Vecteur

- Chapitre 5 Valeurs propres et vecteurs propres Diagonalisation Table des mati`res e 1 Valeurs propres et vecteurs propres 1.1 D´finition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.2 Propri´t´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ee 2 La diagonalisation d’une matrice 2.1 D´finition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.2 CNS pour qu’une matrice

Décomposons le vecteur position : (1) On peut projeter le vecteur unitaire radial sur la base cartésienne : donc : On obtient alors la vitesse par dérivation temporelle (la base cartésienne est invariante) : on peut aussi procéder directement en dérivant (1) en tenant compte du caractère variable des vecteurs de la base polaire : derdt=θeθ On tire : (2) Ce qui conduit au même résultat, explicité sur la base cartésienne, en employant : Le vecteur vitesse peut

Table des mati` eres a Mines Nancy. Introducto Cours de calcul tensoriel pour la physique d’Emmanuel Plaut ` 5 1 Alg` ebre tensorielle 9 1.1 Espace - Vecteurs - Base et rep`ere . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vecteur 9 1.1.1 Remarque sur la notation : fl`eche vs barre . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.1.2 Convention de sommation sur les indices r´ep´et´es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Ex. 1.1 : Sur la

la position du mobile est entièrement déterminée par son vecteur position à chaque instant t : r( t ) . Figure I.5. r(t) = OP(t) Ceci implique le choix d’une origine O. Dans un référentiel Oxyz, le vecteur position peut s’exprimer en fonction de ses coordonnées cartésiennes : x, y, et z. I. 7 Figure I.6. x = OPx y = OPy z = OPz où Px, Py et Pz sont respectivement les projections du point P sur les axes Ox, Oy et Oz. Le vecteur position r s’écrit en fonction de ses coordonnées :

d’objet : les matrices ! Les scalaires sont des matrices 1 × 1, les vecteurs lignes des matrices 1 × n, les vecteurs colonnes des matrices n × 1. 5.1. Construction explicite. On peut former des vecteurs et des matrices en entrant leurs coefficients. • scalaires >> s=30 • vecteurs num´ eriques >> x=[1;2;3] (les ; s´eparent les ´el´ements d’un vecteur colonne) >> x=[1,2,3] (les , ou les blancs s´eparent les ´elements d’un vecteur ligne) >> x’ >> y = [x,x,x] >> z = [x x x] • matrices >> M=[11

plan factoriel.(ou plan principal) r r Ce plan est un sous-espace de Rp, généré par les 2 premiers vecteurs propres u1 et u 2 du r r produit matriciel X'X (ou vecteurs propres v1 et v 2 du produit matriciel XX’) correspondant aux 2 plus grandes valeurs propres λ1 et λ2 de ce même produit. Ces deux vecteurs propres, lorsqu’ils sont unitaires, forment une base canonique du plan principal. Ces vecteurs définissant les axes factoriels, les valeurs propres représentent la valeur de la somme des carrés

diff´rence entre un r´sultat qui semble obscur e e e et difficile, et un r´sultat qui semble clair et intuitif, provient souvent simplee ment de la notation utilis´e. Dans presque tous les cas, la notation la plus e claire rend possible l’utilisation des vecteurs et des matrices. Les lecteurs de ce livre devraient ˆtre assez familiers avec l’alg`bre matricielle. Cette annexe e e est destin´e ` aider ceux qui esp`rent se rafraˆ e a e ıchir la m´moire et r´unir les e e r´sultats avec une plus grande facilit´

d'un Vecteur. Calcul de l'Image d'un Vecteur . . . . Matrice de l'Inverse d'une Application . . . . . . . . . . . . . Changement de Bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Rang d'une Matrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Matrices Remarquables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Application des Déterminants à la Théorie du Rang . . . . . 4.9.1 Caractérisation des Bases . . . . . . . . . . . . . . . . 4.9.2 Comment reconnaître si une famille de vecteurs est libre

Schématisation des faces propres Acquisition video Prétraitement des images fixes obtenues. Mathématiquement ; l’objectif est de trouver les composantes principales des distributions faciales ou les vecteurs propres de la matrice de covariance de l’ensemble des images faciales. Les vecteurs propres peuvent être l’ensemble des traits qui ensemble caractérisent la variation entre les images faciales.[5] Chaque image faciale dans l’apprentissage peut être exactement représentée par une combinaison

norme d’un vecteur est définie par son carré scalaire : → − U → → − − Analyse vectorielle — Étude des champs Note : Selon les normes typographiques actuelles, les grandeurs vectorielles doivent être notées en gras ; → − pour des raisons pédagogiques, elles seront ici notées surmontées d’une flèche : U et non U. On rencontre les deux notations dans les sujets de concours. Les vecteurs Base vectorielle → → → − − − Une base vectorielle de l’espace est la donnée de trois vecteurs ( e 1