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Matrices et systèmes linéaires

Ce que ce chapitre apporte7 points
  • Additionner et multiplier des matrices, et savoir quand le produit est défini.
  • Calculer un déterminant d'ordre 2 et d'ordre 3, et interpréter sa nullité.
  • Déterminer si une matrice est inversible et calculer son inverse.
  • Écrire un système linéaire sous la forme matricielle AX = B.
  • Résoudre un système par la méthode du pivot de Gauss.
  • Discuter le nombre de solutions d'un système : une, aucune, ou une infinité.
  • Trouver les valeurs propres d'une matrice d'ordre 2 et interpréter les directions qu'elles désignent.
Dès qu'un problème comporte plusieurs inconnues liées entre elles (les courants d'un circuit, les efforts dans une structure, les débits d'un réseau), on tombe sur un système d'équations. Écrire ce système sous forme de tableau de nombres n'est pas une coquetterie : cela transforme « résoudre le système » en une suite d'opérations mécaniques, toujours les mêmes, qu'on peut mener sans jamais réfléchir aux inconnues.

Ce qu'est une matrice

Définition

Une matrice de taille n×pn \times p est un tableau de nombres à n lignes et p colonnes. Le coefficient situé à la ligne i et la colonne j se note aija_{ij}.

L'ordre est toujours lignes × colonnes, et on ne s'en écarte jamais.

A=(123456)de taille 2×3A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{pmatrix} \qquad \text{de taille } 2 \times 3

Quelques matrices portent un nom : carrée (n = p), nulle (tous les coefficients nuls), identité InI_n (des 1 sur la diagonale, des 0 ailleurs), diagonale, triangulaire (tous les coefficients nuls d'un côté de la diagonale).

Ce qu'une matrice fait, plutôt que ce qu'elle contient
Un tableau de nombres ne dit rien. Une matrice carrée d'ordre 2 est une déformation du plan, et ses colonnes sont les images des deux vecteurs de base. Tout le reste du chapitre devient plus simple une fois cette lecture acquise : le produit est une composition de déformations, le déterminant un facteur d'aire, et l'inverse la déformation qui ramène en arrière.
i'j'
La matrice (2 1 ; 0 1) appliquée au plan. Faire glisser le curseur : la grille se déforme continûment, et la première colonne (2 ; 0) est bien l'image du vecteur i, la seconde (1 ; 1) celle de j. Déterminant 2, soit le facteur par lequel les aires sont multipliées.

Opérations

Addition et multiplication par un nombre

Coefficient par coefficient, et seulement entre matrices de même taille.

(A+B)ij=aij+bij(A + B)_{ij} = a_{ij} + b_{ij}   et   (kA)ij=kaij(kA)_{ij} = k a_{ij}

Le produit matriciel

C'est l'opération qui n'a rien d'intuitif, et celle qu'il faut maîtriser.

Définition

Le produit ABAB n'est défini que si le nombre de colonnes de A égale le nombre de lignes de B. Si A est n×pn \times p et B est p×qp \times q, alors AB est n×qn \times q, et

(AB)ij=ai1b1j+ai2b2j++aipbpj=k=1paikbkj(AB)_{ij} = a_{i1}b_{1j} + a_{i2}b_{2j} + \dots + a_{ip}b_{pj} = \sum_{k=1}^{p} a_{ik}\,b_{kj}

La règle mécanique

Pour obtenir le coefficient en position (i, j) : prendre la ligne i de A et la colonne j de B, multiplier leurs coefficients terme à terme, puis additionner. « Ligne fois colonne » : c'est la seule chose à retenir.

Exemple travaillé. La difficulté de cette règle n'est pas de la retenir, c'est de la faire : disposées côte à côte, la ligne de A et la colonne de B ne se rencontrent nulle part sur la feuille, et l'œil doit tenir deux repérages à la fois.

La disposition ci-dessous supprime ce problème. B est posée en haut à droite, A en bas à gauche, et le résultat vient naturellement en bas à droite : chaque case du produit se trouve alors très exactement au croisement de la ligne et de la colonne qui la fabriquent.

