Aide simple. Prendre un vecteur \(u\) quelconque de \(E\), l'écrire dans la base \(B\), calculer son image \(f(u)\), puis traduire l'égalité \(f(u)=0\). Pour l'image de \(f\) consulter la méthodologie.
En mathématiques, un endomorphisme est un morphisme (ou homomorphisme) d'un objet mathématique dans lui-même. Ainsi, par exemple, un endomorphisme d'espace vectoriel E est une application linéaire f : E → E, et un endomorphisme de groupe G est un morphisme de groupes f : G → G, etc.
Expression analytique et matrice d'une application linéaire : Lorsque E et F sont de dimensions finies n et p, de bases respectives B = (e1, ..., en) et B' = (e'1, ..., e'p), la linéarité de f : E → F permet d'écrire : Quel que soit v = xe1 + ye2 + ze3 +... : f(v) = xf(e1) + yf(e2) + zf(e2) +...
Formulaire : Si X est le vecteur colonne représentant x∈E x ∈ E dans la base B , si Y est le vecteur colonne représentant u(x) dans la base B′ , et si A est la matrice de u dans les bases B et B′ , alors Y=AX.
Si F = K on dit que f est une forme linéaire. Si F = E, f est appelée un endomorphisme. Pour montrer que f est une application linéaire, il suffit de vérifier que f(u + λv) = f(u) + λf(v) pour tous u, v ∈ E,λ ∈ K.
∀ x ∈ ker(f), f(x)=0. L'ensemble des x forme un sous espace vectoriel de l'ensemble de départ. Im(f) est l'ensemble des y ∈ l'ensemble d'arrivée qui ont un antécédent par f, Im(f) fome aussi un sous espace vectoriel.
On a, f(e1) = (2,-1,5) = 2v1 -5v2, f(e2)=(-1,-1,-1) = -v1 +v2, f(e3) = (1,0,0) = v1 -v2 -v3. Donc, MC,B(f) = 2 -1 1 5 1 -1 0 0 -1 . Exercice 1-4 Soient c = (e1,e2,e3) la base canonique de R3.
Le noyau de f , noté par Ker(f ), est l'ensemble des antécédents du vecteur 0 : Ker(f ) = {x | f (x) = 0} = {x | Ax = 0} = l'ensemble solutions du système Ax = 0 . {y (−1 1 ) | y ∈ R} = 〈 (−1 1 ) 〉. Donc une base est (−1 1 ) .
Imf := {w ∈ R3|∃v ∈ R2,w = f (v)}. Définition Si f : E → F est une application linéaire, son image, notée Imf , est donc l'ensemble des vecteurs de F de la forme f (v) avec v ∈ E : Imf := {f (v)|v ∈ E}.
Pour déterminer ses valeurs propres il faut, d'après la caractérisation précédente, chercher les éléments de , tels que det ( f − λ I d E ) = 0 . Pour cela il est naturel d'écrire la matrice associée à dans la base canonique et de calculer det ( A − λ I 2 ) qui est égal à det ( f − λ I d E ) .
En algèbre linéaire, si f est une application linéaire, alors f(0)=0 (où 0 est le vecteur nul).
Remarque. Pour montrer qu'un endomorphisme f ∈ L(E) est bijective, il suffit de montrer que f est injectif (en montrant par exemple que Ker(f) = {0E}) ou que f est surjectif (en montrant Im(f) = F).
Démonstration : si f est bijective, alors elle est injective. On a alors Ker f = {0} et, d'apr`es le théor`eme du rang, dim E = rg f = dim Im f. Comme Im f ⊂ F et que dim E = dim F, on en déduit que Im f = F et f est surjective.
On appelle noyaude la matrice A, noté Ker (A) , l'ensemble des matrices colonnes X ∈ Mq,1(R) telles que AX = (0)p×1 .
Pour démontrer que Imf et kerf sont des sous-espaces supplémentaires, il suffit de montrer que leur intersection est réduite au vecteur nul.
Ker est un appellatif toponymique breton utilisé le plus souvent comme premier élément d'un toponyme. Il désigne un lieu habité, un domaine, un hameau. Il est également courant dans les patronymes bretons.
Une image matricielle, ou « carte de points » (de l'anglais bitmap), est une image constituée d'une matrice de points colorés. C'est-à-dire, constituée d'un tableau, d'une grille, où chaque case possède une couleur qui lui est propre et est considérée comme un point.
Pour trouver une base du noyau il faut d'abord trouver ledit noyau, c'est-à-dire résoudre le système f(V)=AV=0. L'image est engendrée par les vecteurs colonne de la matrice. Il faut voir combien d'entre eux sont linéairement indépendants, ou utiliser le théorème du rang. (Ici, le rang est 2 et le noyau de dimension 1).
La matrice de passage d'une base à une base est inversible et son inverse est égale à la matrice de passage de la base à la base .
Additionnez les trois cofacteurs.
Trois cofacteurs, un pour chaque coefficient d'une seule ligne (ou colonne), que vous additionnez et vous aurez le déterminant de la matrice 3 x 3. Pour notre exemple, cela donne : (-34) + (120) + (-12) = 74.
La matrice est "encadrée" par des parenthèses (ou des crochets dans certains exer- cices). – Si A est une matrice de dimension m × n, on note généralement aij le coefficient qui se trouve à la ième ligne et dans la jème colonne de la matrice, où 1 ≤ i ≤ m et 1 ≤ j ≤ n. , est une matrice de 3 lignes et 4 colonnes.
Le noyau d'un morphisme f est noté ker(f) ou Ker(f). Cette abréviation vient du mot allemand Kern qui signifie « noyau » (dans tous les sens du terme : l'analogie s'est propagée d'une langue à l'autre).
Le noyau de f est donc l'ensemble des fonctions polynômes P = b ( e 2 + e 1 − e 0 ) , c'est-à-dire telles que, pour tout réel x , P ( x ) = b ( x 2 + x − 1 ) , b appartenant à R .
f est un automorphisme de groupes si f est un isomorphisme et si G=G′ (même groupe au départ et à l'arrivée). Le noyau de f , noté kerf , est l'ensemble des x de G tels que f(x)=1G′ f ( x ) = 1 G ′ .