Me contacter

Algèbre linéaire 201-NYC / Maths 105 • Complément québécois de Première et cégep

Exercices corrigés : matrices, systèmes linéaires et déterminants (201-NYC / Maths 105)

Voici la série d'exercices corrigés d'algèbre linéaire et géométrie vectorielle (cours 201-NYC, aussi appelé Maths 105 selon le programme visé) sur les matrices et les systèmes d'équations linéaires. La partie A couvre les bases : opérations sur les matrices et transposée, produit matriciel et la non-commutativité, écriture matricielle d'un système, résolution complète par la méthode de Gauss-Jordan, matrice inverse et déterminants. La partie B monte au niveau examen : la démonstration que la transposée d'un produit renverse l'ordre des facteurs, l'étude du cas singulier où le déterminant s'annule, et un problème de billetterie résolu par la règle de Cramer avec une discussion de faisabilité.

Cette série s'adresse aux étudiants de cégep en Sciences de la nature comme aux élèves de Première du Lycée Marie de France et du Collège Stanislas qui suivent le complément québécois de mathématiques. Le calcul matriciel est le grand nouveau langage du cours : un système de trois équations à trois inconnues devient une seule équation AX=BAX=B, et toute la difficulté se déplace vers la maîtrise des opérations sur les lignes et du déterminant.

Le réflexe à garder tout du long : le produit de matrices n'est pas commutatif. ABAB et BABA n'ont en général ni les mêmes dimensions, ni les mêmes coefficients, et bien souvent l'un des deux n'existe même pas. Avant chaque produit, vérifiez que le nombre de colonnes de la première matrice égale le nombre de lignes de la seconde.

Rappel de cours

  • Somme et produit par un scalaire : terme à terme, entre matrices de même dimension. (A+B)ij=Aij+Bij(A+B)_{ij}=A_{ij}+B_{ij} et (kA)ij=kAij(kA)_{ij}=kA_{ij}. Transposée : (AT)ij=Aji(A^{T})_{ij}=A_{ji} (on échange lignes et colonnes).
  • Produit matriciel : le coefficient (i; j)(i;\ j) de ABAB est le produit scalaire de la ligne ii de AA par la colonne jj de BB. Il faut que le nombre de colonnes de AA égale le nombre de lignes de BB. En général ABBAAB\neq BA : le produit n'est PAS commutatif.
  • Un système linéaire s'écrit AX=BAX=B, où AA est la matrice des coefficients, XX la colonne des inconnues et BB la colonne des constantes.
  • Méthode de Gauss-Jordan : on écrit la matrice augmentée [AB][A\,|\,B] et, par opérations élémentaires sur les lignes (échanger deux lignes, multiplier une ligne par un scalaire non nul, ajouter à une ligne un multiple d'une autre), on la ramène à la forme échelonnée réduite [IX][I\,|\,X]. La dernière colonne donne alors directement la solution.
  • Déterminant 2×22\times 2 : det(abcd)=adbc\det\begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}=ad-bc. Déterminant 3×33\times 3 : développement par cofacteurs le long d'une ligne ou d'une colonne (en alternant les signes +  ++\ -\ +).
  • Inverse d'une matrice 2×22\times 2 : si detA0\det A\neq 0, alors A1=1detA(dbca)A^{-1}=\dfrac{1}{\det A}\begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix}. Une matrice est inversible si et seulement si son déterminant est non nul.
  • Règle de Cramer : si detA0\det A\neq 0, l'inconnue xix_{i} vaut detAidetA\dfrac{\det A_{i}}{\det A}, où AiA_{i} est la matrice AA dont la colonne ii a été remplacée par la colonne BB. Si detA=0\det A=0, le système n'a pas de solution unique : soit aucune solution, soit une infinité.

Partie A : Opérations et systèmes (/32)

Exercice 1 : Opérations sur les matrices et non-commutativité

On considère les matrices A=(2130)A=\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 3 & 0 \end{pmatrix} et B=(1425)B=\begin{pmatrix} 1 & 4 \\ -2 & 5 \end{pmatrix}.

