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Jun 8 2009 08:17am
Bah c'est le nombre de vecteur que contient une base tout simplement non?
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Jun 9 2009 02:58am
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Jun 9 2009 04:40am
Quote (Hubbard @ Mon, 8 Jun 2009, 14:16)
ce que je dis ici n'est valable que pour un système homogène.

"la dimension d'un système linéaire" n'a pas de sens
c'est plutôt "la dimension du sous-espace vectoriel des solutions du système linéaire"

le rang correspond au nombre d'équations indépendantes de ton système, donc pour le trouver un suffit d'éliminer les équations qui sont liées à d'autres.

une base du sev des solutions du système est un ensemble de d vecteurs indépendants non nuls solutions du système, avec d la dimension du sev des solutions.

d'après la formule du rang, on a : d = n - r, où n est le nombre d'inconnues; cependant généralement on trouve directement une base puis on en déduit la dimension du sev en fonction du nombre de vecteurs

exemple :

2x + y - z = 0 (1)
x - y + z = 0 (2)
x + 2y - 2z = 0 (3)

(1) - (2) donne (3), donc on la vire

ça nous donne 2 eq indépendantes :

2x + y - z = 0 (1)
x - y + z = 0 (2)

on a alors (1) + (2) : x = 0
et donc la seule contrainte restante est y = z.

donc les solutions sont de la forme (0,t,t) = t(0,1,1), ie S = vect(0,1,1)


donc une base des solutions du système est (0,1,1), et la dimension du sev des solutions est 1 car il y a un seul vecteur dans cette base.
(on a aussi 3 inconnues et 2 équations indépendantes, donc on pouvait s'attendre à ce résultat : 3 - 2 = 1)

si le système n'est pas homogène, les solutions sont la somme :
- d'une solution particulière du système complet
- d'une solution quelconque du système homogène associé (en mettant toutes les constantes = 0)


Je comprends peu ce passage :s

Ca se nome le pivot de gauss ce truc ?

This post was edited by Gros tom on Jun 9 2009 04:45am
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Jun 9 2009 07:52am
Quote (Gros tom @ Tue, 9 Jun 2009, 11:40)
Je comprends peu ce passage :s

Ca se nome le pivot de gauss ce truc ?


en gros je fous x=0 dans les 2 équations, qui donnent en fait le même résultat : y = z
on ne peut pas aller plus loin dans le raisonnement, donc c'est fini...

ensuite, je matérialise le fait que seule cette contrainte reste en introduisant une constante quelconque "t", telle que t=y=z, et on a alors, en utilisant le résultat x=0, la forme des vecteurs solutions : (0,t,t) = t(0,1,1)

(je mets juste le t en facteur)

ce qui signifie que l'ensemble des solutions "S" est l'ensemble des vecteurs proportionnels à (0,1,1), qui se note vect(0,1,1)

[NB : vect signifie "sous-espace vectoriel engendré par"; on peut mettre plusieurs vecteurs derrière, et cela signifie alors que c'est l'ensemble des combinaisons linéaires de ces vecteurs]

sinon, on peut pas vraiment appeler ça un pivot de gauss puisque je l'ai pas formalisé comme ça (si je me souviens bien ce qu'est un pivot de gauss)

mais dans l'esprit c'en est un oui : le pivot de gauss est (dans mes souvenirs) une méthode de résolution dans laquelle on se sert des équations pour les "étager", et n'avoir plus qu'une variable dans la dernière ligne...

on s'en sert surtout (même uniquement) pour les systèmes de Cramer, ie les systèmes ayant une solution unique.

exemple (de Cramer, homogène) :

2x + y - z = 0 (1)
x - y + 2z = 0 (2)
2x + 2y - z = 0 (3)

on tire de (1) y = z - 2x, et on remplace dans les autres équations :

2x + y - z = 0 (1)
z + 3x = 0 (2)
-2x + z = 0 (3)

et de (2) on tire z = -3x et on remplace dans la dernière équation :

2x + y - z = 0 (1)
z + 3x = 0 (2)
-5x = 0 (3)

c'est étagé

à partir de (3) on a x= 0
puis z = 0
puis y = 0

je présente juste ça comme exemple, on pouvait savoir dès le début que la seule solution est le vecteur nul : on sait qu'il y a une seule solution (syst. de Cramer), et (0,0,0) fonctionne car le système est homogène, donc c'est forcément la seule solution.

pour cette raison, on se sert d'habitude uniquement du pivot de gauss quand les termes de droite sont non nuls (car alors on a pas directement la solution)...

