Eclats de vers : Matemat 05 : Nombres composés
Table des matières
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1. Complexes
- 1.1. Dépendances
- 1.2. Nombre imaginaire
- 1.3. Définition
- 1.4. Parties réelles et imaginaires
- 1.5. Complexe conjugué
- 1.6. Addition
- 1.7. Soustraction
- 1.8. Multiplication
- 1.9. Module
- 1.10. Inverse
- 1.11. Division
- 1.12. Obtention des parties réelles et imaginaires
- 1.13. Puissance
- 1.14. Ordre partiel
- 1.15. Ordre total
- 1.16. Inclusion
\label{chap:complexes}
1.1. Dépendances
- Chapitre \ref{chap:naturels} : Les nombres naturels
- Chapitre \ref{chap:entiers} : Les nombres entiers
- Chapitre \ref{chap:rationnels} : Les nombres rationnels
- Chapitre \ref{chap:reels} : Les nombres réels
1.2. Nombre imaginaire
Nous avons vu que le carré d'un nombre positif est forcément positif. Par conséquent, on ne peut pas trouver de \(x \in \setR\) tel que :
\[x^2 = -1\]
Il nous faut donc inventer un nouvel objet, que l'on nomme nombre imaginaire, et que l'on note \(\img\), tel que :
\[\img^2 = -1\]
On peut dès lors étendre la définition de la racine carrée par :
\[\sqrt{-1} = \img\]
Soit \(x \in \setR\). Comme l'on veut conserver les propriétés des produits et puissances, on note que :
\[(x \cdot \img)^2 = x^2 \cdot \img^2 = x^2 \cdot (-1) = - x^2\]
On a par conséquent :
\[\sqrt{-x^2} = x \cdot \img\]
1.2.1. Notation
On note aussi :
\[x \img = \img x = x \cdot \img\]
1.2.2. Remarque
Attention à ne pas confondre les variables « \(i\) » avec le nombre imaginaire « \(\img\) ».
1.3. Définition
Nous allons à présent nous intéresser aux propriétés algébriques des couples nombre réel - nombre imaginaire. Pour tout \((a, b) \in \setR^2\), nous introduisons la notation complexe :
\[a + \img b\]
L'ensemble des nombres complexes est simplement l'ensemble des couples réel - imaginaire :
\[\setC = \{ a + \img b : \ a,b \in \setR \}\]
1.4. Parties réelles et imaginaires
Soit \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
On nomme \(a\) la partie réelle de \(z\), et on la note :
\[\Re(z) = a\]
On nomme \(b\) la partie imaginaire de \(z\), et on la note :
\[\Im(z) = b\]
On a donc :
\[z = \Re(z) + \img \Im(z)\]
1.5. Complexe conjugué
Soit \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
Le complexe conjugué de \(z\) est le nombre donné par :
\[\conjaccent{z} = \conjugue(z) = a + \img (-b) = a - \img b\]
On a donc :
\( \Re(\conjaccent{z}) = \Re(z) \\ \Im(\conjaccent{z}) = - \Im(z) \)
1.5.1. Conjugué carré
Il est clair d'après la définition que :
\[\conjugue \conjugue z = z\]
1.6. Addition
Soient \(x,y \in \setC\) et \(a,b,c,d \in \setR\) tels que :
\( x = a + \img b \\ y = c + \img d \)
Comme nous désirons conserver les propriétés de commutativité et d'associativité de l'addition, on a :
\[x + y = a + \img b + c + \img d = (a + c) + \img (b + d)\]
1.7. Soustraction
Soient \(x,y \in \setC\) et \(a,b,c,d \in \setR\) tels que :
\( x = a + \img b \\ y = c + \img d \)
Comme nous souhaitons conserver les propriétés de la soustraction, on a simplement :
\[x + y = a + \img b - (c + \img d) = a + \img b - c - \img d = (a - c) + \img (b - d)\]
1.8. Multiplication
Soient \(x,y \in \setC\) et \(a,b,c,d \in \setR\) tels que :
\( x = a + \img b \\ y = c + \img d \)
Comme nous voulons conserver les propriétés de la multiplication, nous écrivons :
\[x \cdot y = (a + \img b) \cdot (c + \img d) = a \cdot c + \img a \cdot d + \img b \cdot c + \img^2 b \cdot d\]
En tenant compte de la définition du nombre imaginaire, on a :
\[x \cdot y = a \cdot c + \img a \cdot d + \img b \cdot c - b \cdot d\]
et finalement :
\[x \cdot y = (a \cdot c - b \cdot d) + \img (a \cdot d + b \cdot c)\]
On a donc :
\( \Re(x \cdot y) = \Re(x) \cdot \Re(y) - \Im(x) \cdot \Im(y) \\ \Im(x \cdot y) = \Re(x) \cdot \Im(y) + \Im(x) \cdot \Re(y) \)
1.8.1. Mixte
On en déduit le cas particulier suivant :
\[(a + \img b) \cdot c = a \cdot c + \img b \cdot c\]
1.8.2. Multiplication par \(\img\)
Soit \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
Comme :
\[\img z = \img a + \img^2 b = \img a - b\]
on a :
\( \Re(\img z) = -b = - \Im(z) \\ \Im(\img z) = a = \Re(z) \)
1.8.3. Conjugué
On a :
\[\conjugue(x) \cdot \conjugue(y) = (a \cdot c - b \cdot d) - \img (a \cdot d + b \cdot c) = \conjugue(x \cdot y)\]
1.9. Module
Soit \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
On définit le module de \(z\) par :
\[\abs{z} = \sqrt{a^2 + b^2} \ge 0\]
On voit que le module est un réel positif. Dans le cas d'un réel, le module s'identifie à la valeur absolue, ce qui justifie la notation identique.
