Matrice transposée

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La matrice transposée (on dit aussi la transposée) d'une matrice A \in \mathcal{M}_{n,m}(\mathbb{K}) est la matrice notée {}^t \! A \in \mathcal{M}_{m,n}(\mathbb{K}) (parfois aussi notée AT ou {}^{tr} \! A), obtenue en échangeant les lignes et les colonnes de A.

La première notation, avec le t avant le nom de la matrice, est la notation utilisée en France, celle où le t se situe après le nom de la matrice à transposer est une notation américaine. Il est donc préférable de savoir d'où proviennent les exercices !

Si B = {}^t \! A, alors \forall {(i,j) \in [\![1;m]\!]\times[\![1;n]\!]}, b_{i,j} = a_{j,i}\,.

Exemple : A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{pmatrix} alors {}^t \! A = \begin{pmatrix} 1 & 4 \\ 2 & 5 \\ 3 & 6 \end{pmatrix}

[modifier] Propriétés

  • La transposée {}^t:\mathcal{M}_{n,m}(\mathbb{K}) -> \mathcal{M}_{m,n}(\mathbb{K}) est un isomorphisme ( application bijective )
Démonstration

t est linéaire (revenir à la définition). De plus, {}^t \! A=0 => A=0, donc t est injective. Les espaces de départ et d'arrivée sont les mêmes (et ont la même dimension nm), donc c'est un isomorphisme.

  • La transposée de la somme de deux matrices est égale à la somme des transposées de ces deux matrices : {}^t(A + B) = {}^t\!A + {}^t\!B
  • La transposée du produit de deux matrices est égale au produit inversé des transposées de ces deux matrices : {}^t(A . B) = {}^t\!B . {}^t\!A
  • La transposée de l'inverse d'une matrice carrée est égale à l'inverse de la transposée de cette même matrice : {}^t(A^{-1}) = ({}^t\! A)^{-1}
  • Si A désigne une matrice carrée de dimension n et B sa transposée, alors \forall {i \in [\![1;n]\!]}, b_{i,i} = a_{i,i}\,.
  • Une matrice égale à sa transposée est appelée matrice symétrique.

[modifier] Interprétation : dualité

Si A représente une application linéaire par rapport à deux bases, alors sa transposée {}^t \! A représente la matrice de la transposée de l'application par rapport aux bases duales (voir espace dual).

Dans le cadre des espaces euclidiens, si A représente une application linéaire par rapport à deux bases orthonormales, alors sa transposée {}^t \! A représente la matrice de l'application adjointe.

[modifier] Voir aussi