Fiche de révision : Normes et distances vectorielles

Plan du Cours

  1. Définition d’une norme
  2. Exemples de normes usuelles
  3. Inégalité triangulaire renforcée
  4. Distances et espaces métriques

1. Définition d’une norme

Notions clés & Définitions

  • Norme : Application N : E → R qui vérifie la positivité N(x) ≥ 0 et la séparation N(x) = 0 si et seulement si x = 0_E ; le cours énumère également une quatrième propriété pour tous x et y de E, dont l’expression n’apparaît pas dans l’extrait.
  • Espace vectoriel normé : Couple (E, N) constitué d’un espace vectoriel E et d’une norme N.

2. Exemples de normes usuelles

★ À maîtriser

📐 Formule — Sur K^n, la norme 1 est donnée par ∥x∥1=∑i=1n∣xi∣\|x\|_1 = \sum_{i=1}^{n}|x_i| pour x = (x_i)_{i=1..n}.

📐 Formule — Sur K^n, la norme 2 est donnée par ∥x∥2=(∑i=1n∣xi∣2)1/2\|x\|_2 = \left(\sum_{i=1}^{n}|x_i|^2\right)^{1/2}.

📐 Formule — Pour p ∈ ]1, +∞[, la norme p sur K^n est donnée par ∥x∥p=(∑i=1n∣xi∣p)1/p\|x\|_p = \left(\sum_{i=1}^{n}|x_i|^p\right)^{1/p}.

📐 Formule — La norme infinie sur K^n est donnée par ∥x∥∞=sup⁡{∣xi∣:i∈[1,n]}\|x\|_\infty = \sup\{|x_i| : i \in [1,n]\}.

Compléments

  • Les normes précédentes s’étendent aux espaces de dimension finie dans une base donnée, aux espaces de matrices M_{q,r}(K), aux polynômes K[X], aux fonctions continues et à certains espaces de suites.

📐 Formule — Sur C^0([a,b], K), la norme 1 de la convergence en moyenne est ∥f∥1=∫ab∣f∣\|f\|_1 = \int_a^b |f| et la norme 2 de la convergence en moyenne quadratique est ∥f∥2=∫ab∣f∣2\|f\|_2 = \sqrt{\int_a^b |f|^2}.

📐 Formule — La norme infinie de la convergence uniforme sur B(A,K) et C^0(A,K) est ∥f∥∞=sup⁡{∣f(x)∣:x∈A}\|f\|_\infty = \sup\{|f(x)| : x \in A\}.

Astuce mémo

Du discret au continu : vecteurs, matrices, polynômes, fonctions et suites.

3. Inégalité triangulaire renforcée

Points essentiels

📐 Formule — La deuxième inégalité triangulaire donnée dans le cours est ∣N(x)−N(y)∣≤N(x+y)|N(x)-N(y)| \leq N(x+y) pour tous x et y de E.

4. Distances et espaces métriques

Notions clés & Définitions

  • Distance : Application d : E × E → R+ qui vérifie la séparation d(x,y) = 0 si et seulement si x = y, la symétrie d(x,y) = d(y,x) et l’inégalité triangulaire d(x,z) ≤ d(x,y) + d(y,z).

Points essentiels

  • Un espace muni d’une distance est appelé espace métrique, et la distance est également appelée métrique.

Astuce mémo

SSIT : Séparation, Symétrie, Inégalité triangulaire.

Tableaux de synthèse

Normes usuelles sur K^n

NormeExpressionPrincipe
Norme 1∑i=1n∥xi∥\sum_{i=1}^{n}\|x_i\|Somme des valeurs absolues
Norme 2(∑i=1n∥xi∥2)1/2(\sum_{i=1}^{n}\|x_i\|^2)^{1/2}Racine de la somme des carrés
Norme p(∑i=1n∥xi∥p)1/p(\sum_{i=1}^{n}\|x_i\|^p)^{1/p}p ∈ ]1,+∞[
Norme infiniesup⁡{∥xi∥}\sup\{\|x_i\|\}Supremum des valeurs absolues

Teste tes connaissances

Teste tes connaissances sur Normes et distances vectorielles avec 10 questions à choix multiples et corrections détaillées.

1. Laquelle des propriétés caractérise la séparation d’une norme sur un espace vectoriel ?

2. Si N(x)=7N(x)=7 et N(y)=3N(y)=3, quelle borne peut-on déduire de la deuxième inégalité triangulaire pour N(x+y)N(x+y) ?

Faire le QCM →

Révisez avec les flashcards

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Qu'est-ce qu'une norme sur un espace vectoriel E ?

Une application N : E → R vérifiant la positivité et la séparation.

Quelle condition de positivité doit vérifier une norme N ?

N(x) ≥ 0 pour tout x de E.

Quelle condition de séparation doit vérifier une norme N ?

N(x) = 0 si et seulement si x = 0_E.

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