1.9.1. Conjugué
On voit que :
\[z \cdot \conjaccent{z} = (a + \img b) \cdot (a - \img b) = a^2 + b^2 + \img (a \cdot b - a \cdot b) = a^2 + b^2\]
c'est-à-dire :
\[z \cdot \conjaccent{z} = \abs{z}^2\]
1.10. Inverse
Soit \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
Multiplions la relation \(z \cdot \conjaccent{z} = \abs{z}^2\) par :
\[\left( z \cdot \abs{z}^2 \right)^{-1}\]
Il vient :
\[\unsur{z} = \frac{ \conjaccent{z} }{ \abs{z}^2 }\]
Nous pouvons donc évaluer l'inverse d'un nombre complexe :
\[\unsur{z} = \frac{ a - \img b }{ a^2 + b^2 } = \frac{ a }{ a^2 + b^2 } - \img \frac{ b }{ a^2 + b^2 }\]
1.10.1. Inverse de \(\img\)
On a en particulier :
\[\unsur{\img} = -\img\]
1.11. Division
Soient \(x,y \in \setC\) et \(a,b,c,d \in \setR\) tels que :
\( x = a + \img b \\ y = c + \img d \)
On définit la division de deux nombres complexes par :
\[\frac{x}{y} = x \cdot \unsur{y} = \frac{ x \cdot \conjaccent{y} }{ \abs{y}^2 }\]
On a donc :
\[\frac{x}{y} = \frac{(a + \img b) \cdot (c - \img d)}{c^2 + d^2}\]
ou encore :
\[\frac{x}{y} = \frac{(a \cdot c + b \cdot d) + \img (b \cdot c - a \cdot d)}{c^2 + d^2}\]
1.12. Obtention des parties réelles et imaginaires
Soit \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
En additionnant \(z\) et son conjugué, on obtient :
\[z + \conjaccent{z} = (a + \img b) + (a - \img b) = 2 a = 2 \Re(z)\]
ce qui permet d'obtenir une expression de la partie réelle :
\[\Re(z) = \unsur{2}(z + \conjaccent{z})\]
En soustrayant \(z\) et \(\conjaccent{z}\), on obtient :
\[z - \conjaccent{z} = (a + \img b) - (a - \img b) = 2 \img b = 2 \img \Im(z)\]
ce qui permet d'obtenir une expression de la partie imaginaire :
\[\Im(z) = \unsur{2\img}(z - \conjaccent{z})\]
1.12.1. Cas particuliers
On en déduit directement que si \(z = \conjaccent{z}\), on a \(\Im(z) = 0\) et \(z\in\setR\). Par contre, si \(z = -\conjaccent{z}\), on a \(\Re(z) = 0\) et \(z\) est purement imaginaire.
1.13. Puissance
Soit \(n \in \setN\) avec \(n \ne 0\), \(z \in \setC\) et \(a,b \in \setR\) tels que :
\[z = a + \img b\]
On définit la \(n^{ième}\) puissance d'un nombre complexe par :
\( z^0 = 1 \\ z^n = z \cdot z^{n-1} \)
1.13.1. Négatives
Les puissances négatives sont données par :
\[z^{-n} = \unsur{z^n}\]
1.13.2. Racines
La \(n^{ième}\) racine \(x \in \setC\) de \(z\) est définie par :
\[x^n = z\]
On a alors :
\[z = x^{1/n}\]
1.13.3. Fractionnaires
Soit \(m \in \setN\). on a simplement :
\[z^{m/n} = \left( z^{1/n} \right)^m\]
1.13.4. Réelles
Soit \(s \in \setR\) et une suite \(\{ r_i \in \setQ : i \in \setN \}\) qui converge vers \(s\). On définit :
\[z^s = \lim_{i \to \infty} z^{r_i}\]
1.14. Ordre partiel
Soit les complexes \(x,y \in \setC\) et les réels \(a,b,c,d \in \setR\) tels que :
\( x = a + \img b \\ y = c + \img d \)
On dit que \(x\) est plus petit que \(y\) au sens des composantes, et on le note \(x \le y\) si les deux conditions suivantes sont vérifiées :
\( a \le c \\ b \le d \)
1.15. Ordre total
Soit les complexes \(x,y \in \setC\) et les réels \(a,b,c,d \in \setR\) tels que :
\( x = a + \img b \\ y = c + \img d \)
On dit que \(x\) est plus petit que \(y\) et on le note \(x \preceq y\) si :
\[a \strictinferieur c\]
ou si les conditions suivantes sont vérifiées :
\( a = c \\ b \le d \)
1.16. Inclusion
Pour tout \(a \in \setR\), on a \(a = a + \img 0 \in \setC\). On considère donc que \(\setR \subseteq \setC\).