Produit des matrices A et B, disposé en tableau de Falk.
La colonne de B descend,
la ligne de A avance,
la case est à leur croisement.
B56
78
12A
34

(AB)2,1 = 3 × 5 + 4 × 7 = 43

Le produit de deux matrices carrées d'ordre 2. A est 2 × 2, B est 2 × 2 : le produit est 2 × 2. La case orange est au croisement de la ligne verte et de la colonne verte, et son calcul s\u0027écrit dessous. Cliquer une autre case pour suivre le sien.

La case mise en évidence est celle de la ligne 2 et de la colonne 1 : on lit la ligne 2 de A, soit (3, 4), la colonne 1 de B, soit (5, 7), et l'on obtient 3×5+4×7=433 \times 5 + 4 \times 7 = 43. Cliquer une autre case du résultat pour suivre son calcul.

La disposition à reproduire sur sa copie
Ce placement porte un nom, le tableau de Falk, et il ne sert pas qu'à faire une jolie figure : c'est la disposition à adopter sur une copie dès que les matrices dépassent l'ordre 2.
Elle rend le contrôle des dimensions immédiat, puisque les deux tailles se lisent sur les bords du même rectangle, et elle supprime la faute la plus fréquente du calcul à la main, qui est de glisser d'une ligne ou d'une colonne en cours de route.

Le format du résultat, lui, ne se devine pas : il n'a aucune raison d'être celui des facteurs. Sur un cas rectangulaire, cela saute aux yeux.

Produit des matrices A et B, disposé en tableau de Falk.
La colonne de B descend,
la ligne de A avance,
la case est à leur croisement.
B78
910
1112
123A
456

(AB)1,2 = 1 × 8 + 2 × 10 + 3 × 12 = 64

Une matrice 2 × 3 multipliée par une 3 × 2. A est 2 × 3, B est 3 × 2 : le produit est 2 × 2. La case orange est au croisement de la ligne verte et de la colonne verte, et son calcul s\u0027écrit dessous. Cliquer une autre case pour suivre le sien.

Les deux 3 intérieurs se répondent, c'est ce qui autorise le produit ; les deux extérieurs, 2 et 2, donnent le format du résultat. D'où le contrôle à faire avant tout calcul : écrire (n×p)(p×q)=(n×q)(n \times p)(p \times q) = (n \times q), vérifier que les deux nombres du milieu sont égaux, et lire le format du résultat aux extrémités.

Trois pièges du produit matriciel
  • Il n'est pas commutatif. ABBAAB \neq BA en général, et souvent l'un des deux n'est même pas défini. L'ordre des facteurs est une information, pas un détail.
  • Un produit peut être nul sans qu'aucun facteur le soit. On ne peut donc pas « simplifier par A » comme avec des nombres : l'exemple ci-dessous en donne un cas.
  • Les identités remarquables ne s'appliquent pas. (A+B)2=A2+AB+BA+B2(A+B)^2 = A^2 + AB + BA + B^2, et le terme du milieu ne se regroupe pas en 2AB2AB.
Produit des matrices A et B, disposé en tableau de Falk.
La colonne de B descend,
la ligne de A avance,
la case est à leur croisement.
B01
10
12A
34

(AB)1,1 = 1 × 0 + 2 × 1 = 2

Le produit A B, avec B qui échange les colonnes de A. A est 2 × 2, B est 2 × 2 : le produit est 2 × 2. La case orange est au croisement de la ligne verte et de la colonne verte, et son calcul s\u0027écrit dessous. Cliquer une autre case pour suivre le sien.
Produit des matrices A et B, disposé en tableau de Falk.
La colonne de B descend,
la ligne de A avance,
la case est à leur croisement.
B12
34
01A
10

