Lycée Dominique Villars ECE 1 CALCUL MATRICIEL

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1 Lycée Dominique Villars ECE 1 COURS CALCUL MATRICIEL 1 Définitions et Notations Soit n N et m N On appelle matrice à n lignes et m colonnes tout tableau de la forme suivant : a 1,1 a 1,2 a 1,m a 2,1 a 2,2 a 2,m A = a n,1 a n,2 a n,m où les a i,j (pour i {1,, n}, j {1,, m}) sont des nombres réels On peut également noter de facon plus compacte cette matrice sous la forme A = (a i,j ) 1 i n ; 1 j m Les nombres {a i,j, 1 i n, 1 j m} sont les coefficients de la matrice A Le nombre a i,j est le terme à l intersection de la i-ème ligne et de la j-ème colonne de A L ensemble des matrices à n lignes et m colonnes et à coefficients réels est noté M n,m (R) Les réels n et m sont les dimensions de la matrice A Cas n=m : Dans le cas ou le nombre de lignes est égal au nombre de colonne, on parle de matrice carré de dimension n On note l ensemble des matrices à n lignes et n colonnes : M n (R) Si a i,j = 0 dès que i > j, alors on parle de matrice triangulaire supérieure Si a i,j = 0 dès que i < j, alors on parle de matrice triangulaire inférieure Si a i,j = 0 dèq que i j alors on parle de matrice diagonale Cas n=1 : Dans le cas d une matrice à une seule ligne, on parle de matrice ligne L ensemble des matrices lignes à m colonnes est noté : M 1,m (R) Cas m=1 : Dans le cas d une matrice à une seule colonne, on parle de matrice colonne L ensemble des matrices colonne à n lignes est noté : M n,1 (R) IMPORTANT : Une n-liste, élément de R n peut être identifiée à une matrice ligne ou bien une matrice colonne à n éléments On appelle matrice nulle la matrice dont tous les coefficients sont nuls On la note 0 n,m Exercice 1 1/ Expliciter les matrices A = ( () i+j) 1 i 3 ; 1 j 3 B = (i + j) 1 i 2 ; 1 j 3 C = (min(i, j)) 1 i 3 ; 1 j 4 2/ Trouver une écriture compacte de la matrice A = Opérations sur les matrices 21 Multiplication d une matrice par un nombre réel Définition Soient λ R et A = (a i,j ) M n,m (R) On note λa, le produit de A par le réel λ, la matrice à n lignes et m colonnes définie par : λa = (a i,j) avec i {1,, n}, j {1,, m}, a i,j = λa i,j Autrement dit on multiplie tous les coefficients de la matrice par ce réel

2 Exemple : = Propriétés - Régles de calcul Soient A M n,m (R) et (λ, µ) R 2 alors : 1 λ(µa) = (λµ)a = µ(λa) 2 λ0 n,m = 0 n,m 3 0A = 0 n,m 1A = A 22 Addition de deux matrices Définition Soient A = (a i,j ), B = (b i,j ) M n,m (R) On note λa + B, somme des matrices A et B, la matrice à n lignes et m colonnes définie par : A + B = (c i,j ) avec i {1,, n}, j {1,, m}, c i,j = a i,j + b i,j Autrement dit on ajoute entre eux les termes de A et de B situés aux mêmes places Les matrices A et B doivent avoir les mêmes dimensions pour être ajoutées Exemple : Si A = 3 4 B = 5 7 alors A + B = Définition - Opposée d une matrice et soustraction de matrice Soient A, B M n,m (R) alors : on appelle opposée de la matrice A, la matrice ()A, notée A la matrice A + ( B) est plus simplement écrit A B Propriétés - Régles de calcul Soient A, B, C M n,m (R) et λ, µ R alors : ❶ A + B = B + A ❷ (A + B) + C = A + (B + C) ❸ A + 0 n,m = A ❹ λ(a + B) = λa + λb en particulier : (A + B) = A B ❺ (λ + µ)a = λa + µa en particulier : A A = A + ( A) = 0 n,m 23 Multiplication de deux matrices Définition Soient A = (a i,j ) M n,m (R) et B = (b i,j ) M m,p (R) On note λa B = AB, produit des matrices A et B, la matrice à n lignes et p colonnes définie par : AB = (d i,j ) avec i {1,, n}, j {1,, p}, d i,j = m a i,k b k,j Le produit de A par B n a de sens que si le nombre de colonnes de A est égal au nombre de ligne de B En ce sens il se peut que AB ait un sens alors que BA n en ait pas!! On verra que même lorsque AB et BA ont un sens (cas n = m = p) alors on a généralement AB BA!!! Ce qui s exprime ainsi La multiplication de matrice n est pas commutative!! Remarque - vocabulaire : Lorsque A et B sont deux matrices telles que AB et BA soient bien définies et que AB = BA alors on dit que les matrices A et B commutent Soient A, B M n (R) On distingue ainsi la multiplication de A à gauche par B qui donne le produit BA et la multiplication de A à droite par B qui donne le produit AB k=1

