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Le concept de produit linéaire de deux vecteurs est né de la physique avec Grassmann et Gibbs et fut baptisé produit scalaire (scalar product) par Hamilton (1853). Le terme scalaire du latin scalaris = escalier, échelle) est utilisé au sens de numérique : dans un contexte vectoriel, il s'agit de distinguer les objets vecteurs et les objets nombres qui opèrent sur les vecteurs. On parle aussi de multiplication par un scalaire : il s'agit là de la loi externe d'un espace vectoriel : si E est un espace vectoriel sur un corps K, les éléments de K sont les scalaires.
Ne pas confondre avec le
produit vectoriel
:
Pour
simplifier les notations, une écriture grasse, comme f
ou AB, signifiera un vecteur.
L'exemple
fondamental du concept apparaît en dynamique avec le
travail
d'une force : si une force f déplace un corps selon un
chemin rectiligne d, alors le travail fourni est donné
par la formule :
| f | désignant l'intensité de la force, | d | la longueur du déplacement et ^x l'angle entre les directions de la force et du déplacement.
Le terme de travail d'une force est dû à
Gustave Gaspard Coriolis
(1792-1843) dans un traité de mécanique (1829), réédité sous le titre Traité
de la mécanique des corps solides (1844). Physicien français,
polytechnicien, ingénieur des Ponts et Chaussées, élu à l'Académie des sciences
en 1836, on lui doit aussi un résultat paru dans le journal de l'École
polytechnique concernant l'étude de la force centrifuge pour un système de
points en rotation où il fait intervenir une force virtuelle portant son nom
(force de Coriolis, accélération de Coriolis), expliquant, entre autres usages
plus sérieux, pourquoi l'eau d'une baignoire que l'on vide tourne, en toute
théorie, en sens différents autour de la bonde dans les hémisphères nord et sud.
Aujourd'hui, le produit scalaire se rencontre dans tous les domaines de la physique :
| Définition élémentaire, propriétés, orthogonalité, norme, vecteur unitaire : |
Considérons
deux vecteurs
et
d'un plan. Choisissons un représentant AB de
,
un représentant CD de
et décidons d'une unité et d'un
sens de parcours sur (AB) de A vers B. Le produit scalaire de
et
,
noté ![]()
![]()
est alors le nombre défini par :
![]()
où HK est le projeté
orthogonal de CD sur (AB). Le produit scalaire
![]()
![]()
ne dépend pas des représentants
AB et
CD choisis.
Remarquer que
l'on ne dit pas produit scalaire de
par
,
bien que ce ne soit pas interdit, car le produit scalaire est
commutatif
: on aurait tout aussi bien pu projeter AB sur (CD). C'est dire
que :
En effet, il résulte de la définition que :
![]()
![]()
= AB x CD
x cos^(
,
)
et bien que
^(
,
)
= - ^(
,
),
la fonction cosinus
étant paire, on a cos^(
,
)
= cos^(
,
).

Noter aussi que sur le schéma ci-dessus, l'angle géométrique ^(
,
)
est aigu. Le cas obtus conduit (heureusement...) au même résultat.
En effet
(schéma de droite), CD se projette en HK sous un angle
aigu p - ^(
,
)
et la mesure algébrique de HK est ici négative, la définition
conduit alors à :
![]()
On ne
confondra pas avec le produit
vectoriel qui est non commutatif, et qui est un vecteur.
On vérifie facilement que :
Muni
de ce produit scalaire, le plan est dit euclidien.
Plutôt que
u
v,
une notation souvent utilisée pour les produits scalaires sur
des espaces abstraits est <u,v> et dans un espace
vectoriel abstrait E, on ne surligne généralement plus
par une flèche les éléments de E.
Notion de norme :
Avec les notations précédentes,
![]()
![]()
est noté
2
(carré scalaire)
et si
= AB, alors, par définition du produit scalaire
2
= AB2
0, carré de la distance AB.
Le cas
2
= 0 n'a lieu que si
est nul. Lorsqu'une unité commune est choisie pour toutes les droites
du plan, la racine carrée de
2
est la norme
(on dit parfois le module
par analogie avec les nombres
complexes). La norme correspond ici à la distance
de A à B. On note généralement ||
|| la norme de
.
Un vecteur de norme 1 est dit unitaire
ou normé.