(AB)1,1 = 0 × 1 + 1 × 3 = 3

Les deux mêmes matrices dans l'autre ordre. B A échange cette fois les LIGNES, et le résultat n'a aucun coefficient en commun avec le précédent. L'ordre des facteurs n'est pas un détail de notation. A est 2 × 2, B est 2 × 2 : le produit est 2 × 2. La case orange est au croisement de la ligne verte et de la colonne verte, et son calcul s\u0027écrit dessous. Cliquer une autre case pour suivre le sien.
Produit des matrices A et B, disposé en tableau de Falk.
La colonne de B descend,
la ligne de A avance,
la case est à leur croisement.
B11
11
1-1A
-11

(AB)1,1 = 1 × 1 + -1 × 1 = 0

Aucune des deux matrices n'est nulle, et pourtant chaque coefficient de AB vaut 0. A est 2 × 2, B est 2 × 2 : le produit est 2 × 2. La case orange est au croisement de la ligne verte et de la colonne verte, et son calcul s\u0027écrit dessous. Cliquer une autre case pour suivre le sien.
Propriétés qui restent vraies

Le produit est associatif ((AB)C=A(BC)(AB)C = A(BC)) et distributif sur l'addition. La matrice identité est neutre : AI=IA=AAI = IA = A.

Transposée

Définition

La transposée tA{}^tA s'obtient en échangeant les lignes et les colonnes : (tA)ij=aji({}^tA)_{ij} = a_{ji}.

Attention à l'inversion de l'ordre dans un produit : t(AB)=tBtA{}^t(AB) = {}^tB {}^tA. Une matrice est dite symétrique si tA=A{}^tA = A. C'est le cas de la matrice d'adjacence d'un graphe non orienté.

Déterminant

Le déterminant est un nombre attaché à une matrice carrée. Il répond à une seule question, mais essentielle : la matrice est-elle inversible ?

Ordre 2

det(abcd)=adbc\det \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} = ad - bc

Le produit de la diagonale descendante, moins celui de la diagonale montante. C'est déjà la règle de Sarrus, sur deux lignes au lieu de trois.

Ordre 3 : la règle de Sarrus

On recopie les deux premières colonnes à droite du tableau. Les six diagonales de trois cases apparaissent alors toutes, sans avoir à sortir du rectangle.

Règle de Sarrus sur la matrice A, diagonale 1 sur 6.
recopiéerecopiée
abcab
defde
ghigh
1 / 6

+ a × e × i

La règle sur une matrice quelconque. Les trois premières diagonales descendent et s'ajoutent, les trois suivantes montent et se retranchent. Avancer d'une diagonale à l'autre pour voir le total se former.

On additionne les trois diagonales descendantes, de gauche à droite, et l'on soustrait les trois montantes :

detA=aei+bfg+cdhgechfaidb\det A = aei + bfg + cdh - gec - hfa - idb

Sur des nombres, le total se construit diagonale après diagonale, et le déterminant est simplement la dernière valeur affichée.

Règle de Sarrus sur la matrice A, diagonale 1 sur 6.
recopiéerecopiée
21121
01201
40340
1 / 6

+ 2 × 1 × 3 = 6

total après 1 diagonale : 6

La même règle sur une matrice de nombres. Les trois premières diagonales descendent et s'ajoutent, les trois suivantes montent et se retranchent. Avancer d'une diagonale à l'autre pour voir le total se former.
À manipuler
Parcourir les six diagonales et relever le total après chacune. Recommencer sans regarder la figure, sur une feuille, puis comparer : ce qui manque à la troisième tentative est presque toujours un signe, et c'est toujours sur les montantes.
Sarrus s'arrête à l'ordre 3
La règle de Sarrus est fausse à partir de l'ordre 4. Au-delà, on développe suivant une ligne ou une colonne (méthode des cofacteurs), en choisissant celle qui contient le plus de zéros.

Développement suivant une ligne ou une colonne

detA=(1)i+jaij×Dij\det A = \sum (-1)^{i+j} a_{ij} \times D_{ij}, où DijD_{ij} est le déterminant obtenu en supprimant la ligne i et la colonne j.

Les signes (1)i+j(-1)^{i+j} s'organisent en damier, en commençant par un ++ en haut à gauche :

++
+
++

Inutile de calculer la puissance : on part du coin supérieur gauche et l'on alterne d'une case à l'autre, comme sur un échiquier.

