• Aucun résultat trouvé

Applications lin´ eaires et matrices

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "Applications lin´ eaires et matrices"

Copied!
4
0
0

Texte intégral

(1)

L.E.G.T.A. Le Chesnoy TB2−2010-2011

D. Blotti`ere Math´ematiques

Feuille d’exercices n˚6

Applications lin´ eaires et matrices

Exercice 86 : D´ecrire toutes les applications lin´eaires deRdansR.

Exercice 87 : Parmi ces applications deR3 dansR2, d´eterminer celles qui sont lin´eaires.

f1:

 x y z

7→

0 2x−z

f2:

 x y z

7→

z xy

f3:

 x y z

7→

z+ 1 x+y−z

f4:

 x y z

7→

x+ 3y 2x−7y−z

f5:

 x y z

7→

x2+y−z 7x+ 3y−5z

f6:

 x y z

7→

x−y z−y

F Exercice 88 : SoitE unK-espace vectoriel de dimension finie (K=RouC). Soit ϕun endomorphisme de E. Montrer l’´equivalence :

Ker(ϕ) = Ker(ϕ2) ⇐⇒ Im(ϕ)∩Ker(ϕ) ={0}.

Exercice 89 : Soitf l’application d´efinie par : f:R2→R2,

x y

7→

x+ 2y x+ 3y

. 1. Montrer quef est lin´eaire.

2. Donner la matriceM def relativement `a la base canonique deR2. 3. L’applicationf est-elle surjective ?

4. D´eterminer Ker(f) et pr´eciser sif est injective.

Exercice 90 : Soitf l’application d´efinie par :

f:R2→R3, x

y

7→

 x−y x+y 2y−x

.

1. Montrer quef est lin´eaire.

2. Donner la matriceM def relativement aux bases canoniques deR2 et R3. 3. L’applicationf est-elle surjective ?

4. D´eterminer Ker(f) et pr´eciser sif est injective.

F Exercice 91 : SoitE unK-espace vectoriel de dimension finie (K=RouC). Soit ϕun endomorphisme de E. Montrer les assertions suivantes.

1. ϕ2=Id ⇐⇒ Ker(ϕ−Id)⊕Ker(ϕ+Id) =E

1

(2)

2. ϕ2=ϕ =⇒ Ker(ϕ)⊕Im(ϕ) =E 3. ϕ2=ϕ ⇐⇒ Ker(ϕ)⊕Ker(ϕ−Id) =E

Exercice 92 : Soitf l’application d´efinie par :

f:R2[X]→R2[X], P 7→XP0−P.

1. Montrer quef est lin´eaire.

2. D´eterminer Im(f). L’applicationf est-elle surjective ? 3. D´eterminer Ker(f). L’applicationf est-elle injective ?

Exercice 93 : Soitf l’application d´efinie par : f:M2(R)→ M2(R),

a b c d

7→

a−b a−c

d d

. 1. Montrer quef est lin´eaire.

2. D´eterminer une base de Im(f).

3. D´eterminer Ker(f).

Exercice 94

1. Soitf l’endomorphisme deR3 canoniquement associ´e `a la matrice :

M =

2 −14 2

1 −4 0

1 −10 2

.

(a) D´eterminer une base et la dimension de Ker(f).

(b) D´eterminer une base et la dimension de Ker(f2).

(c) D´eterminer Ker(f3).

2. Plus g´en´eralement, soitf un endomorphisme d’unK-espace vectorielE (K=RouC). Montrer que : {0} ⊂Ker(f)⊂Ker(f2)⊂Ker(f3).

Exercice 95 : On consid`ere 3 r´eelsa, b, cet la matrice :

A=

0 0 a

1 0 b

0 1 c

.

1. `A quelle condition la matrice Aest-elle inversible ?

2. Soitf l’endomorphisme deR3 canoniquement associ´e `a A. Montrer que l’endomorphisme deR3: g=f3−cf2−bf−a Id

est nul. (On pourra calculer les images des vecteurs e1, e2 et e3 de la base canonique deR3 par l’endo- morphismeg.)

3. En d´eduire une expression deA−1en fonction deAlorsqueA est inversible.

4. D´eterminer une base de Ker(f) lorsqueA n’est pas inversible.

2

(3)

Exercice 96 : SoitEunK-espace vectoriel de dimension 4 (K=RouC). Soit E= (e1, e2, e3, e4) une base de E. On d´efinit l’endomorphismeϕdeE par :

ϕ(e1) =e2 ; ϕ(e2) =e3 ; ϕ(e3) =e4 ; ϕ(e4) =e1. 1. Montrer sans calcul queϕest un isomorphisme deE.

