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Cours en ligne ECS2

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Les corrigés classiques d’algèbre bilinéaire en ECS2

Résumé de cours Exercices Corrigés

Cours en ligne de Maths en ECS2

Corrigés classiques d’algèbre bilinéaire ECS2

Exercice 1 : Calcul de M^{k}

Si x=(x_{1},x_{2},x_{3}) et y=(y_{1},y_{2},y_{3})sont deux éléments de \mathbb{R}^{3}, on pose:

\varphi(x,y) = x_{2}y_{2}+2x_{3}y_{3}-x_{1}y_{2}-x_{2}y_{1}+x_{2}y_{3}+x_{3}y_{2}

Question 1 :

D’après l’énoncé, \varphi(x,y) est de la forme \displaystyle \sum_{1\leq i,j\leq 3} a_{i,j}x_{i}y_{j}, donc \varphi est une forme bilinéaire sur \mathbb{R}^{3}: \varphi(x,y)=(^{t}X)AY où A=(a_{i,j})_{1\leq i,j\leq 3}, c’est-à-dire ici

A=\begin{pmatrix} 0& -1&0 \\-1& 1& 1 \\ 0& 1& 2 \end{pmatrix}.

Question 2 : 

La matrice A est symétrique, donc \varphi est symétrique.

Question 3 : 

On voit que \varphi(e_{1},e_{1})=0, et e_{1} n’est pas le vecteur nul. Donc \varphi n’est pas un produit scalaire.

Question 4 : 

La matrice de f(y) (dans la base canonique) est MY, donc \psi(x,y)=(^{t}X)A(MY)=(^{t}X)(AM)Y, donc \psi est bilinéaire et sa matrice est AM: AM=\begin{pmatrix} 1& -1& 1\\ 0& -2& 1\\ 3& -1& 1\end{pmatrix}.

 

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Exercice 2 : Produit scalaire

\mathbb{R}^{n}, n\geq2, est muni de la base canonique (e_{1},\dots,e_{n}), et f:[0,1]\to\mathbb{R}^{+*} est une application continue.

On définit l’application \varphi:\mathbb{R}^{n}\times\mathbb{R}^{n}\to\mathbb{R} par:

\varphi est bilinéaire, et, pour tous i,j de \llbracket 1,n \rrbracket, \varphi(e_{i},e_{j})=\displaystyle \int_{0}^{1}e^{(i+j)t}f(t)dt.

Question 1 :

En écrivant x=\displaystyle \sum_{i=1}^{n}x_{i}, \ y=\displaystyle \sum_{j=1}^{n}y_{j}, et en utilisant la bilinéarité de \varphi, on obtient :

\varphi(x,y)=\displaystyle \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}x_{i}y_{j}\int_{0}^{1}e^{(i+j)t}f(t)dt.

Question 2 :

On voit que \varphi(x,y)=\varphi(y,x), quelque soient x et y, donc \varphi est symétrique.

Pour tout x de \mathbb{R}^{n},

\varphi(x,x)=\displaystyle \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}\int_{0}^{1}x_{i}e^{it}x_{j}e^{jt}f(t)dt
=\displaystyle \int_{0}^{1}\left(\sum_{i=1}^{n}x_{i}e^{it}\right)\left(\sum_{j=1}^{n}x_{j}e^{jt}\right)f(t)dt
=\displaystyle \int_{0}^{1}\left(\sum_{k=1}^{n}x_{k}e^{kt}\right)^{2}f(t)dt.

Comme f est positive, la fonction intégrée est positive, et les bornes de l’intégrale sont dans l’ordre croissant, donc \varphi(x,x)\geq 0.

Si \varphi(x,x)=0, comme la fonction intégrée est continue et positive, elle est nulle sur [0,1], et comme f est strictement positive sur [0,1], pour tout de [0,1], \displaystyle \sum_{k=1}^{n}x_{k}e^{kt}=0.

Le polynôme P(X)=\displaystyle \sum_{k=1}^{n}x_{k}X^{k} admet donc une infinité de racines (tous les e^{kt}, t\in[0,1]), donc c’est le polynôme nul, donc tous ses coefficients sont nuls. Donc pour tout k de \llbracket 0,n \rrbracket, x_{k}=0, donc x=0.

Donc \varphi est définie positive.

\varphi est une forme bilinéaire, symétrique, définie positive, donc c’est un produit scalaire.