Ce que le déterminant dit

Théorème

Une matrice carrée A est inversible si et seulement si detA0\det A \neq 0.

L'interprétation géométrique
La valeur absolue du déterminant est le facteur par lequel la matrice multiplie les aires (ordre 2) ou les volumes (ordre 3). Un déterminant nul signifie que la transformation écrase l'espace : elle aplatit le plan sur une droite, ou l'espace sur un plan. On perd de l'information, et c'est exactement pour cela qu'on ne peut plus revenir en arrière. La matrice n'est pas inversible.

Trois matrices, trois déterminants, et la même lecture à chaque fois : l'aire du carré teinté.

i'j'
Déterminant 6 : les aires sont multipliées par six. La déformation étire dans les deux directions, sans rien mélanger. Déterminant 6, soit le facteur par lequel les aires sont multipliées.
i'j'
Déterminant nul. Le plan entier s'aplatit sur une droite : le carré unité devient un segment, d'aire nulle. Aucune déformation ne peut défaire cela, et c'est pourquoi la matrice n'est pas inversible. Déterminant 0, soit le facteur par lequel les aires sont multipliées.
À manipuler
Faire glisser le curseur de cette figure et suivre le carré unité pendant la déformation. Repérer l'instant où son aire devient nulle. Chercher ensuite une position du curseur qui la lui rende : il n'y en a pas, l'aplatissement ne se défait pas. C'est exactement ce que veut dire « non inversible », et le déterminant nul en est l'annonce.
i'j'
Déterminant −1. L'aire est conservée, mais le signe change : les deux vecteurs de base ont échangé leur place, le plan a été retourné comme un gant. Déterminant -1 : négatif, le plan est retourné.

Deux propriétés utiles : det(AB)=detA×detB\det(AB) = \det A \times \det B, et det(tA)=detA\det({}^tA) = \det A. En revanche, det(A+B)detA+detB\det(A + B) \neq \det A + \det B.

Inverse d'une matrice

Définition

A1A^{-1} est l'unique matrice telle que AA1=A1A=IA A^{-1} = A^{-1} A = I.

Pour une matrice 2×22 \times 2, la formule est à connaître par cœur :

A=(abcd)A1=1adbc(dbca)A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} \quad \longrightarrow \quad A^{-1} = \frac{1}{ad - bc} \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix}

La recette parlée : on échange a et d, on change le signe de b et c, on divise par le déterminant.

Exemple travaillé. Pour A=(1234)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}, detA=46=2\det A = 4 - 6 = -2, donc :

A1=12(4231)=(213212)A^{-1} = -\frac{1}{2} \begin{pmatrix} 4 & -2 \\ -3 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -2 & 1 \\ \tfrac{3}{2} & -\tfrac{1}{2} \end{pmatrix}

Contrôle : AA1=IA A^{-1} = I ✓, et c'est une vérification qu'il faut toujours faire, elle coûte quatre multiplications.

Au-delà de l'ordre 2, on inverse par le pivot de Gauss : on écrit (AI)(A | I) côte à côte et on applique les mêmes opérations aux deux moitiés jusqu'à obtenir (IA1)(I | A^{-1}).

Systèmes linéaires

L'écriture matricielle

Un système comme

{2x+yz=83xy+2z=112x+y+2z=3\begin{cases} 2x + y - z = 8 \\ -3x - y + 2z = -11 \\ -2x + y + 2z = -3 \end{cases}

s'écrit AX=BAX = B avec :

A=(211312212)X=(xyz)B=(8113)A = \begin{pmatrix} 2 & 1 & -1 \\ -3 & -1 & 2 \\ -2 & 1 & 2 \end{pmatrix} \qquad X = \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} \qquad B = \begin{pmatrix} 8 \\ -11 \\ -3 \end{pmatrix}

Toute l'information est dans A et B ; les lettres x, y, z ne servent plus à rien pendant la résolution. C'est précisément l'intérêt de l'écriture matricielle.

