Applications linéaires

3         Image d’une famille de vecteurs

3.1    Injectivité

Définition 1

Une application f : E ® F est dite injective si des éléments distincts de E ont des images distinctes :   (contraposition).

 

OUI !

·        Il peut y avoir des éléments isolés dans F

NON !

·        Deux éléments distincts de E ne peuvent pas avoir la même image dans F

 

Proposition 1

Soit , f est injective si et seulement si .

 

3.2   Surjectivité

Définition 2

Soit , f est surjective si tout vecteur  de F possède au moins un antécédent par f dans E : .

OUI !

·        Un élément de F peut avoir plusieurs antécédent dans E

·        Il peut y avoir des éléments isolés dans E

NON !

·        Il ne peut y avoir d'éléments isolés dans F

 

Proposition 2

f est surjective si et seulement si .

 

3.3   Bijectivité

Proposition 3

Soit , f est dite bijective si et seulement si elle est à la fois injective et surjective.

 

·        Tout élément de E possède une image unique dans F

·        Tout élément de F possède un antécédent unique dans E.

 

Théorème de la dimension

Soient E et F deux espaces vectoriels et E de dimension finie et soit f une application linéaire de , on a alors :

 

Proposition 4

 bijective .

Remarque

La démonstration de la proposition 4 est immédiate :

f est bijective donc       å injective :  (proposition 1)

            å surjective :  (proposition 2)

Or .

 

Conséquences

·        Si  alors

·        Si  et si  alors

Soit   f est injective.

·        Si , f bijective  f injective  f surjective.

 

Définitions (voir Introduction)

«     Une application linéaire  est appelée endomorphisme.

«     Une application linéaire bijective de  est appelée isomorphisme.

«     Une application linéaire bijective de  est un automorphisme ou endomorphisme bijectif.

 

Exemple

Soit  définie par . f est-elle surjective ? bijective ? Réponse.