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Ce chapitre vous explique comment représenter une application linéaire par une matrice à l'aide d'une base. Nous étudierons également les propriétés des endomorphismes.

L’objectif est de pouvoir démontrer qu’une application est linéaire afin de pouvoir déterminer le noyau (Ker) et l’image (Im) de f. Nous étudierons aussi les différentes applications linéaires remarquables.

Ce chapitre vous explique comment représenter une application linéaire par une matrice. Nous passons également en revue toutes les erreurs classiques commises en exercice pour les éviter !

L’objectif est de pouvoir démontrer qu’une application est linéaire afin de pouvoir déterminer le noyau et l’image de f. Nous verrons également comment comprendre et utiliser le théorème du rang.

La représentation matricielle d’endomorphismes est essentielle pour comprendre la diagonalisation. On peut alors déduire des propriétés sur les endomorphismes grâce à la forme des les matrices qui les représentent.

L’objectif est de pouvoir démontrer qu’une application est linéaire afin de pouvoir déterminer le noyau et l’image de f. Ker(f) et Im(f) sont en effet des espaces vectoriels qu’il est essentiel de comprendre.

La représentation matricielle d’endomorphismes est essentielle pour comprendre l’algèbre linéaire de 2e année. Nous passerons ensuite en revue les erreurs classiques à éviter !

L’objectif est de pouvoir démontrer qu’une application est linéaire afin de pouvoir déterminer le noyau (Ker) et l’image (Im) de f. Nous aborderons aussi le théorème du rang.

La représentation matricielle d’endomorphismes est essentielle pour comprendre l’algèbre linéaire de 2e année (la diagonalisation). Nous décryptons tout cela en vidéo !

Le but est de pouvoir démontrer qu’une application est linéaire afin de pouvoir déterminer le noyau et l’image de f. Nous verrons comment comprendre et utiliser le théorème du rang.

Ce chapitre s’intéresse aux applications d’un espace vectoriel (de départ) à un autre (d’arrivée). Savoir démontrer qu'une application est linéaire, utiliser le théorème du rang etc.

La représentation matricielle d’endomorphismes est essentielle pour comprendre la diagonalisation. Ce chapitre vous explique comment représenter une application linéaire par une matrice.