3 Propriétés - Régles de calcul Soient A M n,m (R), B M m,p (R) et λ R alors : ❶ C M m,p (R), A (B + C) = A B + A C ❷ C M p,q (R), A (B C) = (A B) C ❸ (λa) B = A (λb) = λ(a B) Exercice 2 Calculer les produit suivant a) A = ( ) 2 ( ) ( ) ( ) b) B = c) C = d) D = 4 ( ) x ( ) ( ) e) E = y a b 1 0 f) F = c d z Définition - Propriété On appelle matrice unité de taille n, noté I n, la matrice carré suivante I n = Pour tout matrice A M n,m (R) : AI m = A I n A = A 24 Puissance d une matrice carré Soit A M n (R) une matrice carré de taille n On pose A 0 = I n et : n N, A n = A A A }{{} n fois Propriétés - Régles de calcul avec les puissances Soient A M n (R) et p, q N alors : ❶ A p A q = A p+q ❷ (A p ) q = (A q ) p = A pq Attention, contrairement aux règles de puissances des réels, on a généralement : (AB) p A p B p Exercice 3 ( ) 2 0 1/ Soit A = Calculer A 0 n pour n N 2/ Soit B = ( ) 2 1 3/ Soit C = Calculer C 0 1 n pour n N Exercice 4 1/ Soit A, B M n (R) On suppose que A et B commutent cad que AB = BA Démontrer que pour tout n N : A n B n = (AB) n = B n A n 2/ Soit A = Exercice 5 Soit ( ) 0 1 et B = 1 0 ( ) 0 1 Calculer A 0 2 B 2 et (AB) 2 A-t-on AB = BA? A = 1/ Montrer que (A 3I 2 )(A 4I 2 ) = 0 2/ Définir les suites de réels (a n ) n N et (b n ) n N telles que 3/ Exprimer A n en fonction de n ( 1 ) n N, A n = a n A + b n I 2 ( ) 1 1 Calculer B 0 1 n pour n N

4 25 Transposée d une matrice Définition Soit A M n,m (R) On appelle matrice transposée (ou plus directement transposée) de A, la matrice t A M m,n (R) obtenue à partir de A en échangeant les lignes et les colonnes Ainsi si on note A = (a i,j ) 1 i n ; 1 j m et t A = (b i,j ) 1 i m ; 1 j n on a i 1, m, j 1, n b i,j = a j,i Exemples : Ecrire les matrices transposée des matrices suivantes ( ) 1 ( ) 1 2 A = t A = B = 2 2 t B = Propriétés - Régles de calcul Soient A, B M n,m (R) et λ R alors : ❶ t (A + B) = t A + t B ❷ t (λa) = λ t A ❸ t (A B) = t B t A ❹ t ( t A) = A 3 Matrices et systèmes linéaires Lien entre calcul matriciel et résolution d un système linéaire Soient les matrices b 1 a 1,1 a 1,2 a 1,m a 2,1 a 2,2 a 2,m b 2 A = M n,m(r) B = M n,1 (R) a n,1 a n,2 a n,m b n alors résoudre le système linéaire (S) a 1,1 x 1 + a 1,2 x a 1,m x m = b 1 (L 1 ) a 2,1 x 1 + a 2,2 x a 2,m x m = b 2 (L 2 ) = = a n,1 x 1 + a n,2 x a n,m x m = b n (L n ) x 2 revient à déterminer la matrice colonne X = M m,1 (R) telle que : x m x 1 AX = B Ainsi les matrices fournissent une notation compacte pour l écriture des systèmes linéaires puisque tout système liéaire peut s ecrire sous la forme : AX = B où A et B sont des matrices données et X une matrice colonne inconnue Définition - Notation Etant donné le système linéaire (S), la matrice A = (a i,j ) 1 i n ; 1 j m est appelée la matrice du système (S) Exercice 6 Ecrire les systèmes suivants dans leur écriture matricielle { (S 1 ) 2x y = 1 x + y z = 5 (S 2 ) x z = 1 x + y = y + t = 5 z 2t = 0 (S 3 ) x y z t = 0 x + y z + 2t = 0 2x + 3z 2t = 0 z + 4t = 2

