Matrice/Inverse

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Inverse
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Chapitre 7
Leçon : Matrice
Chap. préc. : Trace
Chap. suiv. : Matrices particulières


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Matrice/Inverse
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Sommaire

[modifier] Introduction

Après avoir vu qu'il était possible de multiplier des matrices entre elles, on peut naturellement se demander s'il est possible de « diviser » par des matrices. Une telle chose n'a pas de sens rigoureux mathématiquement, et amène à la notion d'inverse, développée dans ce chapitre.

[modifier] Exemple motivant

Soit une équation simple impliquant des nombres réels :

a \cdot x = b

On suppose a et b non-nuls. Alors la solution existe, elle est unique, et il s'agit de :

x = \frac{b}{a} = \frac{1}{a} \cdot b

On cherche à trouver quelque chose d'équivalent pour les matrices, qui permettrait de résoudre les équations matricielles de même type :

\mathbf A \cdot \mathbf X = \mathbf B

[modifier] Définition

Inverse d'une matrice

Soit M une matrice carrée de taille n × n. Lorsqu'elle existe, on appelle inverse de M, et on note M⁻¹ l'unique matrice carrée de taille n × n telle que :

\mathbf M \cdot \mathbf M^{-1} = \mathbf M^{-1} \cdot \mathbf M = \mathbf I_n


On peut remarquer, d'après les propriétés du déterminant vues dans un précédent chapitre, que :

\mathrm{det}\, \mathbf M^{-1} \cdot \mathrm{det}\, \mathbf M= 1

Cette relation ne peut pas être vérifiée si le déterminant de M est nul. Le théorème suivant renforce cette constatation :



Existence et unicité de l'inverse

Soit une matrice carrée M. Alors M admet un unique inverse si et seulement si :

\mathrm{det}\, \mathbf M \neq 0

Alors, on a :

\mathrm{det}\, \mathbf M^{-1} = \frac{1}{\mathrm{det}\, \mathbf M} = \left(\mathrm{det}\, \mathbf M\right)^{-1}

Une matrice dont le déterminant n'est pas nul est dite matrice inversible.

[modifier] Propriétés de l'inverse

Propriétés de l'inverse d'une matrice

  • L'inverse d'une matrice est une matrice inversible, et :
\left(\mathbf A^{-1}\right)^{-1} = \mathbf A
  • L'inverse d'une matrice A multipliée par un scalaire non-nul k donne le produit de l'inverse du scalaire et de la matrice :
\left(k \cdot \mathbf A\right)^{-1} = k^{-1} \cdot \mathbf A^{-1}
  • La transposée de l'inverse est l'inverse de la transposée, et vice versa :
(^t\mathbf A)^{-1} =\; ^t( \mathbf A^{-1})
  • Le produit de deux matrices inversibles est inversible, et l'inverse du produit est le produit des inverses. Cependant, l'ordre du produit est inversé :
\left(\mathbf A \cdot \mathbf B\right)^{-1} = \mathbf B^{-1} \cdot \mathbf A^{-1}
Nuvola apps important.svg Attention ! Cette dernière règle est souvent négligée et source d'erreurs !

[modifier] Ensemble des matrices inversibles

Propriété

Pour toutes matrices inversibles A et B de même taille n × n, on a :

  • \mathbf I_n^{-1} = \mathbf I_n
  • \left( \mathbf A^{-1} \right)^{-1} = \mathbf A
  • \left( \mathbf A \cdot \mathbf B \right)^{-1} = \mathbf B^{-1} \cdot \mathbf A^{-1}

Cela fait que l'ensemble des matrices inversibles de taille n × n possède une structure de groupe multiplicatif. On l'appelle groupe général linéaire ou groupe linéaire et on le note :

\mathrm{GL}_n \left( \mathbb K \right)

Il est à noter que les matrices sont « presque toutes » inversibles (on peut donner un sens rigoureux à cela). Si on prend une matrice « au hasard », la probabilité qu'elle soit non-inversible (c'est-à-dire de déterminant exactement 0) est nulle. En physique notamment, où l'on est parfois amené à inverser des matrices de mesures, on ne se pose même pas la question !

Celà n'est vrai que lorsque l'on travaille dans R (les réels). Lorsque l'on travaille dans des ensembles plus complexes (comme par exemple Z/26Z, très courant en cryptographie), l'inversibilité d'une matrice est loin d'aller de soi.

[modifier] Calcul de l'inverse

Calculer l'inverse d'une matrice est une tâche ardue à la main dès lors qu'on aborde les matrices 3 × 3, et la difficulté croît avec la taille.

[modifier] Cas des matrices 2 × 2

Inverse d'une matrice 2 × 2

Un cas très simple (et à mémoriser) est celui des matrices de taille 2 × 2, dont l'inverse est très facile à calculer. Soit la matrice :

\mathbf M = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} \in \mathrm{GL}_2 \left( \mathbb K \right)

Alors :

\mathbf M^{-1} = \frac{1}{\mathrm{det}\, \mathbf M} \cdot \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix}.



Démonstration

La démonstration est immédiate : il suffit de faire le produit. Comme l'inverse est unique, ce calcul est suffisant.



Exemple

Soit la matrice A définie par :

\mathbf A = \begin{pmatrix}1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}

Alors :

\mathbf A^{-1} = - \frac{1}{2} \begin{pmatrix}4 & -2 \\ -3 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \scriptstyle{-2} & +\scriptstyle{1} \\ +\frac32 & -\frac12 \end{pmatrix}

[modifier] Cas général

Le moyen le plus simple est d'utiliser la méthode dite du pivot de Gauss.


Exemple

Soit la matrice A définie par :

\mathbf A = \begin{pmatrix}1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}

On met en face la matrice que l'on cherche a inverser et la matrice identité :

on a donc : \mathbf A = \begin{pmatrix}1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} & :\mathbf Id = \begin{pmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}

On applique alors le pivot de Gauss en ligne Sur les deux matrices symétriquement jusqu'à obtenir la matrice identité a la place de A et l'on obtient la matrice A-1 a la place de la matrice identité:


\mathbf A* = \begin{pmatrix}1 & 2 \\ 0 & -2 \end{pmatrix} & : \mathbf Id* = \begin{pmatrix}1 & 0 \\ -3 & 1 \end{pmatrix}
\mathbf A* = \begin{pmatrix}1 & 0 \\ 0 & -2 \end{pmatrix} & : \mathbf Id* = \begin{pmatrix}-2 & 1 \\ -3 & 1 \end{pmatrix}
\mathbf A*=Id = \begin{pmatrix}1 & 0 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} & : \mathbf Id*=A^{-1} = \begin{pmatrix}-2 & 1 \\ 3/2 & -1/2 \end{pmatrix}


Nuvola apps important.svg Ici les notations A* et Id* ne veulent absolument rien dire elles sont juste ici pour ce souvenir que les matrices que lui sont associées sont issus respectivement de A et Id.

[modifier] Inversion par blocs

[modifier] Interprétations

Dire qu'une matrice A est inversible équivaut à chacune des propositions suivantes :

  • A est équivalente à la matrice unité ;
  • le déterminant de A est non nul : det (A) ≠ 0,
  • le rang de A est égal à n ;
  • les colonnes de A, considérées comme des vecteurs de \scriptstyle \mathbb{K}^n forment une base de \scriptstyle \mathbb{K}^n ;

[modifier] Application à la résolution

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