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Théorème de la nullité du rang

1884
  • James Joseph Sylvester
Un mathématicien rédigeant le théorème du rang-nullité dans un décor de bureau historique.

(Image générée à titre d'illustration uniquement)

En algèbre linéaire, le théorème de rang-nullité stipule que pour toute application linéaire [latex]T : V \to W[/latex] entre des espaces vectoriels de dimension finie, la dimension de son domaine [latex]V[/latex] est la somme de son rang (la dimension de son image) et de sa nullité (la dimension de son noyau). La formule est [latex]\dim(V) = \text{rang}(T) + \text{nullité}(T)[/latex].

Le théorème de rang-nullité établit une relation fondamentale entre les dimensions des sous-espaces clés associés à une transformation linéaire. Soit [latex]T : V \to W[/latex] une application linéaire. Le noyau de T, noté [latex]\ker(T)[/latex], est l'ensemble des vecteurs de [latex]V[/latex] qui sont envoyés sur le vecteur nul dans [latex]W[/latex]. La dimension du noyau est appelée la nullité de T. L'image de T, notée [latex]\text{im}(T)[/latex], est l'ensemble de tous les vecteurs dans [latex]W[/latex] qui sont la sortie de T pour un vecteur d'entrée quelconque de [latex]V[/latex]. La dimension de l'image est le rang de T.

Le théorème stipule que [latex]\dim(\text{domaine}(T)) = \dim(\ker(T)) + \dim(\text{im}(T))[/latex]. Une stratégie de preuve courante consiste à construire une base. Tout d'abord, trouvez une base pour le noyau, par exemple [latex]\{u_1, \dots, u_k\}[/latex], où [latex]k = \text{nullité}(T)[/latex]. Comme le noyau est un sous-espace de [latex]V[/latex], cette base peut être étendue à une base pour tout [latex]V[/latex] : [latex]\{u_1, \dots, u_k, v_1, \dots, v_r\}[/latex]. La dimension de [latex]V[/latex] est donc [latex]k+r[/latex]. La dernière étape consiste à montrer que l'ensemble [latex]\{T(v_1), \dots, T(v_r)\}[/latex] forme une base pour l'image de T. Cela prouve que le rang est [latex]r[/latex], et donc [latex]\dim(V) = k+r = \text{nullité}(T) + \text{rang}(T)[/latex].

Pour les matrices, si [latex]A[/latex] est une matrice [latex]m \times n[/latex], elle représente une application linéaire de [latex]\mathbb{R}^n[/latex] vers [latex]\mathbb{R}^m[/latex]. La dimension du domaine est [latex]n[/latex]. Le rang de [latex]A[/latex] est la dimension de son espace colonne, et sa nullité est la dimension de son espace nul. Le théorème devient [latex]n = \text{rang}(A) + \text{nullité}(A)[/latex].

Ce théorème est un élément central de ce que l'on appelle parfois le théorème fondamental de l'algèbre linéaire, qui fournit une description complète de la structure des quatre sous-espaces fondamentaux associés à une matrice [latex]m \times n[/latex] [latex]A[/latex] : l'espace des colonnes, l'espace nul, l'espace des lignes et l'espace nul gauche. Il illustre magnifiquement le compromis selon lequel, à mesure que l'ensemble des solutions à [latex]Ax=0[/latex] (l'espace nul) s'agrandit, l'ensemble des sorties possibles [latex]Ax[/latex] (l'espace colonne) doit devenir plus petit, leurs dimensions s'additionnant pour former la dimension totale de l'espace d'entrée.

UNESCO Nomenclature: 1201
- Algèbre

Taper

Système abstrait

Perturbation

Fondamentaux

Usage

Utilisation généralisée

Précurseurs

  • Concept d'espace vectoriel, formalisé par Giuseppe Peano.
  • Théorie des matrices, développée par Arthur Cayley.
  • Concept de dimension d'un espace vectoriel, développé par Hermann Grassmann.
  • compréhension de l'indépendance linéaire et des vecteurs de base.
  • formalisation des transformations linéaires (applications) entre espaces vectoriels.
  • Premiers travaux de Carl Friedrich Gauss sur la résolution de systèmes d'équations linéaires.

Applications

  • résolution de systèmes d'équations linéaires
  • L'analyse en composantes principales (ACP) en science des données
  • transformations graphiques informatiques
  • théorie du contrôle en ingénierie
  • codes de détection et de correction d'erreurs
  • cryptographie
  • mécanique quantique

Brevets:

NA

Idées d'innovations potentielles

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En rapport avec : théorème de rang-nullité, algèbre linéaire, espace vectoriel, dimension, noyau, nullité, image, rang, transformation linéaire, théorie des matrices.

Contexte historique

Théorème de la nullité du rang

1848
1850
1854
1884
1896
1900
1903
1829
1850
1854
1854
1895
1899
1900
1911

(si la date est inconnue ou non pertinente, par exemple « mécanique des fluides », une estimation arrondie de son émergence notable est fournie)

Inventions, innovations et principes techniques connexes

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