University Côte d'azur

UE MATH: Méthodes d'algèbre linéaire

ECUE's code : SPUM103

This course give 6.0 ECTS.
PORTAIL SCIENCES ET TECHNOLOGIES
Mathématiques
Campus Valrose
Licence 1
Semestre impair
Français

PRESENTATION

Ce cours consiste en une introduction à l'algèbre linéaire. Ce domaine se situe entre la géométrie (linéaire: droites, plans, leurs intersections dans l'espace) et l'algèbre (résolution de systèmes linéaires), et a un très grand nombre d'applications, dans et en dehors des mathématiques. En effet, il fournit le cadre théorique qui permet de résoudre des problèmes mathématiques, physiques, chimiques, d'IA, d'analyse des données très variés "en première approximation". Bien qu'on donnera, dans ce cours, les notions théoriques nécessaires, on se focalisera sur la résolution d'exercices concrets et la compréhensions d'exemples explicites, qui permettront à l'étudiant de commencer à se construire un bagage mathématique adéquat pour la suite de ses études.

Course's manager(s)

Vladimiro Benedetti

In class

  • 20h of lectures
  • 36h of directed studies

PREREQUISITES

Before the start of the course, I must ...
  • savoir opérer avec les nombres réels; résoudre équations de degré un en une variable

OBJECTIVES

By the end of this course, I should be able to...
  • résoudre des systèmes linéaires (méthode des pivots)
  • interpréter les problèmes d'algèbre linéaire en termes géométriques (résoudre un système linéaire équivaut à intersecter...?)
  • faire du calcul matriciel: savoir changer de base, calculer un déterminant, diagonaliser une matrice et rechercher les espaces propres

CONTENT

  • Définition de vecteurs dans le plan, l'espace et en général. Lien entre problèmes géométriques et systèmes linéaires. Résolution de systèmes linéaires via la méthode des pivots.

  • Introduction aux concepts de vecteurs linéairement indépendants, système de générateurs, bases en R^n, sous-espaces linéaires, coordonnées. Résolution des questions correspondantes en utilisant les systèmes linéaires.

  • Propriétés de base du produit scalaire standard dans R^n et de la norme associée. Orthogonalisation de Gram-Schmidt.

  • Introduction au calcul matriciel: produit, inversion des matrices, matrices comme applications linéaires, changement de base

  • Notion de valeur propre, vecteur propre, espace propre. Recherche de vecteurs propres. Matrices diagonalisables et diagonalisation (cas des matrices symétriques).

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