  • a) Calculez A+BA+B et 3A2B3A-2B.
  • b) Déterminez la transposée ATA^{T}.
  • c) Calculez les deux produits ABAB et BABA.
  • d) Comparez ABAB et BABA. Que peut-on en conclure sur la commutativité du produit matriciel ?
Voir la correction

a) A+B=(2+11+4320+5)=(3315)A+B=\begin{pmatrix} 2+1 & -1+4 \\ 3-2 & 0+5 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 3 & 3 \\ 1 & 5 \end{pmatrix}. Pour 3A2B3A-2B : 3A=(6390)3A=\begin{pmatrix} 6 & -3 \\ 9 & 0 \end{pmatrix} et 2B=(28410)2B=\begin{pmatrix} 2 & 8 \\ -4 & 10 \end{pmatrix}, donc 3A2B=(4111310)3A-2B=\begin{pmatrix} 4 & -11 \\ 13 & -10 \end{pmatrix}.

b) AT=(2310)A^{T}=\begin{pmatrix} 2 & 3 \\ -1 & 0 \end{pmatrix} : la première ligne de AA devient la première colonne.

c) AB=((2)(1)+(1)(2)(2)(4)+(1)(5)(3)(1)+(0)(2)(3)(4)+(0)(5))=(43312)AB=\begin{pmatrix} (2)(1)+(-1)(-2) & (2)(4)+(-1)(5) \\ (3)(1)+(0)(-2) & (3)(4)+(0)(5) \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 4 & 3 \\ 3 & 12 \end{pmatrix}. Et BA=((1)(2)+(4)(3)(1)(1)+(4)(0)(2)(2)+(5)(3)(2)(1)+(5)(0))=(141112)BA=\begin{pmatrix} (1)(2)+(4)(3) & (1)(-1)+(4)(0) \\ (-2)(2)+(5)(3) & (-2)(-1)+(5)(0) \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 14 & -1 \\ 11 & 2 \end{pmatrix}.

d) AB=(43312)(141112)=BAAB=\begin{pmatrix} 4 & 3 \\ 3 & 12 \end{pmatrix}\neq\begin{pmatrix} 14 & -1 \\ 11 & 2 \end{pmatrix}=BA. Le produit matriciel n'est donc PAS commutatif : l'ordre des facteurs change le résultat. C'est la différence la plus importante avec le produit des nombres réels, et la source d'erreur numéro un du chapitre.

Exercice 2 : Produit matriciel et écriture d'un système

On considère la matrice A=(211132321)A=\begin{pmatrix} 2 & 1 & -1 \\ 1 & -3 & 2 \\ 3 & 2 & 1 \end{pmatrix} et la matrice C=(102103)C=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 2 & 1 \\ 0 & 3 \end{pmatrix}.

  • a) Le produit ACAC est-il défini ? Si oui, donnez ses dimensions, puis calculez-le.
  • b) Le produit CACA est-il défini ? Justifiez.
  • c) Écrivez le système {2x+yz=1x3y+2z=13x+2y+z=10\begin{cases} 2x+y-z=1 \\ x-3y+2z=1 \\ 3x+2y+z=10 \end{cases} sous la forme matricielle AX=BAX=B, en précisant XX et BB.
  • d) Vérifiez, en calculant le produit AXAX, que X=(123)X=\begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 3 \end{pmatrix} est une solution du système.
Voir la correction

a) AA est 3×33\times 3 et CC est 3×23\times 2 : le nombre de colonnes de AA (3) égale le nombre de lignes de CC (3), donc ACAC est défini et de dimension 3×23\times 2. AC=((2)(1)+(1)(2)+(1)(0)(2)(0)+(1)(1)+(1)(3)(1)(1)+(3)(2)+(2)(0)(1)(0)+(3)(1)+(2)(3)(3)(1)+(2)(2)+(1)(0)(3)(0)+(2)(1)+(1)(3))=(425375)AC=\begin{pmatrix} (2)(1)+(1)(2)+(-1)(0) & (2)(0)+(1)(1)+(-1)(3) \\ (1)(1)+(-3)(2)+(2)(0) & (1)(0)+(-3)(1)+(2)(3) \\ (3)(1)+(2)(2)+(1)(0) & (3)(0)+(2)(1)+(1)(3) \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 4 & -2 \\ -5 & 3 \\ 7 & 5 \end{pmatrix}.

