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A

Application bijective

  • Application bijective : f est bijective si elle est à la fois injective et surjective. Elle possède une application réciproque f⁻¹.
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Application injective

  • Application injective : f est injective si f(x) = fYesx = y. Équivalent à : Ker(f) = {0}.
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Application linéaire

  • Application linéaire : Fonction f : E → F entre deux espaces vectoriels telle que :
    • f(u + v) = f(u) + f(v) (additivité)
    • f(λ·u) = λ·f(u) (homogénéité)
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Application surjective

  • Application surjective : f est surjective si Im(f) = F.
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E

Espaces vectoriels

  • Espaces vectoriels E et F : Domaines de départ et d’arrivée de l’application linéaire, définis sur un même corps (souvent ℝ).
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I

Image de l’application (Im(f))

  • Image de l’application (Im(f)) : Ensemble des vecteurs de F qui sont images de vecteurs de E par f. C’est un sous-espace vectoriel de F.
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Image d’un vecteur

  • Image d’un vecteur : Résultat de l’application : si f(x) = y, alors y est l’image de x par f.
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N

Noyau (Ker(f))

  • Noyau (Ker(f)) : Ensemble des vecteurs de E envoyés sur 0 par f : Ker(f) = {x ∈ E | f(x) = 0}. C’est un sous-espace vectoriel de E.
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T

Théorème du rang

  • Théorème du rang : Pour une application linéaire f : E → F de dimension finie : dim(E) = dim(Ker(f)) + dim(Im(f)).
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