This post was edited by Hubbard on Jun 9 2009 07:52am
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Jun 9 2009 08:11am
Quote (Hubbard @ Tue, 9 Jun 2009, 13:52)
en gros je fous x=0 dans les 2 équations, qui donnent en fait le même résultat : y = z
on ne peut pas aller plus loin dans le raisonnement, donc c'est fini...

ensuite, je matérialise le fait que seule cette contrainte reste en introduisant une constante quelconque "t", telle que t=y=z, et on a alors, en utilisant le résultat x=0, la forme des vecteurs solutions : (0,t,t) = t(0,1,1)

(je mets juste le t en facteur)

ce qui signifie que l'ensemble des solutions "S" est l'ensemble des vecteurs proportionnels à (0,1,1), qui se note vect(0,1,1)

[NB : vect signifie "sous-espace vectoriel engendré par"; on peut mettre plusieurs vecteurs derrière, et cela signifie alors que c'est l'ensemble des combinaisons linéaires de ces vecteurs]

sinon, on peut pas vraiment appeler ça un pivot de gauss puisque je l'ai pas formalisé comme ça (si je me souviens bien ce qu'est un pivot de gauss)

mais dans l'esprit c'en est un oui : le pivot de gauss est (dans mes souvenirs) une méthode de résolution dans laquelle on se sert des équations pour les "étager", et n'avoir plus qu'une variable dans la dernière ligne...

on s'en sert surtout (même uniquement) pour les systèmes de Cramer, ie les systèmes ayant une solution unique.

exemple (de Cramer, homogène) :

2x + y - z = 0 (1)
x - y + 2z = 0 (2)
2x + 2y - z = 0 (3)

on tire de (1) y = z - 2x, et on remplace dans les autres équations :

2x + y - z = 0 (1)
z + 3x = 0 (2)
-2x + z  = 0 (3)

et de (2) on tire z = -3x et on remplace dans la dernière équation :

2x + y - z = 0 (1)
z + 3x = 0 (2)
-5x = 0 (3)

c'est étagé

à partir de (3) on a x= 0
puis z = 0
puis y = 0

je présente juste ça comme exemple, on pouvait savoir dès le début que la seule solution est le vecteur nul : on sait qu'il y a une seule solution (syst. de Cramer), et (0,0,0) fonctionne car le système est homogène, donc c'est forcément la seule solution.

pour cette raison, on se sert d'habitude uniquement du pivot de gauss quand les termes de droite sont non nuls (car alors on a pas directement la solution)...

Purée, si je réussis mon exam je te fais une super donate :p
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Jun 9 2009 11:14am
Le pivot de Gauss, c'est avec les L2 <-- L1-2L2 etc.
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Jun 9 2009 11:15am
Quote (Amaury @ Tue, 9 Jun 2009, 18:14)
Le pivot de Gauss, c'est avec les L2 <-- L1-2L2 etc.


pour une matrice oui

là je lui ai expliqué comment le faire sur un système sans passer par la case "matrice"

d'ailleurs gros tom ce qui suit, je pense qu'il faut que tu le sache, surtout si tu es familiarisé avec les matrices

voilà un système de n équations à n variables (x1, x2,..., xn) :

a11*x1 + a12*x2 + ... + a1n*xn = b1
a21*x1 + a22*x2 + ... + a2n*xn = b2
...
...
...
an1*x1 + an2*x2 + ... + ann*xn = bn

(les aij et bi sont des scalaires quelconques)

on peut le représenter par ce produit matriciel :

AX = B

où :

|a11 ... a1n | = A
|..............|
|an1 ... ann |

|x1|= X
|...|
|xn|

|b1| = B
|...|
|bn|

là on a plusieurs résultats :

- le système est de Cramer ssi A est inversible, ie det(A) =/= 0

- si le système est de Cramer, on obtient chaque xj en faisant ceci :

on remplace dans A la jème colonne par B, on calcule le déterminant de cette nouvelle matrice (appelons-la Aj)

on a alors : xj = det(Aj)/det(A)

This post was edited by Hubbard on Jun 9 2009 11:28am
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Quote (Hubbard @ Tue, 9 Jun 2009, 19:15)
pour une matrice oui

là je lui ai expliqué comment le faire sur un système sans passer par la case "matrice"


Ouai, j'ai bien vu, perso j'utilise toujours les soustractions de lignes, ça évite les oublis je trouve.
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Jun 9 2009 12:37pm
bac de philo après demain, et je suis dans le gros flou
si vous avez des citations passe partout je crache pas dessus :)
merci d'avance
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Quote (AIVIO @ Tue, 9 Jun 2009, 20:37)
bac de philo après demain, et je suis dans le gros flou
si vous avez des citations passe partout je crache pas dessus :)
merci d'avance


Tant que y'a du poil c'est légal.
Si t'as faim mange un vagin.
Enlève ta culotte c'est moi qui pilote.

Sérieusement ça éxiste pas des citations passe partout, dépend forcément de ton sujet.
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