b) CC est 3×23\times 2 et AA est 3×33\times 3 : le nombre de colonnes de CC (2) est différent du nombre de lignes de AA (3), donc CACA n'est PAS défini. C'est une illustration de plus que l'ordre compte : ACAC existe mais pas CACA.

c) A=(211132321)A=\begin{pmatrix} 2 & 1 & -1 \\ 1 & -3 & 2 \\ 3 & 2 & 1 \end{pmatrix}, X=(xyz)X=\begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} et B=(1110)B=\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 10 \end{pmatrix}. Le système s'écrit AX=BAX=B.

d) AX=((2)(1)+(1)(2)+(1)(3)(1)(1)+(3)(2)+(2)(3)(3)(1)+(2)(2)+(1)(3))=(2+2316+63+4+3)=(1110)=BAX=\begin{pmatrix} (2)(1)+(1)(2)+(-1)(3) \\ (1)(1)+(-3)(2)+(2)(3) \\ (3)(1)+(2)(2)+(1)(3) \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 2+2-3 \\ 1-6+6 \\ 3+4+3 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 10 \end{pmatrix}=B. Le produit redonne exactement BB, donc X=(1; 2; 3)X=(1;\ 2;\ 3) est bien une solution.

Exercice 3 : Résolution par la méthode de Gauss-Jordan

On reprend le système de l'exercice précédent, mais cette fois on le résout sans connaître la réponse à l'avance :

{2x+yz=1x3y+2z=13x+2y+z=10\begin{cases} 2x+y-z=1 \\ x-3y+2z=1 \\ 3x+2y+z=10 \end{cases}

  • a) Écrivez la matrice augmentée [AB][A\,|\,B] du système.
  • b) Par la méthode de Gauss-Jordan, ramenez cette matrice à la forme échelonnée réduite. Indiquez les opérations élémentaires utilisées à chaque étape.
  • c) Déduisez-en la solution du système.
Voir la correction

a) [AB]=(2111132132110)[A\,|\,B]=\left(\begin{array}{ccc|c} 2 & 1 & -1 & 1 \\ 1 & -3 & 2 & 1 \\ 3 & 2 & 1 & 10 \end{array}\right).

b) On échange d'abord L1L_{1} et L2L_{2} pour placer un 1 en haut à gauche : (1321211132110)\left(\begin{array}{ccc|c} 1 & -3 & 2 & 1 \\ 2 & 1 & -1 & 1 \\ 3 & 2 & 1 & 10 \end{array}\right). Puis L2L22L1L_{2}\leftarrow L_{2}-2L_{1} et L3L33L1L_{3}\leftarrow L_{3}-3L_{1} : (1321075101157)\left(\begin{array}{ccc|c} 1 & -3 & 2 & 1 \\ 0 & 7 & -5 & -1 \\ 0 & 11 & -5 & 7 \end{array}\right).

b, suite) L217L2L_{2}\leftarrow \tfrac{1}{7}L_{2} donne une ligne (0; 1; 5717)(0;\ 1;\ -\tfrac{5}{7}\,|\,-\tfrac{1}{7}). On élimine la colonne 2 ailleurs : L1L1+3L2L_{1}\leftarrow L_{1}+3L_{2} et L3L311L2L_{3}\leftarrow L_{3}-11L_{2}. La troisième ligne devient (0; 0; 207607)(0;\ 0;\ \tfrac{20}{7}\,|\,\tfrac{60}{7}), soit après L3720L3L_{3}\leftarrow \tfrac{7}{20}L_{3} la ligne (0; 0; 13)(0;\ 0;\ 1\,|\,3) : donc z=3z=3.