Si A est inversible, la solution est unique et vaut X=A1BX = A^{-1} B. Mais en pratique on ne calcule presque jamais l'inverse : le pivot de Gauss est plus rapide et plus sûr.

Le pivot de Gauss

Principe

Trois opérations laissent l'ensemble des solutions inchangé :

  • échanger deux lignes ;
  • multiplier une ligne par un nombre non nul ;
  • ajouter à une ligne un multiple d'une autre ligne.

On les enchaîne pour faire apparaître des zéros sous la diagonale, jusqu'à obtenir un système triangulaire qu'on résout de bas en haut.

On travaille sur la matrice augmentée (AB)(A | B), c'est-à-dire le tableau des coefficients avec la colonne du second membre ajoutée à droite.

Exemple travaillé sur le système ci-dessus. Avancer d'une étape à l'autre : à chaque fois, l'opération est écrite en dessous, la ligne qu'elle modifie est en orange, et la ligne du pivot dont elle se sert est en vert. Cette dernière ne change pas, ce qui est la source d'erreur la plus fréquente : on croit avoir consommé le pivot alors qu'il reste disponible pour la ligne suivante.

Pivot de Gauss, étape 0 sur 3.
xyzsecond membre
L121-18
L2-3-12-11
L3-212-3
0 / 3

matrice augmentée de départ

Le système résolu pas à pas. La ligne en orange est celle que l'opération modifie, celle en vert est le pivot dont elle se sert et qui, lui, ne change pas. Avancer d'une étape à l'autre.

Les deux premières opérations font les zéros de la première colonne, avec le pivot 2 ; la troisième fait celui de la deuxième colonne, avec le pivot 1/2. La matrice est alors triangulaire et la remontée donne la solution, affichée à la dernière étape.

À manipuler
Revenir au départ et refaire les trois étapes sur une feuille, en écrivant l'opération à côté de chaque ligne avant de calculer. Comparer ensuite ligne à ligne : l'écart, s'il y en a un, se situe presque toujours sur la ligne du pivot, qu'on a modifiée alors qu'elle devait rester intacte.

Éliminer soi-même

Matrice augmentée après 0 opération.
L1-30-417
L2-12-25
L3-3-4-115

Quel multiplicateur k fait apparaître un zéro en colonne 1, ligne 2 ?

L2 ← L2 + k L1, k =

Une fraction s'écrit 3/2. Un décimal est accepté s'il est exact, comme 1,5, mais un tiers ne s'écrit pas en décimal. Le signe compte.

Le système est tiré au sort, et un autre s'obtient à la demande : c'est le seul moyen de savoir si l'on a compris le procédé plutôt que retenu une suite de nombres. Ce qui est demandé n'est pas la matrice obtenue mais le multiplicateur, parce que c'est lui qui se trompe : on divise par le pivot et l'on oublie de changer le signe. La matrice, elle, est calculée et affichée, de sorte qu'une erreur ne se propage pas sur trois étapes.

Le détail de la remontée : la dernière ligne donne z=1-z = 1, donc z=1z = -1. La deuxième donne (1/2)y+(1/2)(1)=1(1/2)y + (1/2)(-1) = 1, donc y=3y = 3. La première donne 2x+3+1=82x + 3 + 1 = 8, donc x=2x = 2.

Contrôle dans la troisième équation d'origine : 4+32=3-4 + 3 - 2 = -3

Deux réflexes de méthode
Choisir un bon pivot. Si on peut échanger des lignes pour avoir un 1 en tête, le faire : on s'épargne toutes les fractions.
Écrire l'opération à côté de chaque ligne (L3L34L2L_3 \leftarrow L_3 - 4L_2). C'est ce qui rend le calcul relisible, et c'est ce qui permet de retrouver l'erreur quand le contrôle final échoue.

Discuter le nombre de solutions

À la fin du pivot, on lit le résultat sur la dernière ligne non nulle :

Ce qu'on obtientConclusion
autant de pivots que d'inconnuesune solution unique
une ligne $0 0 0kavecaveck \neq 0$
une ligne entièrement nulleune infinité de solutions

Le lien avec le déterminant, pour un système carré : detA0\det A \neq 0 ⟺ solution unique. Si detA=0\det A = 0, c'est zéro ou une infinité, et seul le pivot permet de trancher.