2. Intervalles de réels
\label{chap:intervallesDeReels}
2.1. Dépendances
- Chapitre \ref{chap:reel} : Les nombres réels
2.2. Intervalles bornés
Soit \(a,b \in \setR\) avec \(a \le b\). L'intervalle fermé \([a,b]\) est défini par :
\[[a,b] = \{ x \in \setR : a \le x \le b \}\]
L'intervalle ouvert \(\intervalleouvert{a}{b}\) est défini par :
\[\intervalleouvert{a}{b} \ = \{ x \in \setR : a \strictinferieur x \strictinferieur b \}\]
On recontre aussi les intervalles semi-ouverts à gauche :
\[\intervallesemiouvertgauche{a}{b} = \{ x \in \setR : a \strictinferieur x \le b \}\]
ou à droite :
\[\intervallesemiouvertdroite{a}{b} \ = \{ x \in \setR : a \le x \strictinferieur b \}\]
2.3. Intervalles non bornés
Soit \(a \in \setR\). Les intervalles non bornés sont des intervalles partant de l'infini négatif ou/et allant jusqu'à l'infini positif :
\begin{align}\relax \intervallesemiouvertdroite{a}{+\infty} &= \{ x \in \setR : x \ge a \} \\ \intervalleouvert{a}{+\infty} &= \{ x \in \setR : x \strictsuperieur a \} \\ \intervallesemiouvertgauche{-\infty}{a} &= \{ x \in \setR : x \le a \} \\ \intervalleouvert{-\infty}{a} &= \{ x \in \setR : x \strictinferieur a \} \\ \intervalleouvert{-\infty}{+\infty} &= \setR \end{align}2.4. Boules
Soit \(c,r,x \in \setR\) avec \(r \ge 0\). La condition \(\abs{x - c} \le r\) est équivalente à \(x - c \le r\) et \(-(x - c) = c - x \le r\). On en déduit que :
\( x \le c + r \\ x \ge c - r \)
ce qui revient à dire que \(x \in [c - r, c + r]\). Nous obtenons un résultat analogue avec les inégalités strictes. On peut donc exprimer les boules en terme d'intervalles :
\begin{align} \boule[c,r] &= [c - r, c + r] \\ \boule(c,r) &= \ \intervalleouvert{c - r}{c + r} \end{align}On peut inverser ces relations et exprimer certains intervalles en termes de boules. Soit \(a = c - r\) et \(b = c + r\). On a alors \(a \le b\) et :
\( a + b = c - r + c + r = 2 c \\ b - a = c + r - c + r = 2 r \)
On en déduit que :
\begin{align}\relax [a,b] &= \boule\left[\frac{a + b}{2},\frac{b - a}{2}\right] \\ \\ \intervalleouvert{a}{b} &= \boule\left(\frac{a + b}{2},\frac{b - a}{2}\right) \end{align}2.5. Majorants et minorants
Soit \(a,b \in \setR\) avec \(a \le b\) et \(x \in \setR\).
Pour que \(x \ge [a,b]\), il faut que \(x \ge b\). Si \(y \in [a,b]\), on aura alors \(x \ge b \ge y\) d'où \(x \ge y\) par transitivité de l'ordre. On en déduit que :
\[\major [a,b] = \intervallesemiouvertgauche{b}{+\infty}\]
On obtient le même résultat pour l'intervalle ouvert :
\[\major \intervalleouvert{a}{b} = \intervallesemiouvertgauche{b}{+\infty}\]
ainsi que pour les intervalles semi-ouverts.
Pour que \(x \le [a,b]\), il faut que \(x \le a\). Si \(y \in [a,b]\), on aura alors \(x \le a \le y\) d'où \(x \le y\) par transitivité de l'ordre. On en déduit que :
\[\minor [a,b] = \intervallesemiouvertdroite{-\infty}{a}\]
On obtient le même résultat pour l'intervalle ouvert :
\[\minor \intervalleouvert{a}{b} = \intervallesemiouvertdroite{-\infty}{a}\]
ainsi que pour les intervalles semi-ouverts.
2.6. Maximum et minimum
Soit \(a,b \in \setR\) avec \(a \le b\). On a clairement :
\begin{align} \max [a,b] &= \max \intervallesemiouvertgauche{a}{b} = \max \intervallesemiouvertgauche{-\infty}{b} = b \\ \min [a,b] &= \min \intervallesemiouvertdroite{a}{b} = \min \intervallesemiouvertdroite{a}{+\infty} \ = a \end{align}Les autre types d'intervalles n'admettent ni maximum ni minimum.
2.7. Supremum et infimum
Dans le cas où le maximum de l'intervalle \(I\) existe, on a \(\sup I = \max I\). Dans les autres cas, on a par exemple :
\[\sup \intervalleouvert{a}{b} = \min \major \intervalleouvert{a}{b} = \min [b, +\infty[ \ = b\]
et le même résultat pour les intervalles semi-ouverts.
Dans le cas où le minimum de l'intervalle \(I\) existe, on a \(\inf I = \min I\). Dans les autres cas, on a par exemple :
\[\inf \intervalleouvert{a}{b} = \max \minor \intervalleouvert{a}{b} = \max \ ]-\infty, a] = a\]
et le même résultat pour les intervalles semi-ouverts.
2.8. Adhérence, intérieur et frontière
On peut vérifier que :
\begin{align} \adh [a,b] &= \adh \intervalleouvert{a}{b} = [a,b] \\ \interieur [a,b] &= \interieur \intervalleouvert{a}{b} = \ ]a,b[ \end{align}et ainsi de suite. La frontière est donc simplement :
\[\partial [a,b] = \partial \intervalleouvert{a}{b} = \{a,b\}\]
3. Dimension \(n\)
\label{chap:dimensionN}
3.1. Dépendances
- Chapitre \ref{chap:naturel} : Les naturels
- Chapitre \ref{chap:entier} : Les entiers
- Chapitre \ref{chap:rationel} : Les rationnels
- Chapitre \ref{chap:reel} : Les réels
- Chapitre \ref{chap:complexe} : Les complexes
3.2. Définition
Conformément à la définition de la « puissance » d'un ensemble, \(\setN^n\) est l'ensemble des $n$-tuples :
\[\setN^n = \{ (m_1,m_2,...,m_n) : m_1,m_2,...,m_n \in \setN \}\]
où chaque composante \(m_i\) est un naturel. On a pareillement :
\( \setZ^n = \{ (z_1,z_2,...,z_n) : z_1,z_2,...,z_n \in \setN \} \\ \setQ^n = \{ (q_1,q_2,...,q_n) : q_1,q_2,...,q_n \in \setQ \} \\ \setR^n = \{ (r_1,r_2,...,r_n) : r_1,r_2,...,r_n \in \setR \} \\ \setC^n = \{ (c_1,c_2,...,c_n) : c_1,c_2,...,c_n \in \setC \} \)
Dans la suite, nous notons :
\[\mathcal{D} = \{ \setN^n , \setZ^n , \setQ^n , \setR^n , \setC^n \}\]
On dit que les éléments de \(\mathcal{D}\) sont des ensembles de dimension \(n\).
3.3. Egalité
Soit l'ensemble \(A^n \in \mathcal{D}\) et \(x,y \in A^n\). On a :
\( x = (x_1,x_2,...,x_n) \\ y = (y_1,y_2,...,y_n) \)
On dit que \(x = y\) si et seulement si \(x_i = y_i\) pour tout \(i \in \{1,2,...,n\}\).
