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ECG 2 - Maths appliquées Diagonalisation

Découvrez comment montrer qu'un endormorphisme ou qu'une matrice est diagonalisable. Nous vous montrons comment déterminer les valeurs, vecteurs et sous-espaces propres.

ECG 2 - Maths appliquées Représentation matricielles d'applications linéaires

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.

ECG 2 - Maths appliquées Applications Linéaires

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.

ECG 2 - Maths appliquées Espaces vectoriels et familles de vecteurs

Il s’agit de comprendre ce qu’est un espace vectoriel et ce que sont les vecteurs qui le composent. Le chapitre couvre l’ensemble des concepts clés à maîtriser et à connaître à ce sujet !

ECG 2 - Maths appliquées Calcul matriciel

Ce chapitre passe donc en revue tout ce que vous devez connaître et savoir faire sur les matrices avec bien sûr, des exercices corrigés pour vous entraîner et vous tester.

ECG 2 - Maths appliquées Systèmes Linéaires

Le chapitre sur les systèmes linéaires est essentiel pour comprendre les matrices et l’algèbre linéaire. Nous abordons la triangularisation (échelonnage) et son lien avec le système de Cramer.

ECT 2 Diagonalisation

Travaillons le processus de diagonalisation ! Pour cela, nous allons étudier les valeurs propres, vecteurs propres et sous-espaces propres aussi appelés éléments propres.

ECG 2 - Maths approfondies Endomorphismes symétriques

Dans ce chapitre, nous étudions les endomorphismes symétriques, un peu particuliers, leurs valeurs propres, vecteurs propres et leur diagonalisation effective.

ECT 2 Représentation matricielles d'applications linéaires

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 !

ECG 1- Maths approfondies Diagonalisation

Le chapitre se divise donc en 2 grandes parties : Montrer qu'un endormorphisme ou qu'une matrice est diagonalisable et Diagonaliser cet endormorphisme ou cette matrice

ECT 2 Applications Linéaires

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.

ECG 1- Maths approfondies Représentation matricielles d'applications linéaires

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.

ECT 2 Espaces vectoriels et familles de vecteurs

Les espaces vectoriels et familles de vecteurs forment le premier chapitre d’algèbre linéaire. Ce chapitre pose le cadre général des chapitres d’algèbres qui suivent.

ECT 2 Calcul matriciel

Ce chapitre passe donc en revue tout ce que vous devez connaître et savoir faire sur les matrices avec bien sûr, des exercices corrigés pour vous entraîner et vous tester.

ECG 1- Maths approfondies Applications linéaires

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.

ECT 2 Systèmes Linéaires

Le chapitre couvre l’ensemble des systèmes rencontrés au concours, avec et sans paramètres, notamment essentiels dans la détermination des fameuses valeurs propres en algèbre linéaire.

ECG 1- Maths approfondies Espaces vectoriels et familles de vecteurs

Les espaces vectoriels et familles de vecteurs forment le véritable premier chapitre d’algèbre linéaire. Ce chapitre pose le cadre général des chapitres d’algèbre qui suivent.

ECG 1- Maths approfondies Calcul matriciel

Ce chapitre passe donc en revue tout ce que vous devez connaître et savoir faire sur les matrices avec bien sûr, des exercices corrigés pour vous entraîner et vous tester.

ECG 1- Maths approfondies Systèmes linéaires

Le chapitre sur les systèmes linéaires est essentiel pour comprendre les matrices et l’algèbre linéaire. Les deux axes du chapitre sont la triangularisation et son lien avec le système de Cramer.

ECG 1 - Maths appliquées Représentation matricielles d'applications linéaires

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 !

ECG 1 - Maths appliquées Applications Linéaires

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.

ECT 1 Représentation matricielles d'applications linéaires

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

ECG 1 - Maths appliquées Espaces vectoriels et familles de vecteurs

Ce chapitre pose le cadre général des chapitres d’algèbres qui suivent. Il s’agit de comprendre ce qu’est un espace vectoriel et des vecteurs qui le composent

ECG 1 - Maths appliquées Matrices

Ce chapitre passe en revue tout ce que vous devez connaître et savoir faire sur les matrices avec bien sûr, des exercices corrigés pour vous entraîner et vous tester.

ECT 1 Applications Linéaires

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.

ECG 1 - Maths appliquées Systèmes Linéaires

Le chapitre couvre l’ensemble des systèmes rencontrés au concours, avec et sans paramètres, notamment essentiels dans la détermination des valeurs propres en algèbre linéaire.

ECT 1 Espaces vectoriels et familles de vecteurs

Ce chapitre pose le cadre général des chapitres d’algèbres qui suivent. Il s’agit de comprendre ce qu’est un espace vectoriel et ce que sont les vecteurs qui le composent.

ECT 1 Systèmes Linéaires

Il est indispensable d’apprendre à triangulariser (échelonner) un système par la méthode du pivot de Gauss, souvent connue mais très mal utilisée et rédigée. Nous détaillons les meilleures astiuces !

ECT 1 Matrices

Ce chapitre passe donc en revue tout ce que vous devez connaître et savoir faire sur les matrices avec bien sûr, des exercices corrigés pour vous entraîner et vous tester.

ECG 2 - Maths approfondies Calcul matriciel

Ce chapitre passe donc en revue tout ce que vous devez connaître et savoir faire sur les matrices avec bien sûr, des exercices corrigés pour vous entraîner et vous tester.

ECG 2 - Maths approfondies Systèmes linéaires

Le chapitre couvre l’ensemble des systèmes rencontrés au concours, avec et sans paramètres, notamment essentiels dans la détermination des fameuses valeurs propres en algèbre linéaire.

ECG 2 - Maths approfondies Représentation matricielles d'applications linéaires

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

ECG 2 - Maths approfondies Diagonalisation

Le chapitre se divise en 2 grandes parties : Montrer qu'un endormorphisme ou qu'une matrice est diagonalisable et Diagonaliser effectivement cet endormorphisme ou cette matrice

ECG 2 - Maths approfondies Espaces vectoriels et familles de vecteurs

Ce chapitre pose le cadre général des chapitres d’algèbre qui suivent. Il s’agit de comprendre ce qu’est un espace vectoriel et ce que sont les vecteurs qui le composent.

ECG 2 - Maths approfondies Applications linéaires

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.

ECRICOME Ecricome 2018 ECS

Découvrez l'analyse du sujet d'ECRICOME 2018 tombé pour les candidats ECS (équivalent Maths Approfondies) !

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