In linear algebra, the identity matrix of size is the square matrix with ones on the main diagonal and zeros elsewhere. It has unique properties, for example when the identity matrix represents a geometric transformation, the object remains unchanged by the transformation. In other contexts, it is analogous to multiplying by the number 1. The identity matrix is often denoted by , or simply by if the size is immaterial or can be trivially determined by the context. The term unit matrix has also been widely used, but the term identity matrix is now standard. The term unit matrix is ambiguous, because it is also used for a matrix of ones and for any unit of the ring of all matrices. In some fields, such as group theory or quantum mechanics, the identity matrix is sometimes denoted by a boldface one, , or called "id" (short for identity). Less frequently, some mathematics books use or to represent the identity matrix, standing for "unit matrix" and the German word Einheitsmatrix respectively. In terms of a notation that is sometimes used to concisely describe diagonal matrices, the identity matrix can be written as The identity matrix can also be written using the Kronecker delta notation: When is an matrix, it is a property of matrix multiplication that In particular, the identity matrix serves as the multiplicative identity of the matrix ring of all matrices, and as the identity element of the general linear group , which consists of all invertible matrices under the matrix multiplication operation. In particular, the identity matrix is invertible. It is an involutory matrix, equal to its own inverse. In this group, two square matrices have the identity matrix as their product exactly when they are the inverses of each other. When matrices are used to represent linear transformations from an -dimensional vector space to itself, the identity matrix represents the identity function, for whatever basis was used in this representation. The th column of an identity matrix is the unit vector , a vector whose th entry is 1 and 0 elsewhere.

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MATH-111(e): Linear Algebra
L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications.
COM-502: Dynamical system theory for engineers
Linear and nonlinear dynamical systems are found in all fields of science and engineering. After a short review of linear system theory, the class will explain and develop the main tools for the quali
MATH-111(g): Linear Algebra
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Concepts associés (21)
Produit matriciel
Le produit matriciel désigne la multiplication de matrices, initialement appelé la « composition des tableaux ». Il s'agit de la façon la plus fréquente de multiplier des matrices entre elles. En algèbre linéaire, une matrice A de dimensions m lignes et n colonnes (matrice m×n) représente une application linéaire ƒ d'un espace de dimension n vers un espace de dimension m. Une matrice colonne V de n lignes est une matrice n×1, et représente un vecteur v d'un espace vectoriel de dimension n. Le produit A×V représente ƒ(v).
Matrice diagonale
En algèbre linéaire, une matrice diagonale est une matrice carrée dont les coefficients en dehors de la diagonale principale sont nuls. Les coefficients de la diagonale peuvent être ou ne pas être nuls. Une matrice diagonale est une matrice qui correspond à la représentation d'un endomorphisme diagonalisable dans une base de vecteurs propres. La matrice d'un endomorphisme diagonalisable est semblable à une matrice diagonale. Toute matrice diagonale est symétrique, normale et triangulaire.
Matrice inversible
En mathématiques et plus particulièrement en algèbre linéaire, une matrice inversible (ou régulière ou encore non singulière) est une matrice carrée A pour laquelle il existe une matrice B de même taille n avec laquelle les produits AB et BA sont égaux à la matrice identité. Dans ce cas la matrice B est unique, appelée matrice inverse de A et notée B = A. Cette définition correspond à celle d’élément inversible pour la multiplication dans l’anneau des matrices carrées associé.
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