Exercice 3 : Calcul de produit scalaire

E est l’ensemble des applications f:[0,+\infty[\to\mathbb{R} continues sur [0,+\infty[, telles que l’intégrale

\displaystyle \int_{0}^{+\infty} (f(t))^{2}e^{-t}dt converge.

Question 1 : 

E est inclus dans l’espace vectoriel C^{0}([0,+\infty[) des applications définies sur [0,+\infty[, à valeurs dans \mathbb{R}.

Question 2 :

La fonction nulle appartient à E.

Si f appartient à E et si \lambda est un réel, \lambda f appartient à E.

Si f et g appartiennent à E, pour tout t de [0,+\infty[, 2f(t)g(t)\leq (f(t))^{2}+(g(t))^{2}, donc

(f(t)+g(t))^{2}\leq 2(f(t)^{2}+g(t)^{2}), donc

0\leq (f(t)+g(t))^{2}e^{-t}
\leq 2(f(t)^{2}e^{-t}+g(t)^{2}e^{-t}).

Par comparaison des fonctions intégrées, \displaystyle \int_{0}^{+\infty} (f(t)+g(t))^{2}e^{-t}dt converge, donc f+g appartient à E.

Donc E est un sous-espace vectoriel de C^{0}([0,+\infty[), donc E est un espace vectoriel sur \mathbb{R}.

Question 3 :

Si f et g appartiennent à E, le intégrales \displaystyle \int_{0}^{+\infty[}(f(t)^{2}e^{-t}dt et
\displaystyle \int_{0}^{+\infty[}(g(t)^{2}e^{-t}dt convergent.

Comme 0\leq|fg|\leq \dfrac{1}{2}(f^{2}+g^{2}), par comparaison des fonctions intégrées, \displaystyle \int_{0}^{+\infty}f(t)g(t)e^{-t}dt converge.

Donc <,> est bien une application de E\times E dans \mathbb{R}.

Pour tous f et g de E, <f,g>=<g,f>, donc <,> est symétrique.

Si f, g, h sont éléments de E, si \lambda et \mu sont des réels, par linéarité de l’intégrale,

<f,\lambda g+\mu h>=\lambda <f,g>+\mu <f,h>,
donc l’application <,> est linéaire à droite, et comme elle est symétrique, elle est bilinéaire.

<f,f>=\displaystyle \int_{0}^{+\infty}f(t)^{2}e^{-t}dt: la fonction intégrée est positive, les bornes sont dans l’ordre croissant, donc <f,f> \geq 0.

Si <f,f>=0, comme la fonction intégrée est continue et positive sur (0,+\infty[, elle est identiquement nulle sur [0,+\infty[, et comme, pour tout t,

e^{-t}>0, \ f(t)=0 pour tout t de [0,+\infty[, donc f=0.

Donc <,> est définie positive.

Donc <,> est un produit scalaire.

Question 4 : 

On calcule: <f_{k},f_{p}>=\displaystyle \int_{0}^{+\infty}t^{k+p}e^{-t}dt=\Gamma(k+p+1)=(k+p)!.

(On peut aussi calculer directement cette intégrale en intégrant par parties).

 

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Exercice 4 : Matrices commutantes

Pour n\geq 2, on désigne par E l’espace vectoriel \mathbb{R}_{n}[X] des polynômes à coefficients réels de degré inférieur ou égal à n.

On donne n+1 réels a_{0},\dots,a_{n}, non nécessairement distincts, et pour P, Q appartenant à E, on pose

<P,Q>=\displaystyle \sum_{j=0}^{n} P^{(j)}(a_{j})Q^{(j)}(a_{j}).

Question 1 : 

L’application (P,Q)\to P,Q est bien définie sur E\times E, à valeurs réelles, puisque des polynômes admettent des dérivés de tout ordre.

Pour tous P et Q de E, P,Q=Q,P, donc cette application est symétrique.

Question 2 :

Pour tout j et k de \llbracket 0,n \rrbracket, (X^{k})^{(j)} est égal à \dfrac{k!}{(k-j)!}X^{k-j} si j\leq k, et vaut 0 si j>k.

Si 0\leq k< p\leq n et si j\in \llbracket 0,n \rrbracket, alors (X^{k})^{(j)}(X^{p})^{(j)}=0 dès que j>k, et si j<k, (X^{k})^{(j)}(0)=0,

donc <X^{k},X^{p}>=(X^{k})^{(k)}({0})(X^{p})^{(k)}(0). Comme k<p, \ (X^{p})^{(k)}(0)=0, donc <X^{k},X^{p}>=0.

