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systèmes linéaires





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  • Table des matieres
  • Chapitre 1 : Strucures algebriques
a) Generalites
(b) Sous-groupes
(c) Homomorphisme de groupes
(d) Groupes symetriques
2. Anneaux
a) Generalites
b) Sous-anneaux
c) Homomorphisme d’anneaux Corps
a) Generalites
b) Sous-corps
  • Chapitre 2 : Espaces vectoriels
Generalites
a) Structures d’espaces vectoriels
b) Sous-espaces vectoriels
c) Sous-espace vectoriel engendre par une partie
d) Partie libre et partie liee
Espace vectoriel de dimension finie
a) Lemme fondammental
b) Existence d’une base-dimension d’un espace vectoriel
c) Theoreme de la base incomplete
d) Dimension d’un sous-espace vectoriel
e) Rang d’un systeme de vecteurs
Somme de sous-espaces vectoriels
a) Somme de deux sous-espaces vectoriels
b) Somme directe de deux sous-espaces
c) Sous-espaces supplementaires
d) Somme de plusieurs sous-espaces
  • Chapitre 3 : Applications lineaires
Generalites
Applications lineaires
3. Image et noyau d’une application lineaire
4. Theoreme de la dimension
5. Algebre L(E) et projecteurs

  • Chapitre 4 : Applications lineaires et Matrices

Matrices associees aux applications lineaires
Matrice colonne associe a un vecteur
Matrice de l’inverse d’une application lineaire
Changement de bases
Rang d’une matrice
Matrices remarquables
  • Chapitre 5 : Valeurs propres et vecteurs propres
Définitions
Proprietes des valeurs propres et vecteurs propres
Polynome carateristique




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  • Table des matieres
  • Chapitre 1 : Strucures algebriques
a) Generalites
(b) Sous-groupes
(c) Homomorphisme de groupes
(d) Groupes symetriques
2. Anneaux
a) Generalites
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c) Homomorphisme d’anneaux Corps
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  • Chapitre 2 : Espaces vectoriels
Generalites
a) Structures d’espaces vectoriels
b) Sous-espaces vectoriels
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a) Lemme fondammental
b) Existence d’une base-dimension d’un espace vectoriel
c) Theoreme de la base incomplete
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Somme de sous-espaces vectoriels
a) Somme de deux sous-espaces vectoriels
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  • Chapitre 3 : Applications lineaires
Generalites
Applications lineaires
3. Image et noyau d’une application lineaire
4. Theoreme de la dimension
5. Algebre L(E) et projecteurs

  • Chapitre 4 : Applications lineaires et Matrices

Matrices associees aux applications lineaires
Matrice colonne associe a un vecteur
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Rang d’une matrice
Matrices remarquables
  • Chapitre 5 : Valeurs propres et vecteurs propres
Définitions
Proprietes des valeurs propres et vecteurs propres

Polynome carateristique
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Série 1 exerice de structure algébrique

Série 2 exercice sur les polynome et fractions rationnelles

Table des matieres

Chapitre 3 : Applications lineaires
 Generalites
 Applications lineaires
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4. Theoreme de la dimension
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Chapitre 4 : Applications lineaires et Matrices
 Matrices associees aux applications lineaires
Matrice colonne associe a un vecteur
Matrice de l’inverse d’une application lineaire
. Changement de bases
 Rang d’une matrice
 Matrices remarquables
Chapitre 5 : Valeurs propres et vecteurs propres
 D´efinitions
Proprietes des valeurs propres et vecteurs propres

 Polynome carateristique

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CHAPITRE 1 : APPLICATION LINÉAIRES ET MATRICES cliquez ici
chapitre 2: determinants                                   cliquez ici
chapite 3:Réduction du matrices                      cliquez ici
chapitre 4: formes bilinéaires et quadratiques  cliquez ici
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Chapitre 1 : Strucures algebriques
a) Generalites
(b) Sous-groupes
(c) Homomorphisme de groupes
(d) Groupes symetriques
2. Anneaux
a) Generalites
b) Sous-anneaux
c) Homomorphisme d’anneaux
 Corps
a) Generalites
b) Sous-corps
Chapitre 2 : Espaces vectoriels
 Generalites
a) Structures d’espaces vectoriels
b) Sous-espaces vectoriels
c) Sous-espace vectoriel engendre par une partie
d) Partie libre et partie liee
Espace vectoriel de dimension finie
a) Lemme fondammental
b) Existence d’une base-dimension d’un espace vectoriel
c) Theoreme de la base incomplete
d) Dimension d’un sous-espace vectoriel
e) Rang d’un systeme de vecteurs

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b) Somme directe de deux sous-espaces
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5. Algebre L(E) et projecteurs
Chapitre 4 : Applications lineaires et Matrices
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Matrice colonne associe a un vecteur
Matrice de l’inverse d’une application lineaire
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