De même, on dit que \(x = 0\) si et seulement si \(x_i = 0\) pour tout \(i \in \{1,2,...,n\}\).
3.4. Ordre partiel
Soit l'ensemble \(A^n \in \mathcal{D}\) et \(x,y \in A^n\). On a :
\( x = (x_1,x_2,...,x_n) \\ y = (y_1,y_2,...,y_n) \)
On dit que \(x \le y\) si et seulement si \(x_i \le y_i\) pour tout \(i \in \{1,2,...,n\}\). On le note aussi \(y \ge x\).
On dit que \(x \strictinferieur y\) si et seulement si \(x_i \strictinferieur y_i\) pour tout \(i \in \{1,2,...,n\}\). On le note aussi \(y \strictsuperieur x\).
3.5. Opérations internes
Soit l'ensemble \(A^n \in \mathcal{D}\) et \(x,y \in A^n\). On a :
\( x = (x_1,x_2,...,x_n) \\ y = (y_1,y_2,...,y_n) \)
pour certains \(x_i,y_i \in A\).
Les opérations sur \(A^n\) sont définies par la même opération appliquée aux composantes. L'addition s'écrit donc :
\[x + y = (x_1 + y_1 , x_2 + y_2 , ... , x_n + y_n)\]
tandis que la soustraction est donnée par :
\[x - y = (x_1 - y_1 , x_2 - y_2 , ... , x_n - y_n)\]
3.6. Multiplication mixte
La multiplication mixte \(\cdot : A \times A^n \to A^n\) est définie par :
\[\alpha \cdot x = (\alpha \cdot x_1 , \alpha \cdot x_2 , ... , \alpha \cdot x_n)\]
pour tout \(\alpha \in A\).
3.6.1. Notations
On note bien entendu :
\[x \cdot \alpha = \alpha \cdot x\]
Choisissant un \(\beta \in A\), on pose également :
\[\alpha \cdot \beta \cdot x = (\alpha \cdot \beta) \cdot x\]
Enfin, le signe de multiplication est souvent omis :
\[\alpha \ x = \alpha \cdot x\]
3.7. Neutre
Soit l'ensemble \(A^n \in \mathcal{D}\). On note :
\[0 = (0,0,...,0)\]
l'élément \(0 \in A^n\)
3.8. Lien avec les fonctions
On voit clairement que ces relations et opérations sont équivalentes aux mêmes relations et opérations définies sur les fonctions :
\[\{1,2,...,n\} \mapsto \{f(1),f(2),...,f(n)\} \equiv (f_1,f_2,...,f_n)\]
associées.
3.9. Puissance
Soit \(x = (x_1,...x_n) , y = (y_1,...,y_n) \in A^n\). La puissance s'écrit :
\[y^x = y_1^{x_1} \cdot y_2^{x_2} \cdot ... \cdot y_n^{x_n}\]
3.10. Factorielle
Soit \(m = (m_1,m_2,...,m_n) \in \setN^n\). On définit :
\[m ! = m_1 ! \cdot m_2 ! \cdot ... \cdot m_n !\]
4. Matrices
- 4.1. Dépendances
- 4.2. Définition
- 4.3. Composantes
- 4.4. Blocs
- 4.5. Partitionnement en blocs
- 4.6. Formes lignes et colonnes
- 4.7. Transposée
- 4.8. Vecteurs lignes et colonnes
- 4.9. Carrées et rectangulaires
- 4.10. Matrices diagonales
- 4.11. Matrices triangulaires
- 4.12. Egalité
- 4.13. Ordre partiel
- 4.14. Addition et soustraction
- 4.15. Multiplication mixte
- 4.16. Conjuguée
\label{chap:matrices}
4.1. Dépendances
- Chapitre \ref{chap:reel} : Les réels
- Chapitre \ref{chap:complexe} : Les complexes
4.2. Définition
Les matrices sont des tableaux de réels, de complexes, ou de composantes d'une autre nature appartenant à un corps quelconque. Voici un exemple d'une matrice à \(m\) lignes et \(n\) colonnes :
\( A =
\begin{Matrix}{cccc} a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2n} \\ \vdots & & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \ldots & a_{mn} \end{Matrix}\)
où les \(a_{ij}\) appartiennent à un corps \(\corps\). On a également des versions simplifiées de cette notation :
\[A = ( a_{ij} )_{i,j} = [ a_{ij} ]_{i,j}\]
Par convention, le numéro de ligne passe avant le numéro de colonne à l'extérieur de la parenthèse (ou du crochet).
On note \(\matrice(\corps,m,n)\) l'ensemble des matrices à \(m\) lignes et \(n\) colonnes. On dit d'une matrice \(A \in \matrice(\corps,m,n)\) qu'elle est de taille \((m,n)\).
4.3. Composantes
Soit \(A = (a_{ij})_{i,j}\). La fonction \(\composante_{ij}\) donne la composante située à la \(i^{ème}\) ligne et à la \(j^{ème}\) colonne :
\[a_{ij} = \composante_{ij} A\]
4.4. Blocs
Soit \(A = (a_{ij})_{i,j}\). La fonction \(\bloc_{ijkl}\) donne la sous-matrice située entre la \(i^{ème}\) et la \(j^{ème}\) ligne, ainsi qu'entre la \(k^{ième}\) et la \(l^{ième}\) colonne :
\( \blocijkl A =
\begin{Matrix}{cccc} a_{ik} & a_{i,k+1} & \ldots & a_{il} \\ a_{i+1,k} & a_{i+1,k+1} & \ldots & a_{i+1,l} \\ \vdots & & \ddots & \vdots \\ a_{jk} & a_{j,k+1} & \ldots & a_{jl} \end{Matrix}\)
On appelle bloc une telle sous-matrice.
