Résultats de recherche pour « noyau »

Diagonalisation

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.

Représentation matricielles d'applications linéaires

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.

Applications Linéaires

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.

Diagonalisation

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.

Représentation matricielles d'applications linéaires

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 !

Diagonalisation

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

Applications Linéaires

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.

Représentation matricielles d'applications linéaires

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.

Applications linéaires

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.

Représentation matricielles d'applications linéaires

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 !

Applications Linéaires

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.

Représentation matricielles d'applications linéaires

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 !

Applications Linéaires

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.

Applications linéaires

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.

Diagonalisation

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

Représentation matricielles d'applications linéaires

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.