c) En remontant (ou en finissant la réduction) : la ligne 2 donne y57z=17y-\tfrac{5}{7}z=-\tfrac{1}{7}, d'où y=1+5(3)7=147=2y=\tfrac{-1+5(3)}{7}=\tfrac{14}{7}=2. La ligne 1 donne x3y+2z=1x-3y+2z=1, d'où x=1+3(2)2(3)=1x=1+3(2)-2(3)=1. La forme échelonnée réduite est donc [IX][I\,|\,X] avec X=(1; 2; 3)X=(1;\ 2;\ 3). Le système admet la solution unique x=1, y=2, z=3x=1,\ y=2,\ z=3, ce qui confirme la vérification de l'exercice 2.

Exercice 4 : Déterminants et matrice inverse

On considère M=(2130)M=\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 3 & 0 \end{pmatrix} et A=(211132321)A=\begin{pmatrix} 2 & 1 & -1 \\ 1 & -3 & 2 \\ 3 & 2 & 1 \end{pmatrix}.

  • a) Calculez detM\det M.
  • b) MM est-elle inversible ? Si oui, déterminez M1M^{-1}, puis vérifiez que MM1=IM\,M^{-1}=I.
  • c) Calculez detA\det A par développement selon la première ligne.
  • d) Que peut-on conclure, à partir de detA\det A, sur le nombre de solutions du système AX=BAX=B de l'exercice 3, sans le résoudre ?
Voir la correction

a) detM=(2)(0)(1)(3)=0+3=3\det M=(2)(0)-(-1)(3)=0+3=3.

b) detM=30\det M=3\neq 0, donc MM est inversible. M1=13(0132)=(013123)M^{-1}=\dfrac{1}{3}\begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -3 & 2 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{3} \\ -1 & \frac{2}{3} \end{pmatrix}. Vérification : MM1=(2130)(013123)=(0+123230+01+0)=(1001)=IM\,M^{-1}=\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ 3 & 0 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 0 & \frac{1}{3} \\ -1 & \frac{2}{3} \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 0+1 & \frac{2}{3}-\frac{2}{3} \\ 0+0 & 1+0 \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}=I.

c) detA=2det(3221)1det(1231)+(1)det(1332)\det A=2\,\det\begin{pmatrix} -3 & 2 \\ 2 & 1 \end{pmatrix}-1\,\det\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 1 \end{pmatrix}+(-1)\,\det\begin{pmatrix} 1 & -3 \\ 3 & 2 \end{pmatrix}. Or det(3221)=34=7\det\begin{pmatrix} -3 & 2 \\ 2 & 1 \end{pmatrix}=-3-4=-7, det(1231)=16=5\det\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 1 \end{pmatrix}=1-6=-5 et det(1332)=2+9=11\det\begin{pmatrix} 1 & -3 \\ 3 & 2 \end{pmatrix}=2+9=11. Donc detA=2(7)1(5)1(11)=14+511=20\det A=2(-7)-1(-5)-1(11)=-14+5-11=-20.

d) detA=200\det A=-20\neq 0, donc AA est inversible et le système AX=BAX=B admet une solution unique, quelle que soit la colonne BB. On le sait sans résoudre : c'est bien cohérent avec la solution unique (1; 2; 3)(1;\ 2;\ 3) trouvée à l'exercice 3.

Partie B : Niveau examen (/18)

Exercice 5 : Démonstration et le cas singulier

Cet exercice mêle une démonstration générale et l'étude d'un système dépendant d'un paramètre.