4.5. Partitionnement en blocs
Il est parfois très utile de partitionner une matrice en blocs, ou de former une matrice plus grande à partir de matrices de tailles plus petites. On note alors :
\( A =
\begin{Matrix}{cc} B & C \\ D & E \end{Matrix}=
\begin{Matrix}{cccccc} b_{11} & \ldots & b_{1n} & c_{11} & \ldots & c_{1p} \\ \vdots & & \vdots & \vdots & & \vdots \\ b_{m1} & \ldots & b_{mn} & c_{m1} & \ldots & c_{mp} \\ d_{11} & \ldots & d_{1n} & e_{11} & \ldots & e_{1p} \\ \vdots & & \vdots & \vdots & & \vdots \\ d_{r1} & \ldots & d_{rn} & e_{r1} & \ldots & e_{rp} \end{Matrix}\)
où les \(b_{ij},c_{ij},d_{ij},e_{ij}\) sont respectivement les composantes des matrices \(B,C,D,E\). Ces matrices doivent évidemment être de tailles compatibles (nombres de lignes identiques pour \(B\) et \(C\), ainsi que pour \(D\) et \(E\) ; nombres de colonnes identiques pour \(B\) et \(D\), ainsi que pour \(C\) et \(E\)).
4.6. Formes lignes et colonnes
On peut exprimer une matrice \(A \in \matrice(\corps,m,n)\) sous la forme de lignes superposées. Soit :
\( A =
\begin{Matrix}{c} l_1 \\ l_2 \\ \vdots \\ l_m \end{Matrix}\)
où les \(l_i \in \matrice(\corps,1,n)\) sont les lignes de \(A\). On note :
\[\ligne_i A = l_i\]
On peut aussi l'exprimer sous la forme de colonnes juxtaposées. Soit :
\[A = [c_1 \ c_2 \hdots \ c_n]\]
où les \(c_i \in \matrice(\corps,m,1)\) sont les colonnes de \(A\). On note :
\[\colonne_i A = c_i\]
4.7. Transposée
Transposer une matrice \(A = (a_{ij})_{i,j} \in \matrice(\corps,m,n)\) consiste à agencer ses lignes en colonnes et vice-versa :
\( A^T = \begin{Matrix}{cccc} a_{11} & a_{21} & \ldots & a_{m1} \\ a_{12} & a_{22} & \ldots & a_{m2} \\ \vdots & & \ddots & \vdots \\ a_{1n} & a_{2n} & \ldots & a_{mn} \end{Matrix} = (a_{ji})_{i,j} \)
On voit que la transposée \(A^T \in \matrice(\corps,n,m)\).
On a clairement :
\[\big( A^T \big)^T = A\]
4.8. Vecteurs lignes et colonnes
Les vecteurs ligne sont des matrices ne possédant qu'une seule ligne. Ils sont donc de taille générique \((1,n)\). Les vecteurs colonne sont des matrices ne possédant qu'une seule colonne. Ils sont donc de taille générique \((m,1)\).
Les vecteurs {\em colonne} sont notés :
\[x = (x_i)_i\]
On a aussi :
\[x_i = \composante_i x\]
4.8.1. Equivalence avec \(\corps^n\)
A partir d'un $n$-tuple \((x_1,x_2,...,x_n) \in \corps^n\), on peut former un vecteur ligne \(x \in \matrice(\corps,1,n)\) par :
\[x = [x_1 \ x_2 \ \hdots \ x_n]\]
et un vecteur colonne \(x' \in \matrice(\corps,n,1)\) par :
\( x' =
\begin{Matrix}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{Matrix}= [x1 \ x2 \ \hdots \ xn]T \)
On a donc \(\matrice(\corps,1,n),\matrice(\corps,n,1) \equiv \corps^n\).
4.8.2. Notation
Sauf mention contraire, nous convenons dans la suite que tout vecteur \(u \in \corps^n\) sera associé à un vecteur {\em colonne} de même nom \(u \in \matrice(\corps,n,1)\). Si nous voulons utiliser un vecteur {\em ligne}, nous le noterons alors \(u^T\) (ou \(u^\dual\) pour des raisons qui apparaîtront plus loin).
4.9. Carrées et rectangulaires
Les matrices \(A \in \matrice(\corps,n,n)\) ayant même nombre de colonnes et de lignes sont dites « carrées ». Les matrices \(A \in \matrice(\corps,m,n)\) avec \(m \ne n\) sont dites « rectangulaires ». Lorsque \(m \strictinferieur n\), on dit que la matrice est « longue ». Si \(m \strictsuperieur n\), on dit que la matrice est « haute ».
4.10. Matrices diagonales
Une matrice diagonale contient des composantes nulles partout, à l'exception de la diagonale où aucune contrainte n'est fixée. On peut représenter une matrice diagonale \(D \in \matrice(\corps,m,n)\) par :
\[D = ( d_i \cdot \indicatrice_{ij} )_{i,j}\]
On peut aussi former une matrice diagonale de taille \((m,n)\) à partir d'un vecteur \(d = (d_i)_i\) de taille \((p,1)\), où \(p \le \min \{ m , n \}\). On le note :
\[D = \diagonale_{m,n}(d) = \diagonale_{m,n}(d_1,...,d_p)\]
où :
\( \composanteij \diagonalem,n(d1,…,dp) =
\begin{cases} d_i & \text{ si } i = j \in \{1,2,...,p\} \\ 0 & \text{ sinon} \end{cases}\)
4.10.1. Carrée
Dans le cas particulier où \(m = n\), on note aussi :
\[\diagonale_n(d) = \diagonale_{n,n}(d)\]
4.11. Matrices triangulaires
Les composantes des matrices triangulaires supérieures ne peuvent être non nulles qu'au-dessus de la diagonale, c'est-à-dire lorsque \(i \le j\). Elles peuvent se représenter par :
\[T = (t_{ij} \cdot \tau^+_{ij})_{i,j}\]
où :
\( τ^+ij =
\begin{cases} 1 & \mbox{ si } i \le j \\ 0 & \mbox{ si } i \strictsuperieur j \end{cases}\)
Les composantes des matrices triangulaires inférieures ne peuvent être non nulles qu'au-dessous de la diagonale, c'est-à-dire lorsque \(i \ge j\). Elles peuvent se représenter par :
\[T = (t_{ij} \cdot \tau^-_{ij})_{i,j}\]
où :
\( τ^-ij =
\begin{cases} 1 & \mbox{ si } i \ge j \\ 0 & \mbox{ si } i \strictinferieur j \end{cases}\)
4.12. Egalité
Il est clair que deux matrices \(A,B \in \matrice(\corps,m,n)\) :
\( A = ( a_{ij} )_{i,j} \\ B = ( b_{ij} )_{i,j} \)
sont égales (\(A = B\)) si tous leurs éléments le sont :
\[a_{ij} = b_{ij}\]
pour tout \((i,j) \in \{ 1,2,...,m \} \times \{ 1,2,...,n \}\).
