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Concept
Matrices l-équivalentes
Résumé
In linear algebra, two matrices are row equivalent if one can be changed to the other by a sequence of elementary row operations. Alternatively, two m × n matrices are row equivalent if and only if they have the same row space. The concept is most commonly applied to matrices that represent systems of linear equations, in which case two matrices of the same size are row equivalent if and only if the corresponding homogeneous systems have the same set of solutions, or equivalently the matrices have the same null space.
Because elementary row operations are reversible, row equivalence is an equivalence relation. It is commonly denoted by a tilde (~).
There is a similar notion of column equivalence, defined by elementary column operations; two matrices are column equivalent if and only if their transpose matrices are row equivalent. Two rectangular matrices that can be converted into one another allowing both elementary row and column operations are called simply equivalent.
An elementary row operation is any one of the following moves:
Swap: Swap two rows of a matrix.
Scale: Multiply a row of a matrix by a nonzero constant.
Pivot: Add a multiple of one row of a matrix to another row.
Two matrices A and B are row equivalent if it is possible to transform A into B by a sequence of elementary row operations.
Row space
The row space of a matrix is the set of all possible linear combinations of its row vectors. If the rows of the matrix represent a system of linear equations, then the row space consists of all linear equations that can be deduced algebraically from those in the system. Two m × n matrices are row equivalent if and only if they have the same row space.
For example, the matrices
are row equivalent, the row space being all vectors of the form . The corresponding systems of homogeneous equations convey the same information:
In particular, both of these systems imply every equation of the form
The fact that two matrices are row equivalent if and only if they have the same row space is an important theorem in linear algebra.
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Concepts associés (2)
Matrice (mathématiques)
thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Matrices l-équivalentes
En algèbre linéaire, deux matrices sont l-équivalentes (ou ligne-équivalentes) si on peut passer de l'une à l'autre par des opérations élémentaires sur les lignes. Si A et B sont deux matrices, cette condition se réécrit comme : il existe une matrice inversible tel que . Deux matrices A et B de sont l-équivalentes s'il existe des matrices élémentaires telles que . Ceci revient à dire que l'on peut passer de l'une à l'autre par des opérations élémentaires sur les lignes.
Cours associés (3)
MATH-111(e): Linear Algebra
L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications.
MATH-110(a): Advanced linear algebra I
L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et de démontrer rigoureusement les résultats principaux de ce sujet.
MATH-111(g): Linear Algebra
L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications.
MOOCs associés (9)
Algèbre Linéaire (Partie 1)
Un MOOC francophone d'algèbre linéaire accessible à tous, enseigné de manière rigoureuse et ne nécessitant aucun prérequis.
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Un MOOC francophone d'algèbre linéaire accessible à tous, enseigné de manière rigoureuse et ne nécessitant aucun prérequis.
Algèbre Linéaire (Partie 2)
Un MOOC francophone d'algèbre linéaire accessible à tous, enseigné de manière rigoureuse et ne nécessitant aucun prérequis.