Vecteur colonne

composants du vecteur A lM ®E IV.- Espérance mathématique et matrices des variances covariances des estimateurs …à suivre… I.- Position du problème : Le modèle de régression linéaire multiple est de la forme : ero Y = a1 X 1 + a2 X 2 + L + ak X k + ε , où Y est la variable à expliquer,. ua X1,X2,…,Xk ce sont les variables explicatives. a1,a2,…,ak ce sont les paramètres du modèle. ni ε est l’erreur aléatoire, inconnue et centrée. Les variables Y, X1,X2,…,Xk et ε sont des vecteurs de n composantes

avec la composition des applications, étudier les propriétés de ce produit et les applications. Structure d’algèbre sur n ( ). • Étudier les matrices carrées inversibles : le groupe GLn ( ). • Étudier les formules du changement de bases pour les vecteurs et les applications linéaires. • Définir le rang d’une matrice, les opérations élémentaires sur une matrice (interprétation en terme de produit matriciel). Méthodes de Gauss et de Gauss-Jordan. Sommaire I) Matrices, liens avec les applications

quelques soient x, x0 ∈ (a, b). L’´tudiant est aussi suppos´ connaˆ e e ıtre les concepts fondamentaux de l’alg`bre lin´aire : matrices, d´terminants, ´criture matricielle d’un syst`me e e e e e d’´quations lin´aires, r`gle de Cramer pour le r´soudre, vecteurs, transfore e e e mations lin´aires Rn → Rm et th´or`me des axes principaux. e e e 1.1 Exercices Justifier ses r´ponses. e 1. Calculer π π lim sup sin n cos nπ , lim inf sin n cos nπ. n→+∞ 2 2 n→+∞ 2. D´terminer, sans calculatrice, le plus

Université Aix Marseille 1 Mathématiques générales II - Algèbre linéaire PEIP - L1 27 avril 2010 aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa aaaaaaaaaaaaaa 1 Algèbre linéaire dans R2 et R3 1.1 Vecteurs de R2 et R3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Vecdjzdjkszjc ozkd zl zleteurs et combinaisons linéaires . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Produit scalaire, norme . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 La notion de matrice . .

Définitions et rappels 1. Notion de vecteur Imaginons une caisse posée sur le sol. Trois personnes décident de la pousser. Bougera-t-elle ? Dans quelle direction ? Tout dépend de la grandeur et de la direction de ‘l’effort’ total qui sera fait. Un moyen commode de représenter ces efforts est de les désigner par une flèche dont la longueur est proportionnelle à la grandeur de l’effort et dont la direction indique l’orientation de l’effort : nous l’appellerons «vecteur». Vecteur Laissons tomber une bille

. . A.2.1.2 Le type complexe . . . . . . . . . . . . . . . . A.2.1.3 Le type chaˆıne de caract`eres . . . . . . . . . . A.2.1.4 Le type logique . . . . . . . . . . . . . . . . . A.2.2 Les vecteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.2.2.1 D´efinir un vecteur . . . . . . . . . . . . . . . A.2.2.2 Vecteurs sp´eciaux . . . . . . . . . . . . . . . A.2.3 Les matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.2.3.1 D´efinir une matrice . . . . . . . . . . . . . . . A.2.3.2 Matrices sp´eciales .

I — Vecteurs de R2 ou de R3 1 Vecteurs du plan 1.1 Cordonnées − → − → On se donne un plan muni d’un repère orthonormé (O , i , j ). On suppose connues les notions de vecteurs du plan, d’opérations sur les vecteurs. Rappelons alors : Définition I.1 → Un vecteur − u a pour coordonnées les réels a et b signifie que − → − → − → u =a i +bj Les coordonnées d’un vecteur sont rangées dans un tableau en colonne façon abrégée : a − → u = b Par exemple, pour les deux vecteurs

n lignes et a p colonnes (on ´nonce toujours en premier le nombre de lignes) contenant des e r´els, ou occasionnellement des complexes, appel´s coefficients de la matrice. e e Les matrices seront d´sign´es par une lettre majuscule ; les coefficients seront e e not´s par la minuscule correspondante et un double indice. Par exemple, si la e matrice est d´sign´e par A, les coefficients seront not´s aij (i = 1, ..., n repr´sente e e e e l’indice de ligne et j = 1, ..., p l’indice de colonne). Il est fr´quent

H .) 1b. Que peut-on dire de deux formes linéaires définissant le même hyperplan ? Justifier ? 2. Soit f un endomorphisme de E de rang 1. 2a. Montrer qu’il existe une forme linéaire λ et un vecteur e non nuls de E tels que : ∀x ∈ E , f (x) = λ(x)e 2b. Montrer que T r (f ) = λ(e) (on pourrait compléter le vecteur e en une base de E). En déduire que f 2 = T r (f )f . 1 II Partie I 1. Soit t une transvection de E et soit H l’hyperplan de E apparaissant dans le définition de t ci-dessus. 1a. Montrer

Quelle est la matrice de f dans les bases canoniques de R2 et R4 ? D´terminer le noyau de f . L’application lin´aire f est-elle injective ? e e Quelle est l’image de f ? L’application f est-elle surjective ? Soit y1 , y2 deux r´els, pr´ciser un vecteur u de R4 tel que f (u) = (y1 , y2 ). e e Exercice 2 – Soit E un R-espace vectoriel de dimension 3 et B = (e1 , e2 , e3 ) une base de E. On consid`re f l’application lin´aire de E vers E telle que : e e f (e1 ) = e1 + e2 + e3 , f (e2 ) = 2e1 − e2