4.13. Ordre partiel
Soit les matrices \(A,B \in \matrice(\corps,m,n)\) :
\( A = ( a_{ij} )_{i,j} \\ B = ( b_{ij} )_{i,j} \)
On dit que \(A\) est inférieure à \(B\), et on le note \(A \le B\), si :
\[a_{ij} \le b_{ij}\]
pour tout \((i,j) \in \{ 1,2,...,m \} \times \{ 1,2,...,n \}\).
4.14. Addition et soustraction
Soit les matrices de tailles identiques \(A, B \in \matrice(\corps,m,n)\) :
\( A = (a_{ij})_{i,j} \\ B = (b_{ij})_{i,j} \)
L'addition et la soustraction des matrices sont simplement définies par l'addition et la soustraction des composantes :
\( A + B = (a_{ij} + b_{ij})_{i,j} \\ A - B = (a_{ij} - b_{ij})_{i,j} \)
On a donc clairement :
\[A + B = B + A\]
4.14.1. Neutre
La matrice nulle \(0\) est le neutre pour cette opération :
\[A + 0 = A\]
On en déduit que tous ses éléments doivent être nuls :
\[0 = ( 0 )_{i,j}\]
On note \(0_{m,n}\) au lieu de \(0\) lorsqu'on veut préciser que \(0\) est de taille \((m,n)\).
4.14.2. Opposé
L'opposé de \(A\), noté \(-A\), est tel que :
\[A + (-A) = 0\]
On a donc clairement :
\[-A = (-a_{ij})_{i,j}\]
4.15. Multiplication mixte
On définit la multiplication mixte \(\cdot : \corps \times \matrice(\corps,m,n) \to \matrice(\corps,m,n)\) par :
\[\beta \cdot A = (\beta \cdot a_{ij})_{i,j}\]
où \(\beta \in \corps\) et \(A \in \matrice(\corps,m,n)\).
Choissons également \(\gamma \in \corps\). On note comme d'habitude :
\( A \cdot \beta = \beta \cdot A \\ \gamma \cdot \beta \cdot A = (\gamma \cdot \beta) \cdot A \\ \beta A = \beta \cdot A \)
4.16. Conjuguée
La conjuguée d'une matrice \(A = (a_{ij})_{i,j} \in \matrice(\setC,m,n)\) est définie par la conjuguée des composantes :
\[\conjugue A = \bar{A} = ( \bar{a}_{ij} )_{i,j} = ( \conjugue a_{ij} )_{i,j}\]
5. Progressions matricielles
\label{chap:progressionsMatricielles}
5.1. Géométrique
Soit une matrice carréé \(A \in \matrice(\corps, n, n)\).
\[G_N = \sum_{k = 0}^N A^k = I + A + A^2 + ... + A^N\]
5.1.1. Forme gauche
\[G_N = I + A \cdot (I + A + ... + A^N) - A^{N + 1}\]
\[G_N = I + A \cdot G_N - A^{N + 1}\]
\[(I - A) \cdot G_N = I - A^{N + 1}\]
\[(I - A) \cdot \sum_{k = 0}^N A^k = I - A^{N + 1}\]
5.1.2. Forme droite
\[G_N = I + (I + A + ... + A^N) \cdot A - A^{N + 1}\]
\[G_N = I + G_N \cdot A - A^{N + 1}\]
\[G_N \cdot (I - A) = I - A^{N + 1}\]
\[\sum_{k = 0}^N A^k \cdot (I - A) = I - A^{N + 1}\]
5.1.3. Inversible
\[\sum_{k = 0}^N A^k = (I - A)^{-1} \cdot (I - A^{N + 1})\]
\[\sum_{k = 0}^N A^k = (I - A^{N + 1}) \cdot (I - A)^{-1}\]
6. Polynômes
\label{chap:polynomes}
6.1. Dépendances
- Chapitre \ref{chap:reel} : Les réels
- Chapitre \ref{chap:complexe} : Les complexes
- Chapitre \ref{chap:somme} : Les sommes
- Chapitre \ref{chap:produit} : Les produits
6.2. Définition
Soit un corps \(\corps\). On dit qu'une fonction \(p : \corps \mapsto \corps\) est un polynôme de degré \(n\) si on peut trouver des éléments \(a_0,a_1,...a_n \in \corps\) tels que :
\[p(x) = \sum_{i = 0}^n a_i \cdot x^i\]
pour tout \(x \in \corps\). On note \(\polynome(\corps,n)\) l'espace des polynômes de degré \(n\) définis sur \(\corps\).
Un cas particulier important est celui des polynômes réels :
\[\mathcal{P}_n = \polynome(\setR,n)\]
6.3. Monôme
Un monôme \(\mu_i : \corps \mapsto \corps\) est une fonction de la forme :
\[\mu_i(x) = x^i\]
pour tout \(x \in \corps\).
6.4. Racines
On dit que \(r\) est une racine du polynôme \(p\) si :
\[p(r) = 0\]
Nous allons montrer que tout polynôme de degré \(n\) non nul admet au plus \(n\) racines distinctes.