5 4 Matrice carrée inversible Dans toute cette section les matrices considérées seront des matrices carrées Définition Soit A M n (R) une matrice carrée On dit que A est inversible s il existe une matrice B M n (R) telle que : AB = BA = I n ( ) 1 2 Exercice 7 Vérifier que la matrice A = est inversible 3 ( 1 ) 2 Indication : on pourra penser à utiliser la matrice B = Exercice 8 Soit A M n (R) telle que 5A 3 + A 2 3A = I n Justifier que A est inversible Proposition - Définition Soit A M n (R) une matrice carrée Si A est inversible alors il existe une unique matrice B M n (R) telle que : AB = BA = I n Cette matrice se note alors A et est appelée l inverse de A L ensemble des matrices inversibles de taille n n se note GL n (R) Contrairement à tout réel non nul x qui admet un inverse, une matrice carré n est pas toujours inversible!!! De plus, si une matrice A est inversible on n utilise jamais la notation 1 A pour décrire l inverse de A Exercice 9 ( ) 1 2 La matrice A = est elle inversible? Si oui, déterminer A 3 ( ) 1 2 La matrice B = est elle inversible? Si oui, déterminer B La matrice C = 0 3 est elle inversible? Si oui, déterminer C La matrice D = est elle inversible? Si oui, déterminer D Première méthode de calcul de l inverse (inspirée directement de la définition): ( ) x y Chercher si il existe B = vérifiant AB = BA = I z t 2 ( ) x y z ou chercher si il existe B = vérifiant AB = BA = I t v w 3 Proposition - Condition ( ) nécessaire et suffisante d inversibilité dans M 2 (R) a b Soit la matrice A = M c d 2 (R) alors : A GL n (R) ad bc 0 ( ) Dans le cas où ad bc 0, on a de plus A = 1 d b ad bc c a

6 Propriétés ❶ Si A GL n (R) alors A GL n (R) et de plus : ( A ) = A ❷ La matrice identité I n GL n (R) mais la matrice nulle 0 n / GL n (R) ❸ Si A, B GL n (R) alors AB est inversible, cad AB GL n (R), et ❹ Si A GL n (R) et p N alors A p GL n (R), et (AB) = B A (A p ) = ( A ) p ❺ Si A GL n (R) alors pour toutes matrices B, C M n,m (R), AB = AC B = C ❻ Si A GL n (R) alors pour toutes matrices B, C M m,n (R), BA = CA B = C ATTENTION : SI A, B GL n (R), on a pas nécéssairement A + B Gl n (R)!!!! Exemple : A = I n et B = I n alors A, B GL n (R) mais A + B = 0 n / GL n (R) Exercice 10 Soient A, P M n (R) On suppose P GL n (R) Démontrer qu alors n N, (P AP ) n = P A n P Exercice 11 Soit A M n (R) Supposons qu il existe p N tel que A p = 0 n Montrer que I n A est inversible et que son inverse est p A = I n + A + A A p = A k Exercice( 12 ) 1 Soit A = 2 4 a/ Trouver deux réels a et b tels que A 2 + aa + b 2 = 0 2 b/ En déduire que A est inversible et déterminer A 41 Lien entre l inversibilité d une matrice et la résolution de systèmes linéaires Théorème - Lien entre système de CRAMER et matrice inversible Quelque soit (b 1, b 2,, b n ) R n, le système linéaire de n équations à n inconnues a 1,1 x 1 + a 1,2 x a 1,m x n = b 1 (L 1 ) a 2,1 x 1 + a 2,2 x a 2,m x n = b 2 (L 2 ) (S) = k=0 = a n,1 x 1 + a n,2 x a n,m x n = b n (L n ) est de CRAMER si et seulement si la matrice du système A = (a i,j ) 1 i n ; 1 j n M n (R) est inversible Exercice 13 Déterminer si les matrices suivantes sont inversibles ou pas ( ) A = B = C = D = Exercice 14 Déterminer si les systèmes linéaires ci-dessous sont des systèmes de CRAMER ou pas x + y = 11x + 10y = 26 2x + 4y + 2z = (S 1 ) (S 2 ) (S 4 ) y z = 0 2x y = 3 x + y = 9 2z = 4