Quand il y a une infinité de solutions, on exprime les inconnues « principales » (celles qui portent un pivot) en fonction des autres, appelées paramètres. Le nombre de paramètres est nombre d’inconnuesrang\text{nombre d'inconnues} - \text{rang}.

Définition

Le rang de A est le nombre de pivots non nuls obtenus à la fin de la méthode de Gauss. C'est le nombre d'équations réellement indépendantes du système.

Valeurs propres et directions invariantes

Tout ce qui précède traite la matrice comme un tableau sur lequel on applique des recettes. Cette section la traite comme ce qu'elle est : une déformation du plan. La question devient alors naturelle, et c'est la plus utile de tout le chapitre.

Définition

Un vecteur propre de AA est un vecteur non nul v\vec{v} que la transformation ne fait pas tourner : son image reste sur la même droite. Le facteur d'étirement λ\lambda est la valeur propre associée. Cela s'écrit Av=λvA\vec{v} = \lambda \vec{v}.

Sur la figure, la matrice étire le plan dans une direction et le comprime dans une autre. Les deux droites en pointillés sont celles qui ne bougent pas : un vecteur posé dessus ressort dessus, plus long ou plus court, jamais ailleurs. Toutes les autres directions, elles, pivotent.

i'j'×3×1
Les deux directions que cette transformation ne fait pas tourner, avec leur facteur d'étirement. Déplacer le curseur montre qu'elles appartiennent à la transformation et non au dessin : elles apparaissent dès que la matrice s'écarte de l'identité, et le reste du plan pivote autour d'elles. Déterminant 3, soit le facteur par lequel les aires sont multipliées.

Les trouver, pour une matrice d'ordre 2

Chercher λ\lambda tel que Av=λvA\vec{v} = \lambda\vec{v} revient à chercher λ\lambda tel que (AλI)v=0(A - \lambda I)\vec{v} = \vec{0} ait une solution non nulle. Or une matrice qui envoie un vecteur non nul sur zéro aplatit le plan : son déterminant est nul.

L'équation caractéristique
Pour une matrice d'ordre deux, det(A moins lambda I) = 0 se développe en lambda au carré moins (trace) lambda plus (déterminant) = 0, où la trace est la somme des deux coefficients de la diagonale. Deux nombres du tableau suffisent donc : sa trace et son déterminant.

Exemple travaillé. Pour A=(4123)A = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}, la trace vaut 7 et le déterminant 4×31×2=104 \times 3 - 1 \times 2 = 10. L'équation devient λ27λ+10=0\lambda^2 - 7\lambda + 10 = 0, dont les solutions sont 22 et 55.

Deux contrôles gratuits, et il faut les faire : la somme des valeurs propres doit rendre la trace, leur produit doit rendre le déterminant. Ici 2+5=72 + 5 = 7 et 2×5=102 \times 5 = 10.

Quand il n'y en a pas

i'j'
Un quart de tour. Aucune droite en pointillés n'apparaît, et ce n'est pas un défaut de la figure : une rotation ne laisse aucune direction du plan en place. Son équation caractéristique a un discriminant négatif. Déterminant 1, soit le facteur par lequel les aires sont multipliées.

Le discriminant de λ2λtr+det\lambda^2 - \lambda\,\mathrm{tr} + \det peut être négatif, et il n'existe alors aucune direction invariante réelle. C'est précisément le cas des rotations, et ce n'est pas une curiosité : c'est la raison pour laquelle un système mécanique oscille. Les valeurs propres complexes du système décrivent une rotation dans le plan position-vitesse, et cette rotation est l'oscillation elle-même. Le chapitre sur les oscillations retrouve exactement ce discriminant, sous le nom d'équation caractéristique de l'équation différentielle.