Ce qui revient à dire que si un polynôme de degré \(n\) admet \(m+1\) racines distinctes avec \(m \ge n\), alors ce polynôme est forcément nul.
Soit \(n = 0\). Considérons un polynôme \(p_0\) défini par \(p_0(x) = a_0\) pour un certain \(a_0 \in \corps\). Comme \(n + 1 = 1\), on peut trouver au moins un \(x \in \corps\) tel que \(p_0(x_0) = a_0 = 0\). On en conclut que \(a_0 = 0\) et que \(p_0(x) = 0\) pour tout \(x \in \corps\), ce qui revient à dire que \(p_0 = 0\). La thèse est donc vérifiée pour \(n = 0\).
A présent, supposons que l'affirmation soit vraie pour \(n - 1\). Choisissons un polynôme \(p_n\) de degré \(n\) :
\[p_n(x) = \sum_{i=0}^n a_i \cdot x^i\]
Supposons que \(p\) possède \(m+1\) racines
\[p_n(x_0) = p_n(x_1) = ... = p_n(x_m) = 0\]
avec \(m \ge n\) et :
\[x_0 \strictinferieur x_1 \strictinferieur ... \strictinferieur x_m\]
On a alors :
\[p_n(x) = p_n(x) - p_n(x_0) = \sum_{i=1}^n a_i \cdot (x^i - x_0^i)\]
Mais les propriétés de factorisation des progressions géométriques (voir la section \ref{sec:factorisation_progression_geometrique}) nous permettent d'affirmer que :
\[x^i - x_0^i = (x - x_0) \sum_{j = 0}^{i - 1} x^j \cdot x_0^{i - 1 -j}\]
on en déduit que :
\[p_n(x) = (x - x_0) \cdot q_{n-1}(x)\]
où le polynôme \(q_{n - 1}\) est défini par :
\[q_{n - 1}(x) = \sum_{i = 1}^n a_i \sum_{j = 0}^{i - 1} x^j \cdot x_0^{i - 1 - j}\]
Cette expression ne faisant intervenir que les puissances \(1,x,...,x^{n-1}\), on voit que \(q_{n-1} \in \mathcal{P}_n\) est de degré \(n-1\). Considérons les cas des racines \(x = x_1, x_2, ...,x_m\) de \(p_n\). On a :
\[0 = p_n(x_k) = (x_k - x_0) \cdot q_{n-1}(x_k)\]
Comme \(x_k - x_0 \ne 0\), on peut multiplier par \((x_k - x_0)^{-1}\) pour obtenir :
\[q_{n-1}(x_k) = \frac{p_{n-1}(x_k)}{x_k - x_0} = 0\]
Le polynôme \(q_{n-1}\) possède par conséquent au moins \(m-1 \ge n-1\) racines distinctes. Il est dès lors nul par l'hypothèse de récurrence. La factorisation de \(p_n\) devient alors :
\[p_n(x) = (x - x_0) \cdot q_{n-1}(x) = 0\]
pour tout \(x \in \corps\). Le polynôme \(p_n\) est également nul et la thèse est démontrée.
6.4.1. Egalité
Si deux polynômes \(p_1,p_2 \in \mathcal{P}_n\) sont égaux en \(m + 1 \ge n + 1\) points distincts, alors le polynôme de degré \(n\) :
\[h = p_1 - p_2\]
admet \(m+1\) racines. Il est donc nul et \(p_1 = p_2\).
6.5. Factorisation
Choisissons un polynôme \(p\in\mathcal{P}_n\) qui admet \(n\) racines distinctes \(x_1,x_2,...,x_n\). Soit alors \(x_0 \notin \{x_1,...,x_n\}\) et :
\[A = \frac{p(x_0)}{\prod_{i = 1}^n (x_0 - x_i)}\]
On voit que le polynôme :
\[q(x) = A \cdot \prod_{i=1}^n (x - x_i)\]
est égal à \(p\) en chacune des racines :
\[p(x_i) = q(x_i) = 0 \qquad i = 1,2,...,n\]
Mais par la définition de \(A\), on a aussi :
\[p(x_0) = q(x_0)\]
Les deux polynômes sont donc égaux en \(n+1\) points distincts. Comme ils sont tous deux de degré \(n\), on en déduit que \(p = q\). Les coefficients doivent donc tous être égaux, et comme :
\( p(x) = a_n \cdot x^n + \sum_{i = 0}^{n - 1} a_i \cdot x^i \\ q(x) = A \cdot x^n + \sum_{i = 0}^{n - 1} b_i(x_1,...,x_n) \cdot x^i \)
on a \(A = a_n\) et :
\[p(x) = a_n \cdot \prod_{i=1}^n (x - x_i)\]
6.6. Binômes canoniques
Le binôme canonique de degré \(n \in \setN\) est une fonction \(b_n : \corps \to \corps\) définie par :
\[b_n(x) = (1 + x)^n\]
pour tout \(x \in \corps\). On a par exemple :
\begin{align} b_0(x) &= (1 + x)^0 = 1 \\ b_1(x) &= (1 + x)^1 = 1 + x \\ b_2(x) &= (1 + x)^2 = (1 + x) \cdot (1 + x) = 1 + 2 \ x + x^2 \end{align}On voit donc que le binôme canonique de degré \(n\) peut s'écrire comme :
\[b_n(x) = (1 + x)^n = \sum_{k = 0}^n a_{nk} \cdot x^k\]
pour certains coefficients \(a_{nk} \in \corps\). On nomme ces coefficients les « nombres binômiaux », et on les note :
\[\binome{n}{k} = a_{nk}\]
L'expression de \(b_0\) nous donne :
\[\binome{0}{0} = 1\]
On peut évaluer récursivement les nombres binômiaux d'ordres plus élevés en utilisant la définition de la puissance :
\[b_n(x) = (1 + x) \cdot b_{n-1}(x)\]
Il vient alors :
\begin{align} \sum_{k = 0}^n \binome{n}{k} \cdot x^k &= (1 + x) \sum_{k = 0}^{n - 1} \binome{n - 1}{k} \cdot x^k \\ &= \sum_{k = 0}^{n - 1} \binome{n - 1}{k} \cdot x^k + \sum_{k = 0}^{n - 1} \binome{n - 1}{k} \cdot x^{k + 1} \\ &= \sum_{k = 0}^{n - 1} \binome{n - 1}{k} \cdot x^k + \sum_{i = 1}^n \binome{n - 1}{i - 1} \cdot x^i \\ \end{align}et finalement :
#+BEGINCENTER
\(
∑k = 0n \binome{n}{k} ⋅ xk = \binome{n - 1}{0} + ∑k = 1n - 1 \left[ \binome{n - 1}{k} + \binome{n - 1}{k - 1} \right] ⋅ xk
\qquad \qquad \qquad + \binome{n - 1}{n - 1} ⋅ xn
\end{Eqts*}
En égalisant les coefficients des \(x^0 = 1\), nous avons :
\[\binome{n}{0} = \binome{n - 1}{0}\]
On en déduit par récurrence que :
\[\binome{n}{0} = 1\]
En égalisant les coefficients des \(x^n\), nous avons :
\[\binome{n}{n} = \binome{n - 1}{n - 1}\]
On en déduit par récurrence que :
\[\binome{n}{n} = 1\]
En égalisant les coefficients de \(x^k\) pour \(k \in \{1,...,n-1\}\), il vient :
\[\binome{n}{k} = \binome{n - 1}{k} + \binome{n - 1}{k - 1}\]
Il est donc facile d'évaluer les coefficients de \(b_n\) à partir des coefficients de \(b_{n - 1}\).