Généralisation
:
Espace de Banach
:
| Expression analytique du produit scalaire : |
On munit le plan d'un repère orthonormé (O,i,j) , au sens élémentaire comme enseigné au collège, c'est à dire que les vecteurs de base sont orthogonaux (ils forment un angle droit) et sont normés (ils ont pour longueur 1).
Posons
= x.i + y.j et
= x'.i + y'.j
On a alors :
|
Distance (euclidienne) de deux points : |
On retrouve
ainsi que si
= AB, alors
2
= AB2 = x2 + y2 : c'est le
théorème
de Pythagore et on devrait plutôt
parler de distance pythagoricienne... : en effet, les
coordonnées de
sont x = xB - xA = 4 et y = yB -
yA = 2 et dans le triangle rectangle ABH (ci-dessus), on a
AB2 = AH2 + HB2 = x2 +
y2 = 20, d'où AB = ||
|| = 2
5. D'une façon générale
:
|
Généralisations à des espaces vectoriels sur R ou C, espace euclidien : |
Les relations 1 et 2 ci-dessus expriment la
bilinéarité
du produit scalaire (linéarité par rapport aux deux
composantes du produit). La relation 3 exprime une positivité
non
dégénérée (la
nullité n'a lieu que si
est nul). La définition,
dans un espace abstrait, d'un produit scalaire permet de
définir les notions de distance
(norme), d'alignement
(colinéarité) et, a
contrario, d'angle et d'orthogonalité.
D'une façon générale, si E est un espace vectoriel, on appelle forme sur E, toute application de E (ou du produit cartésien En) vers K (on parle aussi d'application scalaire).
1. Cas réel , espace euclidien :
Soit E un espace vectoriel sur R. Par analogie avec le cas concret des vecteurs du plan, on appelle produit scalaire sur E, toute forme bilinéaire f :
Formes
bilinéaires, trilinéaires, multilinéaires
:
Formes quadratiques
:
![]()
On exprime les propriétés 2 et 3 en disant que la forme f est définie positive. L'application qui à u associe f(u,u) est une forme quadratique.
Un espace
vectoriel réel E muni d'un produit scalaire est qualifié
d'euclidien.
Pour bénéficier de cette qualification, certains mathématiciens exigent une
dimension finie de l'espace vectoriel E.
2. Cas complexe :
Soit E un espace vectoriel sur C.
La définition qui suit prolonge la précédente. On appelle
produit scalaire sur E, toute forme f : (u,v)
f(u,v)
sur E telle que :
1. f est linéaire par rapport à u : f(u + u', v) = f(u,v) + f(u',v) et f(lu) = lf(u,v)
2. pour
tout couple (u,v) de E x
E :
: symétrie
hermitique (ou hermitienne);
on dit aussi que f est auto-adjointe.
l'application (u,v)
f(v,u)
est dite adjointe de f et généralement notée f*
matrice adjointe.
3. pour
tout élément non nul u de E : f(u,u) > 0 et f(u,u) = 0
u = 0E
(vecteur nul de E) :
positivité et non
dégénérescence
u
f(u,u)
est ici appelée forme hermitienne
associée à f.
Hermite.
Deux nombres conjugués ayant
des arguments opposés, la propriété 2
s'interprète géométriquement pour signifier
^(
,
)
= - ^(
,
)
dans le cas des vecteurs du plan ou de l'espace orienté. On remarque que :
En utilisant 1. et 2. ci-dessus, prouver que
f est une forme bilinéaire par rapport à u et
.
On dit parfois que f est sesquilinéaire (sesqui : du latin sesque, contraction de semisque signifiant un et demi par opposition à bilinéaire signifiant linéaire par rapport à u et à v). L'application qui à u associe f(u,u) est réelle, c'est une forme hermitienne (ou hermitique).
Un espace vectoriel complexe muni d'un produit scalaire est dit hermitien
(ou hermitique),
qualificatifs forgés sur le nom du mathématicien
français Charles
Hermite.
| Norme associée à un produit scalaire (cas général) : |
L'espace vectoriel E étant muni d'un produit scalaire noté <,>, on appelle norme associée à ce produit scalaire ou encore norme euclidienne, l'application qui à tout élément u de E associe le nombre (positif) :
Avec
la notation f(u,u) pour désigner <u,u> dans le cas
complexe, on a || u ||2 = f(u,u). On voit que :
Pour un vecteur, abstrait ou non, la norme est en quelque sorte sa mesure et || lu || = |l|.|| u || (l réel ou complexe). Normer un vecteur non nul, c'est le multiplier par l'inverse de sa norme. On obtient alors un vecteur unitaire (de norme 1). Une base d'un espace vectoriel est dite orthonormale ou orthonormée si elle est orthogonale et si ses éléments sont unitaires (de norme 1).