  • a) Soit A=(1203)A=\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 0 & 3 \end{pmatrix} et B=(4125)B=\begin{pmatrix} 4 & 1 \\ 2 & 5 \end{pmatrix}. Calculez (AB)T(AB)^{T} et BTATB^{T}A^{T}, et vérifiez qu'ils sont égaux. La propriété générale est (AB)T=BTAT(AB)^{T}=B^{T}A^{T} : la transposition renverse l'ordre des facteurs.
  • b) On considère la matrice Ak=(123k)A_{k}=\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & k \end{pmatrix}. Pour quelle valeur de kk la matrice AkA_{k} n'est-elle pas inversible ?
  • c) Discutez, selon la valeur de cc, le nombre de solutions du système {x+2y=33x+6y=c\begin{cases} x+2y=3 \\ 3x+6y=c \end{cases}. Reliez votre réponse au fait que le déterminant de la matrice des coefficients est nul.
Voir la correction

a) AB=((1)(4)+(2)(2)(1)(1)+(2)(5)(0)(4)+(3)(2)(0)(1)+(3)(5))=(811615)AB=\begin{pmatrix} (1)(4)+(2)(2) & (1)(1)+(2)(5) \\ (0)(4)+(3)(2) & (0)(1)+(3)(5) \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 8 & 11 \\ 6 & 15 \end{pmatrix}, donc (AB)T=(861115)(AB)^{T}=\begin{pmatrix} 8 & 6 \\ 11 & 15 \end{pmatrix}. Par ailleurs BT=(4215)B^{T}=\begin{pmatrix} 4 & 2 \\ 1 & 5 \end{pmatrix} et AT=(1023)A^{T}=\begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 2 & 3 \end{pmatrix}, donc BTAT=((4)(1)+(2)(2)(4)(0)+(2)(3)(1)(1)+(5)(2)(1)(0)+(5)(3))=(861115)B^{T}A^{T}=\begin{pmatrix} (4)(1)+(2)(2) & (4)(0)+(2)(3) \\ (1)(1)+(5)(2) & (1)(0)+(5)(3) \end{pmatrix}=\begin{pmatrix} 8 & 6 \\ 11 & 15 \end{pmatrix}. Les deux résultats coïncident : (AB)T=BTAT(AB)^{T}=B^{T}A^{T}. Remarquez que ATBTA^{T}B^{T}, dans le mauvais ordre, donnerait autre chose : c'est bien l'ordre inversé qui est correct.

b) detAk=(1)(k)(2)(3)=k6\det A_{k}=(1)(k)-(2)(3)=k-6. La matrice n'est pas inversible lorsque son déterminant est nul, c'est-à-dire pour k=6k=6.

c) La matrice des coefficients est (1236)\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 6 \end{pmatrix}, de déterminant (1)(6)(2)(3)=0(1)(6)-(2)(3)=0 : le système n'a donc pas de solution unique. En détail, la deuxième équation vaut 3x+6y=c3x+6y=c, soit 3(x+2y)=c3(x+2y)=c. Comme la première équation impose x+2y=3x+2y=3, on aurait 3(3)=c3(3)=c, c'est-à-dire c=9c=9. Donc : si c=9c=9, les deux équations sont proportionnelles et le système a une infinité de solutions (toute la droite x+2y=3x+2y=3) ; si c9c\neq 9, les deux droites sont parallèles distinctes et le système n'a aucune solution. Le déterminant nul signale exactement cette bascule entre infinité de solutions et aucune.

Exercice 6 : Problème : la billetterie, par la règle de Cramer

Une salle de spectacle vend trois types de billets : étudiant, régulier et VIP, aux prix respectifs de 15 $, 25 $ et 40 $. Pour une représentation, on note ee, rr et vv le nombre de billets de chaque type vendus. On sait que :

il s'est vendu 380 billets en tout ; la recette totale est de 8400 $ ; il s'est vendu deux fois plus de billets réguliers que de billets VIP.