6.7. Binômes génériques
Le binôme générique de degré \(n \in \setN\) est une fonction \(B_n : \corps \times \corps \mapsto \corps\) définie par :
\[B_n(x,y) = (x + y)^n\]
pour tout \((x,y) \in \corps^2\). Nous avons la forme équivalente :
\[B_n(x,y) = y^n \cdot \left( 1 + \frac{x}{y} \right)^n = y^n \cdot b_n\left( \frac{x}{y} \right)\]
c'est-à-dire :
\[B_n(x,y) = \sum_{k = 0}^n \binome{n}{k} \cdot x^k \cdot y^{n - k}\]
6.8. Second degré
Le binôme du second degré est couramment utilisé :
\[(x + y)^2 = x \ (x + y) + y \ (x + y) = x^2 + 2 \ x \ y + y^2\]
6.9. Symétrie
Par commutativité de l'addition, on a \(B_n(x,y) = B_n(y,x)\) et :
\[\sum_{k = 0}^n \binome{n}{k} \cdot x^k \cdot y^{n - k} = \sum_{i = 0}^n \binome{n}{i} \cdot y^i \cdot x^{n - i}\]
Procédant au changement d'indice \(n - i = k\), il vient :
\[\sum_{k = 0}^n \binome{n}{k} \cdot x^k \cdot y^{n - k} = \sum_{k = 0}^n \binome{n}{n - k} \cdot x^k \cdot y^{n - k}\]
On en déduit en égalisant les coefficients de \(x^k\) que :
\[\binome{n}{k} = \binome{n}{n - k}\]
6.10. Cas particuliers
En considérant le cas particuliers \(x = y = 1\), on constate que :
\[\sum_{k=0}^{n} \binome{n}{k} = (1 + 1)^n = 2^n\]
Pour \(x = -1\), \(y = 1\), on a :
\[\sum_{k=0}^{n} \binome{n}{k} \cdot (-1)^k = (-1 + 1)^n = 0^n = 0\]
Lorsque \(y = 1 - x\) on arrive à :
\[\sum_{k=0}^{n} \binome{n}{k} \cdot x^k \cdot (1-x)^{n-k} = (x + 1 - x)^n = 1^n = 1\]
6.11. Bernstein
Soit \(i,n \in \setN\) avec \(i \le n\). Les polynômes de Bernstein \(B_i^n\) sont définis par :
\[B_i^n(t) = \binome{n}{i} \cdot t^i \cdot (1 - t)^{n-i}\]
pour tout \(t \in [0,1]\).
Considérons l'espace fonctionnel \(\mathcal{F} = \fonction([0,1],\corps)\). L'opérateur de Bernstein \(\mathcal{B}_n : \mathcal{F} \mapsto \mathcal{F}\) est défini par :
\[\mathcal{B}_n(f)(t) = \sum_{i = 0}^n f(i / n) \cdot B_i^n(t)\]
pour tout \(f \in \mathcal{F}\) et pour tout \(t \in [0,1]\).
Soit la fonction constante \(c \in \mathcal{F}\) associée à un certain \(c \in \corps\) et définie par :
\[c(t) = c\]
pour tout \(t \in [0,1]\).
L'opérateur de Bernstein possède l'importante propriété de conserver ces fonctions constantes :
\[\mathcal{B}_n(c)(t) = \sum_{i = 0}^n c \cdot B_i^n(t) = c \sum_{i = 0}^n \binome{n}{i} t^i \cdot (1 - t)^{n-i} = c\]
quelle que soit la valeur de \(t \in [0,1]\).
6.12. Division Euclidienne
Soit deux polynomes \(a \in \mathcal{P}_n\) et \(b \in \mathcal{P}_m\) avec \(m \le n\) et :
\( a(x) = \sum_{i = 0}^n a_i \cdot x^i \\ b(x) = \sum_{i = 0}^m b_i \cdot x^i \)
On dit que \(q\) et \(r\) sont respectivement le quotient et le reste de la division euclidienne de \(a\) et \(b\), et on note :
\[(q,r) = \division(a,b)\]
si :
\( a(x) = b(x) \cdot q(x) + r(x) \\ q(x) = \sum_{i=0}^{n-m} q_i x^i \\ r(x) = \sum_{i=0}^{p} r_i x^i \)
avec \(p \strictinferieur m \le n\).