2. D´eterminer la matriceAdeϕdans la baseE.

3. Calculer la bijection r´eciproque deϕ. En d´eduire la valeur deA−1.

F Exercice 97 : SoitEunK-espace vectoriel de dimension finien≥1 (K=RouC). Soitϕun endomorphisme deE. On suppose qu’il existensous-espaces vectorielsF1, . . . , Fn deEtels que :

(1) ∀i ∈ {1, . . . , n} dim(Fi) =i (2) ∀i ∈ {1, . . . , n−1} Fi⊂Fi+1

(3) ∀i∈ {1, . . . , n} ϕ(Fi)⊂Fi

Montrer qu’il existe une baseB deEtelle que la matrice deϕdans la baseBsoit triangulaire sup´erieure.

Exercice 98 : Soienta, b, c∈R. D´eterminer le rang de la matrice : M =

1 1 1

b+c c+a a+b

bc ca ab

.

Exercice 99 : SoitAla matrice d´efinie par : A=

1 3 0 1

et soitϕl’application d´efinie par :

ϕ:M2(R)→ M2(R), M 7→AM−M A.

1. Montrer queϕest lin´eaire.

2. D´eterminer la matrice deϕdans la base canonique deM2(R).

3. L’endomorphismeϕest-il injectif, surjectif ? 4. D´eterminer Im(ϕ) et Ker(ϕ).

F Exercice 100 : SoitE unK-espace vectoriel de dimension finien(n≥1) et soitF unK-espace vectoriel de dimension finiem(m≥1) (K=RouC).

1. Montrer qu’il existe une application lin´eaire injectiveϕ:E→F si et seulement sin≤m.

2. Montrer qu’il existe une application lin´eaire surjectiveϕ: E→F si et seulement sim≤n.

3. Montrer qu’il existe un isomorphismeϕ:E→F si et seulement sin=m.

Exercice 101 : SoitE unK-espace vectoriel de dimension finien(n≥1) (K=RouC). Soitf un endomor- phisme deE. Montrer que l’on a l’´equivalence :

Im(f) = Ker(f) ⇐⇒ (f◦f = 0 etn= 2 dim(Im(f)).

F Exercice 102 : SoitE unK-espace vectoriel de dimension finien(n≥1) (K=RouC). Soitf un endomor- phisme deE tel qu’il existe un entierk >1 tel quefk = 0 (f est ditnilpotent).

3

(4)

1. Montrer quef n’est pas bijective. Peut-on en conclure qu’elle n’est ni injective, ni surjective ? 2. Soitple plus petit entier tel quefp= 0 et soitu0∈E tel quefp−1(u0)6= 0.

(a) Montrer que le famille (u0, f(u0), . . . , fp−1(u0)) est une famille libre deE.

(b) En d´eduire quep≤n.

Exercice 103

Soitϕl’application d´efinie par :

ϕ:R2→R2, x

y

7→

−2x+ 6y

−2x+ 5y

.

On noteCanR2 la base canonique deR2.

1. Donner la matriceAdeϕdans la baseCanR2. 2. Donner la matrice deϕ2dans la baseCanR2. 3. Soitf1=

2 1

et f2= 3

2

. Montrer queB= (f1, f2) est une base deR2. 4. Donner la matriceD deϕdans la baseB.

5. Donner la matrice deϕ2dans la baseB.

6. On rappelle que l’application identit´e deR2, not´ee Id, est d´efinie parId:R2→R2, u7→u. Calculer la matriceP = Mat(Id,B,E).

7. Justifier, sans calcul, queP est inversible.

8. Montrer queA=P DP−1. 9. En d´eduireAn pour toutn∈N.

Exercice 104

1. Soit Φ l’application d´efinie par :

Φ :R2[X]→R2[X], P 7→

Φ(P) :R→R, x7→

Z 1 0

P(x+t)dt

. (a) Montrer que Φ est lin´eaire.

(b) Trouver la matrice de l’application Φ dans la base canonique deR2[X].

(c) Φ est-elle bijective ? 2. Soit Ψ l’application d´efinie par :

Ψ : R2[X]→R2[X], P 7→P−P0 2 +P00

12. (a) Prouver que Ψ est lin´eaire.

(b) Calculer Φ◦Ψ.

(c) En d´eduire Φ−1.

4

Références

Documents relatifs

[r]

On dit qu’une matrice ´ echelonn´ ee (en colonnes) est r´ eduite si tous ses pivots valent 1 et si tous les coefficients ` a gauche d’un pivot sont nuls.. Lorsque’lle est r´

On lui doit une m´ ethode c´ el` ebre pour la r´ esolution des syst` emes d’´ equations lin´ eaires, en d´ ecomposant une matrcie sym´ etrique d´ efinie posi- tive M sous la forme

Applications lin´ eaires.

Matrices (canoniques) des applications lin´ eaires.

[r]

Montrer que le rang du produit AB est aussi inf´ erieur ou ´ egal au rang de

La solution de l’´equation est l’abscisse du point d’intersection des 2 droites L’abscisse du point d’intersection des deux droite est environ 3.3.