  • a) Traduisez les trois conditions en un système de trois équations aux inconnues ee, rr et vv, puis écrivez la matrice des coefficients AA et calculez detA\det A.
  • b) Résolvez le système par la règle de Cramer, c'est-à-dire en calculant e=detAedetAe=\dfrac{\det A_{e}}{\det A}, r=detArdetAr=\dfrac{\det A_{r}}{\det A} et v=detAvdetAv=\dfrac{\det A_{v}}{\det A}.
  • c) Question de synthèse : on garde les mêmes 380 billets vendus et la même condition r=2vr=2v, mais on remplace la recette par une valeur cible SS. Pour quelles valeurs de SS existe-t-il une répartition valable, c'est-à-dire avec e0e\geq 0, r0r\geq 0 et v0v\geq 0 ? Interprétez les deux bornes.
Voir la correction

a) Les conditions donnent {e+r+v=38015e+25r+40v=8400r2v=0\begin{cases} e+r+v=380 \\ 15e+25r+40v=8400 \\ r-2v=0 \end{cases}. La matrice des coefficients est A=(111152540012)A=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 15 & 25 & 40 \\ 0 & 1 & -2 \end{pmatrix}. Par développement selon la première colonne : detA=1det(254012)15det(1112)+0=1(5040)15(21)=90+45=45\det A=1\,\det\begin{pmatrix} 25 & 40 \\ 1 & -2 \end{pmatrix}-15\,\det\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -2 \end{pmatrix}+0=1(-50-40)-15(-2-1)=-90+45=-45. Comme detA=450\det A=-45\neq 0, la solution est unique.

b) On remplace tour à tour chaque colonne par B=(38084000)B=\begin{pmatrix} 380 \\ 8400 \\ 0 \end{pmatrix}. On obtient detAe=9000\det A_{e}=-9000, detAr=5400\det A_{r}=-5400 et detAv=2700\det A_{v}=-2700. D'où e=900045=200e=\dfrac{-9000}{-45}=200, r=540045=120r=\dfrac{-5400}{-45}=120 et v=270045=60v=\dfrac{-2700}{-45}=60. Vérification : 200+120+60=380200+120+60=380, 15(200)+25(120)+40(60)=3000+3000+2400=840015(200)+25(120)+40(60)=3000+3000+2400=8400 et 120=2(60)120=2(60). La salle a vendu 200 billets étudiant, 120 réguliers et 60 VIP.

c) Avec r=2vr=2v, la première équation donne e+2v+v=380e+2v+v=380, soit e=3803ve=380-3v. La recette devient S=15(3803v)+25(2v)+40v=5700+45vS=15(380-3v)+25(2v)+40v=5700+45v, d'où v=S570045v=\dfrac{S-5700}{45}. La contrainte v0v\geq 0 impose S5700S\geq 5700 : c'est la recette minimale, atteinte quand v=0v=0 (aucun billet régulier ni VIP, 380 billets étudiant, recette 15×380=570015\times 380=5700 $). La contrainte e=3803v0e=380-3v\geq 0 impose v3803v\leq \dfrac{380}{3}, donc S5700+453803=5700+5700=11400S\leq 5700+45\cdot\dfrac{380}{3}=5700+5700=11400 : c'est la recette maximale, atteinte quand tous les étudiants disparaissent au profit des réguliers et VIP. Une répartition valable existe donc si et seulement si 5700S114005700\leq S\leq 11400 $ (avec en plus vv entier pour un compte exact de billets). La recette réelle de 8400 $ est bien dans cet intervalle, ce qui est cohérent avec la solution trouvée en b).

Vous préférez travailler sur papier ? Cette série existe aussi en version PDF imprimable, avec le corrigé complet. Écrivez-moi et je vous l'envoie.

Voir aussi

Vous cherchez un tuteur en algèbre linéaire à Montréal ?

Contactez-moi pour une première séance. On travaille le 201-NYC et le complément québécois de Première au niveau réel des évaluations, des opérations matricielles jusqu'à la règle de Cramer et la discussion des cas singuliers.

Site par Studio Squalli