Pourquoi cela sert au-delà du chapitre
Une valeur propre est un facteur qui se répète : appliquer la matrice n fois multiplie un vecteur propre par lambda puissance n. C'est ce qui décide si un système s'amortit ou s'emballe, si une suite de vecteurs converge, et dans quelle direction un nuage de points s'étire le plus. Trois questions très différentes, un même calcul de deux lignes.

Le déterminant, autant de fois qu'il faut

Le déterminant d'ordre 2 se calcule de tête. Ce qui ne se calcule pas de tête, c'est ce qu'il devient quand la matrice est doublée, élevée au carré ou inversée, et ce sont précisément les trois questions qui tombent.

Le déterminant, et ce qu'il devient

Soit A=(1131)A = \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ -3 & 1 \end{pmatrix}.

  1. detA\det A
  2. det(2A)\det(2A)
  3. det(A2)\det(A^2)
  4. Le coefficient en haut à gauche de A1A^{-1}, multiplié par detA\det A

La deuxième question est le piège du chapitre : doubler une matrice double ses deux lignes, et le déterminant est multiplié une fois par ligne. Pour une matrice d'ordre nn, le facteur est λn\lambda^n.

Où la démarche dérape

Une propriété vraie, appliquée là où elle ne vaut pas.

Un déterminant qui s'additionne

Une seule étape est fausse. Désigner laquelle.

Soit A=(x001)A = \begin{pmatrix} x & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} et B=(100x)B = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & x \end{pmatrix}. On cherche det(A+B)\det(A + B).

À calculer soi-même

Quatre calculs qui se posent à la main en quelques lignes. Le déterminant d'ordre trois est celui sur lequel on se trompe le plus, et pour une raison mécanique : trois produits, trois signes, et une seule inattention suffit.

Déterminants et systèmes

  • 1.

    Le déterminant de (2314)\begin{pmatrix} 2 & 3 \\ 1 & 4 \end{pmatrix}.

  • 2.

    Le déterminant de (211012403)\begin{pmatrix} 2 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \\ 4 & 0 & 3 \end{pmatrix}.

  • 3.

    Le système 2x+3y=82x + 3y = 8 et x+4y=9x + 4y = 9. Combien vaut xx ?

  • 4.

    Le même système. Combien vaut yy ?

  • 5.

    Pour A=(4123)A = \begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}, quelle est la somme de ses deux valeurs propres ?

  • 6.

    Pour la même matrice, quelle est la plus grande des deux valeurs propres ?

  • 7.

    Quel est le discriminant de l'équation caractéristique de la rotation d'un quart de tour, (0110)\begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} ?

Exercices type

Calculer AB et BA pour A = (1 2 ; 0 1) et B = (1 0 ; 3 1) AB=(1×1+2×3,1×0+2×1;0×1+1×3,0×0+1×1)=(72;31)AB = (1\times 1+2\times 3 , 1\times 0+2\times 1 ; 0\times 1+1\times 3 , 0\times 0+1\times 1) = (7 2 ; 3 1) BA=(1×1+0×0,1×2+0×1;3×1+1×0,3×2+1×1)=(12;37)BA = (1\times 1+0\times 0 , 1\times 2+0\times 1 ; 3\times 1+1\times 0 , 3\times 2+1\times 1) = (1 2 ; 3 7)

Les deux produits sont définis, tous deux 2×22 \times 2, et pourtant différents. C'est l'illustration standard de la non-commutativité.

Inverse de A = (3 1 ; 5 2)

detA=65=1\det A = 6 - 5 = 1, non nul, donc A est inversible.

A1=(1/1)×(21;53)=A^{-1} = (1/1) \times (2 -1 ; -5 3) = (21;53)(2 -1 ; -5 3)

Contrôle : (31;52)(21;53)=(65,3+3;1010,5+6)=(10;01)(3 1 ; 5 2)(2 -1 ; -5 3) = (6-5 , -3+3 ; 10-10 , -5+6) = (1 0 ; 0 1)

Pour quelle valeur de m la matrice (m 2 ; 3 m) est-elle non inversible ?

det=m26\det = m^2 - 6. Il s'annule pour m=6m = \sqrt{6} ou m=6m = -\sqrt{6}.