7 Conséquence - résolution matricielle d un système de CRAMER Soient A Gl n (R) et B M n,1 (R) Le système linéaire de la forme AX = B a une unique solution, donnée par X = A B Théorème - Calcul de l inverse d une matrice carrée Soit A = (a i,j ) 1 i n ; 1 j n M n (R) Soit (S) le système linéaire suivant : a 1,1 x 1 + a 1,2 x a 1,n x n = b 1 a 2,1 x 1 + a 2,2 x a 2,n x n = b 2 = = a n,1 x 1 + a n,2 x a n,n x n = b n où b 1, b 2,, b n sont des constantes quelconques Alors : x 1 b 1 x 2 A = b 2 x n b n A GL n (R) la résolution de (S) par la méthode de GAUSS fait apparaître n pivots non nuls Dans ce cas, si quelque soit les valeurs b 1, b 2,, b n, l unique solution du système est (x 1, x 2,, x n ) définis par x 1 = c 1,1 b 1 + c 1,2 b c 1,n b n x 2 = c 2,1 b 1 + c 2,2 b c 2,n b n ( ) = x n = c n,1 b 1 + c n,2 b c n,n b n alors A = (c i,j ) 1 i n ; 1 j n Exercice 15 Reprendre l Exercice 13 ci-dessus et donner l inverse des matrices A, B, C et D lorsqu il existe Reprendre l Exercice 14 ci-dessus et déterminer par la méthode matricielle (lorsque ces systèmes sont de CRAMER) les solutions des systèmes (S 1 ), (S 2 ) et (S 3 ) Deuxième méthode de calcul de l inverse (inspirée de la résolution de systèmes linéaires) Si A GL n (R) alors tout système AX = B est de CRAMER x 1 x 2 Résoudre un sytème de la forme A = b 2 puis exprimer la solution (x 1, x 2,, x n ) en x n fonction des valeurs b 1, b 2,, b n b 1 b n sous la forme ( ) Exercice 16 Pour chacune des matrices suivantes, déterminer si elle est inversible ou pas Si elle l est, calculer son inverse A = B = 2 2 C = Algorithme de GAUSS-JORDAN 421 Opérations élémentaires sur les matrices Comme cela a été fait pour les systèmes linéaires, on peut définir des opérations élémentaires les lignes (ou colonnes) d une matrice A M n (R) L on va voir que ces opérations élémentaires peuvent se caractériser à l aide de multiplications matricielles Il va donc être possible de : a) permuter les lignes d une matrice b) subsituer à une ligne d une matrice A, le produit de cette ligne par un réel non nul c) subsituer à une ligne d une matrice A, la somme d elle-même et d un multiple d une autre ligne de A

8 a 1,1 a 1,2 a 1,m a 2,1 a 2,2 a 2,m A = a n,1 a n,2 a n,m Permuter la ligne L i et la ligne L j de la matrice A revient à multiplier A à gauche par M i,j = w Ainsi la matrice déduite de A par échange des lignes L i et L j est A = M i,j A w Pour tout i 1; n et j 1; m, la matrice M i,j est inversible Substituer à la ligne L i, la ligne λl i (λ 0) de la matrice A revient à multiplier A à gauche par N i (λ) = 0 λ w Ainsi la matrice déduite de A par multiplication de la ligne L i par le réel λ est A = N i (λ) A w Pour tout i 1; n et λ R, la matrice N i (λ) est inversible Substituer à la ligne L i, la ligne L i + µl j (j i et µ R) de la matrice A revient à multiplier A à gauche par µ 0 K i,j (µ) = w Ainsi la matrice déduite de A par multiplication de la ligne L i par le réel µ est A = K i,j (µ) A w Pour tout i, j 1; n, i j, et µ R, la matrice K i,j (µ) est inversible Remarque : Nous n en aurons pas besoin dans ce qui suit, mais les opérations similaires peuvent s effectuer sur les colonnes de la matrice A en multipliant A à droite par les matrices ci-dessus Définition Les matrices M i,j, N i (λ), (λ 0) et K i,j (µ), avec i j et µ R sont appelés matrices d opérations élementaires Toutes ces matrices sont inversibles!!!