Donc la base canonique de \mathbb{R}_{n}([X]) est orthogonale pour ce produit scalaire.

Question 3 :

Pour tout k\in \llbracket 0,n \rrbracket, ||X^{k}||^{2}=(X^{k})^{(k)}(0))^{2}=(k!)^{2}, donc \dfrac{1}{k!}X^{k} est de norme 1.

Donc (1,X,\dfrac{1}{2!}{X^{2}},\dots,\dfrac{1}{n!}X^{n}) est une base orthonormée de E.

Pour tout P de E, on a: P(X)=\displaystyle \sum_{j=0}^{n} <P,\dfrac{1}{k!}X^{k}> \dfrac{1}{k!}X^{k}. Comme (X^{k})^{j}(0)=0 pour j\neq k,

\ <P,X^{k}>=P^{(k)}(0)((X^{k})^{(k)}(0))=P^{(k)}(0)\times k!, donc P(X)=\displaystyle \sum_{k=0}^{n}P^{(k)}(0)\dfrac{1}{k!}X^{k}.

On retrouve l’expression de P(X) obtenue à l’aide de la formule de Taylor pour les polynômes.

Exercice 5 : Base orthonormée de \mathbb{R}^{3}

Pour x=(x_{1},x_{2},x_{3}) et y=(y_{1},y_{2},y_{3}) appartenant à \mathbb{R}^{3}, on pose:

\varphi(x,y)
=x_{1}y_{1}+2x_{2}y_{2}+3x_{3}y_{3}+x_{1}y_{2}
+x_{2}y_{1}+x_{2}y_{3}+x_{3}y_{2}+x_{1}y_{3}+x_{3}y_{1}

Question 1 : 

\varphi(x,y) est de la forme \displaystyle \sum_{1\leq i,j\leq3} a_{i,j}x_{i}y_{j}, donc \varphi est bilinéaire et, si X et Y sont les matrices
(colonnes) de x et y dans la base canonique, \varphi(x,y)=(^{t}X)AY où A=\begin{pmatrix} 1& 1& 1\\ 1& 2& 1\\ 1& 1& 3\end{pmatrix}.

La matrice A est symétrique, donc \varphi est symétrique.

Pour tout x de \mathbb{R}^{3},

\varphi(x,x)
=x_{1}^{2}+2x_{2}^{2}+3x_{3}^{2}+2(x_{1}x_{2}+x_{2}x_{3}+x_{3}x_{1}
=x_{1}^{2}+2x_{2}^{2}+3x_{3}^{2}
+\left((x_{1}+x_{2}+x_{3})^{2}-x_{1}^{2}-x_{2}^{2}-x_{3}^{2}\right)
=(x_{1}+x_{2}+x_{3})^{2}+x_{2}^{2}+2x_{3}^{2},

Donc \varphi(x,x)\geq 0.

Si \varphi(x,x)=0, alors x_{1}+x_{2}+x_{3}=0, x_{2}=0 et x_{3}=0, donc x=0.

Donc \varphi est définie positive.

Donc \varphi est un produit scalaire.

Question 2 :

La matrice de <,> n’est pas diagonale: si (e_{1},e_{2},e_{3}) est la base canonique de \mathbb{R}^{3}, on a par exemple <e_{1},e_{2}>=1;
donc la base canonique n’est pas orthogonale pour ce produit scalaire.

On construit une b.o.n. (u_{1},u_{2},u_{3}) en utilisant le procédé de Schmidt: u_{1}=\dfrac{1}{||e_{1}||}e_{1}=e_{1};

e_{2}-<e_{2},u_{1}>u_{1}
=e_{2}-e_{1} et ||e_{2}-e_{1}||^{2}
=||e_{2}||^{2}+||e_{1}||^{2}-2<e_{2},e_{1}>
=2+1-2=1,

Donc u_{2}=-e_{1}+e_{2};

e_{3}-<e_{3},u_{1}>u_{1}-<e_{3},u_{2}>u_{2}
=e_{3}-u_{1}-(-1+1)u_{2}
=-e_{1}+e_{3} et ||-e_{1}+e_{3}||^{2}
=1+3-2=2,

Donc u_{3}=\dfrac{1}{\sqrt{2}}(-e_{1}+e_{3}).

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