Math ClubMath Club
v1 · padrão canônico

Leçon 31 — Introduction aux matrices

Matrice comme tableau rectangulaire de nombres. Notation, dimensions, égalité, types spéciaux.

Used in: 1.º ano EM (15 anos) · Equiv. Math II japonês · Equiv. Klasse 10 alemã · Pré-cálculo norte-americano §11.5

A=(aij)m×n=(a11a12a1na21a22a2nam1am2amn)A = (a_{ij})_{m \times n} = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{pmatrix}
Choose your door

Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Définition et types

Types spéciaux

  • Carrée (m=nm = n) : même nombre de lignes et de colonnes.
  • Ligne (1×n1 \times n) : une ligne, vecteur-ligne.
  • Colonne (m×1m \times 1) : une colonne, vecteur-colonne.
  • Diagonale : carrée avec aij=0a_{ij} = 0 pour iji \neq j.
  • Identité (InI_n) : diagonale avec diagonales =1= 1.
  • Nulle : tous les éléments sont 0.
  • Triangulaire supérieure : aij=0a_{ij} = 0 pour i>ji > j.
  • Triangulaire inférieure : aij=0a_{ij} = 0 pour i<ji < j.
  • Symétrique : AT=AA^T = A, c'est-à-dire aij=ajia_{ij} = a_{ji}.
  • Antisymétrique : AT=AA^T = -A, c'est-à-dire aij=ajia_{ij} = -a_{ji}.

Diagonale d'une matrice carrée

La diagonale principale est {aii}\{a_{ii}\}. Trace : tr(A)=aii\text{tr}(A) = \sum a_{ii}.

Exercise list

30 exercises · 7 with worked solution (25%)

Application 20Modeling 10
  1. Ex. 31.1Application
    Identifie la dimension de A=(123456)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6 \end{pmatrix}.
  2. Ex. 31.2Application
    Écris une matrice 3×33 \times 3 identité.
  3. Ex. 31.3ApplicationAnswer key
    Écris une matrice nulle 2×42 \times 4.
  4. Ex. 31.4Application
    Pour A=(5234)A = \begin{pmatrix} 5 & -2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}, identifie a11,a12,a21,a22a_{11}, a_{12}, a_{21}, a_{22}.
  5. Ex. 31.5Application
    Construis la matrice A2×3A_{2 \times 3} telle que aij=i+ja_{ij} = i + j.
  6. Ex. 31.6Application
    Construis A3×3A_{3 \times 3} telle que aij=ija_{ij} = i \cdot j.
  7. Ex. 31.7Application
    Vérifie si A=(1223)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 2 & 3 \end{pmatrix} est symétrique.
  8. Ex. 31.8Application
    Vérifie si A=(0110)A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0 \end{pmatrix} est antisymétrique.
  9. Ex. 31.9Application
    Trace de (123456789)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}.
  10. Ex. 31.10Application
    Pour quel xx a-t-on (x23x)=(5235)\begin{pmatrix} x & 2 \\ 3 & x \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 5 & 2 \\ 3 & 5 \end{pmatrix} ?
  11. Ex. 31.11ApplicationAnswer key
    Construis une matrice triangulaire supérieure 3×33 \times 3 quelconque.
  12. Ex. 31.12Application
    Construis une matrice diagonale 3×33 \times 3 avec diagonales 2,1,52, -1, 5.
  13. Ex. 31.13ApplicationAnswer key
    Identifie l'élément a32a_{32} de (123456789)\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}.
  14. Ex. 31.14Application
    Pour Am×nA_{m \times n} avec m=nm = n, quelle matrice est-ce ?
  15. Ex. 31.15Application
    Combien d'éléments a une matrice 4×54 \times 5 ?
  16. Ex. 31.16Application
    Construis A2×2A_{2 \times 2} avec aij=(1)i+ja_{ij} = (-1)^{i+j}.
  17. Ex. 31.17Application
    Montre que matrice symétrique + antisymétrique est générale.
  18. Ex. 31.18Application
    Vérifie si (100010001)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} est l'identité.
  19. Ex. 31.19ApplicationAnswer key
    Décide : la matrice (0110)\begin{pmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} est-elle symétrique ?
  20. Ex. 31.20Application
    Construis une matrice 5×55 \times 5 identité. Combien de zéros ?
  21. Ex. 31.21ModelingAnswer key
    Notes de 3 élèves dans 4 matières : monte une matrice 3×43 \times 4.
  22. Ex. 31.22Modeling
    Distances entre 4 villes : matrice symétrique 4×44 \times 4 avec diagonale nulle.
  23. Ex. 31.23ModelingAnswer key
    Image en niveaux de gris 2×32 \times 3. Chaque élément de 0 (noir) à 255 (blanc).
  24. Ex. 31.24Modeling
    Tableau de prix par magasin × produit : matrice.
  25. Ex. 31.25Modeling
    En ML, dataset avec nn échantillons × dd features : matrice n×dn \times d.
  26. Ex. 31.26Modeling
    Système linéaire {2x+3y=5xy=1\begin{cases} 2x + 3y = 5 \\ x - y = 1 \end{cases} → matrice augmentée.
  27. Ex. 31.27Modeling
    Matrice d'adjacence de graphe : Aij=1A_{ij} = 1 s'il y a une arête entre les sommets ii et jj, 00 sinon.
  28. Ex. 31.28Modeling
    Tableau Kanban : 3 étapes × 5 tâches. Matrice binaire.
  29. Ex. 31.29Modeling
    En finance, matrice de corrélation 5×55 \times 5 entre actions : symétrique, diagonale =1= 1.
  30. Ex. 31.30ModelingAnswer key
    En production, matrice coût ×\times quantité : chaque élément est le coût total de cette combinaison.

Sources de cette leçon

Updated on 2026-04-29 · Author(s): Clube da Matemática

Found an error? Open an issue on GitHub or submit a PR — open source forever.