9 422 Interprétation matricielle de la méthode de GAUSS b 2 Soient la matrice A = (a i,j ) 1 i n ; 1 j m M n,m (R), B = et le système linéaire b 1 (S) b n a 1,1 x 1 + a 1,2 x a 1,m x m = b 1 (L 1 ) a 2,1 x 1 + a 2,2 x a 2,m x m = b 2 (L 2 ) = = a n,1 x 1 + a n,2 x a n,m x m = b n (L n ) Nous avons vu dans la méthode de GAUSS, qu à l aide d opérations élémentaires sur les lignes du système linéaire (S), il était possible d obtenir un système triangulaire (S ), équivalent à (S) En notant A la matrice (également triangulaire) du système (S ), l on peut alors écrire que A se déduit de A à l aide d opérations élémentaires sur les lignes : il existe p matrices d opérations élémentaires M 1, M 2,, M p telles que A = M p M p M 1 A Matriciellement cela implique que : AX = B M p M p M 1 AX = M p M p M 1 B A X = M p M p M 1 B En pratique, mieux vaut utiliser cette méthode sur le système plutot que sur la matrice A car le calcul M p M p M 1 B est rapidement complexe!!! 423 Algorithme de GAUSS-JORDAN : Calcul de l inverse d une matrice carrée A Soit A M n (R) Principe Supposons que l on puisse trouver un nombre fini d opérations élémentaire sur les lignes de A, transformant A en la matrice identité I n Matriciellement cela équivaut à l existence de p matrices d opérations élémentaires, M 1, M 2,, M p telles que : M p M p M 2 M 1 A = I n ( ) Les matrices M 1,, M p étant toutes inversibles, la matrice M = M p M p M 2 M 1 est elle aussi inversible et l égalité ( ) ci-dessus prouve que A est inversible et que A = M p M p M 2 M 1 Afin d obtenir directement la matrice inverse A = M = M p M p M 2 M 1, il suffit d observer que A = M p M p M 2 M 1 I n Ainsi, A est la matrice obtenue en effectuant les mêmes opérations élémentaires que sur A, sur la matrice identité I n Troisième méthode de calcul de l inverse (inspirée du lien entre opérations sur les lignes d une matriceet multiplication matricielle) Utiliser l algorithme de GAUSS9-JORDAN

10 Mise en pratique On effectue en parallèle des opérations élémentaires sur les lignes de A et de I n afin de transformer A en I n Le principe de transformation de A en I n (si A GL n (R)) est décomposé ci-dessous Etape 1 : Utiliser des opérations sur les lignes afin de triangulariser la matrice A (fc méthode GAUSS) A l issue de ces opérations la matrice A est transformé en une matrice du type : c 1 λ 1 A 0 c 2 λ 2 = 0 0 c n La matrice A est inversible si et seulement si les pivots de Gauss, c 1, c 2,, c n sont tous non nuls Si ce n est pas le cas, A n est pas inversible, l algorithme est s arrête Si c 1 0, c 2 0, c n 0, la matrice A est inversible, l algorithme se poursuit Etape 2 : En particulier c n 0, il est donc possible de le remplacer par 1 en divisant la n-ème ligne par c n : L n 1 c n L n On obtient alors la matrice : c 1 λ 1 A 0 c 2 λ 2 = Etape 3 On annule les coefficients sur la dernier colonne (hormis le 1 sur la dernière ligne) à l aide des opérations On obtient alors la matrice L i L i λ i L n 1 i n 1 c c 2 0 A = 0 c n Etapes suivantes : Le coefficient c n étant non nul, il est possible de le remplacer par 1 en divisant la (n 1)-ème ligne par c n, c est à dire en procédant par : L n 1 c n L n On obtient alors : c 1 µ c 2 µ 2 0 A = On annule alors les coefficients de la (n 1)-ème colonne (hormis le 1 sur la diagonale) à l aide des opérations L i L i µ i L n 1 i n 2 On remonte ainsi en annulant tous les coefficients strictement au dessus de la diagonale jusqu à obtenir la matrice identité I n Proposition Si à la fin de l étape 1 de l algorithme de GAUSS-JORDAN, la matrice triangulaire obtenue admet au moins un 0 sur la diagonale alors la matrice A n est pas inversible Exercice 17 Déterminer, à l aide de l algortithme de GAUSS-JORDAN, si les matrices suivantes sont inversibles Calculer éventuellement leur inverse A = B = 1 1 C =