Pour ces deux valeurs, la matrice n'est pas inversible ; pour toute autre valeur de m, elle l'est.

Résoudre par Gauss : x + y = 3 et 2x + 2y = 6

L2L22L1L_2 \leftarrow L_2 - 2L_1 donne la ligne 0 0 | 0 : entièrement nulle.

Le système a donc une infinité de solutions : les deux équations disent la même chose. On exprime x=3yx = 3 - y, et l'ensemble des solutions est (3t,t),tR{(3 - t, t), t \in \mathbb{R}}.

Le rang vaut 1 pour 2 inconnues : il y a bien 21=12 - 1 = 1 paramètre.

Résoudre : x + y = 3 et 2x + 2y = 7

L2L22L1L_2 \leftarrow L_2 - 2L_1 donne 0 0 | 1, c'est-à-dire l'équation 0=10 = 1.

Aucune solution : le système est incompatible. Géométriquement, les deux droites sont parallèles et distinctes.

Déterminant de (1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9)

Par Sarrus : 1×5×9+2×6×7+3×4×87×5×38×6×19×4×21\times 5\times 9 + 2\times 6\times 7 + 3\times 4\times 8 - 7\times 5\times 3 - 8\times 6\times 1 - 9\times 4\times 2

=45+84+961054872== 45 + 84 + 96 - 105 - 48 - 72 = 00

La matrice n'est donc pas inversible. On le voit d'ailleurs sans calcul : L3L2=L2L1=(3,3,3)L_3 - L_2 = L_2 - L_1 = (3, 3, 3), donc L1+L3=2L2L_1 + L_3 = 2L_2. Les lignes sont liées, le rang vaut 2.

La méthode sur feuille

  1. Vérifier les tailles avant tout produit : colonnes de A = lignes de B, sinon le produit n'existe pas.
  2. Pour savoir si un système a une solution unique, calcule d'abord le déterminant. Nul → il faudra discuter.
  3. Pour résoudre, utiliser le pivot de Gauss sur la matrice augmentée, pas l'inverse : c'est plus rapide et moins sujet aux erreurs.
  4. Choisir les pivots pour éviter les fractions, et noter chaque opération en marge.
  5. Contrôler toujours : réinjecter la solution dans une équation de départ (de préférence celle qu'on a le moins utilisée), et vérifier AA1=IA A^{-1} = I après une inversion.
  6. Pour une infinité de solutions, paramètre proprement et compte : nombre de parameˋtres=inconnuesrang\text{nombre de paramètres} = \text{inconnues} - \text{rang}.
Vérification rapideon peut se reprendre

1.Pour deux matrices carrées A et B, a-t-on toujours AB=BAAB = BA ?

2.Une matrice carrée a un déterminant nul. Que peut-on en déduire ?

3.AX=BAX = B avec A inversible. Quelle est la solution ?

4.Dans un pivot de Gauss, on remplace L3L_3 par L34L2L_3 - 4L_2. Cette opération change-t-elle les solutions du système ?

Synthèse

  • Une matrice n×pn \times p : lignes × colonnes, toujours dans cet ordre.
  • Le produit exige colonnes de A = lignes de B, et se calcule « ligne fois colonne ». Il n'est pas commutatif, et on ne peut pas simplifier par un facteur.
  • Déterminant : adbcad - bc à l'ordre 2, Sarrus à l'ordre 3 (et seulement jusqu'à 3), cofacteurs au-delà.
  • detA0\det A \neq 0 ⟺ A inversible ⟺ le système AX=BAX = B a une solution unique.
  • Inverse 2×22 \times 2 : échanger la diagonale, changer le signe de l'antidiagonale, diviser par le déterminant.
  • Pivot de Gauss : trois opérations autorisées, triangulariser, puis remonter.
  • Discussion : autant de pivots que d'inconnues → unique ; ligne 0=k0 = k non nul → aucune ; ligne nulle → infinité.
  • Rang = nombre de pivots = nombre d'équations indépendantes. Paramètres = inconnues − rang.

Mettre en pratique