduction
    • 8.2 Coordonnées d'un vecteur relatives à une base
    • 8.3 Représentation matricielle d'une application linéaire relative à deux bases
    • 8.4 Les matrices de passage
    • 8.5 Formule de changement de base
    • 8.6 Exemples
  • 9. Valeurs et vecteurs propres
    • PDF du Chapitre
    • 9.1 Motivation
    • 9.2 Définitions de valeur propre, de vecteur propre et d'espace propre
    • 9.3 Le polynôme caractéristique
    • 9.4 Multiplicités algébriques et géométriques
  • 10. Diagonalisation
    • PDF du Chapitre
    • 10.1 Motivation et définition
    • 10.2 Vecteurs propres associés à des valeurs propres distinctes
    • 10.3 Critère de base
    • 10.4 Deuxième critère
    • 10.5 Puissances de matrices diagonalisables
    • 10.6 Diagonalisation dans le cas complexe\({}^{{\color{red}\star}}\)
  • 11. Produit scalaire et orthogonalité
    • PDF du Chapitre
    • 11.1 Introduction
    • 11.2 Norme et distance euclidiennes
    • 11.3 Produit scalaire euclidien
    • 11.4 Définition abstraite de produit scalaire et exemples
    • 11.5 À propos de \(\mathrm{Col}(A)\) et \(\mathrm{Lgn}(A)\)
    • 11.6 Familles orthogonales
    • 11.7 Projection sur un vecteur
    • 11.8 Projection sur un sous-espace vectoriel
    • 11.9 Le procédé d'orthogonalisation et d'orthonormalisation de Gram-Schmidt
    • 11.10 La décomposition QR
  • 12. La méthode des moindres carrés
    • PDF du Chapitre
    • 12.1 Introduction
    • 12.2 Méthode générale
    • 12.3 Utilisation de la décomposition QR
  • 13. Diagonalisation de matrices symétriques via matrices orthogonales
    • PDF du Chapitre
    • 13.1 Introduction
    • 13.2 Rappel sur les matrices symétriques et orthogonales
    • 13.3 Sur les espaces propres d'une matrice symétrique
    • 13.4 Théorème de décomposition spectrale
  • 14. La décomposition en valeurs singulières
    • PDF du Chapitre
    • 14.1 Introduction
    • 14.2 Existence
    • 14.3 Exemples
    • 14.4 Représentation d'une matrice suite sa décomposition en valeurs singulières\({}^{{\color{red}\star}}\)
    • 14.5 Élongations et ellipsoïdes\(^{{\color{red}\star}}\)

© 2025, S. Friedli, S. Ramoneda, EPFL