Trois résultats fondamentaux :
Si
u(x, y, z,...) et u'(x', y', z',...) sont ainsi exprimés
dans une base
orthonormée pour un produit scalaire <,>, alors :
et ce produit scalaire est indépendant de la base orthonormée utilisée.
Si
(e1, e2, ..., ei, ...,
en)
est une base orthonormée d'un espace
vectoriel de dimension n, alors la i-ème coordonnée
(composante) d'un vecteur u exprimé dans cette base est <u,ei>.
Pour
tout couple (u,v), on a :
<u,v> = ½ (|| u + v ||2 - || u ||2 - || v ||2)
Preuve : très simple vu que || u + v ||2 = <u + v, u + v> et en développant par bilinéarité.
Dans
un espace vectoriel, on peut définir une norme sans
pour autant devoir y définir un produit scalaire, on parle
alors d'espace vectoriel normé :
Dans un espace vectoriel réel E, une norme est une application de E dans R+ qui à tout vecteur u associe le nombre souvent noté || u || vérifiant :
.
Si
u et v sont orthogonaux, alors || u + v ||2
= || u ||2 + || v ||2 : à
rapprocher du théorème
de Pythagore.
| Inégalité dite de Cauchy-Schwarz : |
L'égalité a lieu si (et seulement si) u et v sont colinéaires (i.e. u = k.v). Pour prouver ce résultat, il suffit de développer le carré scalaire <a.u + v , a.u + v> où a est un scalaire arbitraire et écrire que le discriminant du trinôme du second degré en a est négatif ou nul puisque <a.u + v , a.u + v> est positif. Par exemple :
| Notion de distance : |
On peut définir une distance à partir de la norme en posant :
On voit l'analogie avec la distance euclidienne usuelle du plan ou de l'espace en posant d(A,B) = || OB - OA || = || AB ||. La notion de distance, ici définie par une norme, conduit à celle, plus générale, de métrique sur un ensemble :
1.1
On considère l'espace vectoriel
des fonctions numériques continues sur un intervalle [a,b]
(a < b). Montrer que la forme définie dans
par :
est un produit scalaire dans
.
1.2
On considère l'espace vectoriel
des fonctions d'une variable réelle, continues sur un intervalle [a,b],
à valeurs dans C. Montrer que la forme définie dans
par :
est un produit scalaire dans
.
Ces produits scalaires ou leurs variantes pondérées se retrouvent dans de nombreux cas d'espaces fonctionnels :
2. E désignant un espace vectoriel de dimension 2 sur R rapporté à une base B, on considère la forme f définie par :
- 2.1 Montrer que f est bilinéaire et positive
- 2.2 En considérant v(x,y) non nul tel que y = -x, montrer que f n'est pas un produit scalaire.
3. Montrer qu'une forme bilinéaire symétrique, sur un espace vectoriel E, ne gardant pas un signe constant est dégénérée.
Solution : Par hypothèse, il existe un couple (u,v) de vecteurs de E, non nuls et tels que f(u,u) < 0 et f(v,v) > 0. Posons pour tout réel r :
P(r) est un trinôme du second degré en r admettant deux zéros non nuls car son discriminant est strictement positif et f(u,u) non nul. Il existe donc un réel ro tel que P(ro) = 0 et u + ro.v non nul : sinon u = -ro.v et f(u,u) = ro2.f(v,v) > 0, ce qui est contradictoire à l'hypothèse.
4. Montrer que dans R (resp. C), la valeur absolue (resp. le module) est une norme.
5. E est un espace vectoriel de dimension 2 sur R et rapporté à une base (i,j). Pour tout vecteur V(x;y), on pose :
Montrer que l'on définit ainsi une norme sur E.
7. On considère l'espace vectoriel T des polynômes de degré au plus égal à 2 à coefficients réels muni du produit scalaire (cf. exercice 1) :
Pour tout f de T, on définit sa norme || f || par :|| f ||2 = <f,f> (1, x, x2) est une base de T : tout élément de T est de la forme f = a.x2 + b.x + c.
7.1 Calculer || 1 || , || x || et || x2 ||.
7.2 Calculer <1,x> , <x,x2>, <1,x2>. La base (1, x, x2) est-elle orthogonale ?
7.3 Quels sont les trinômes orthogonaux à x2 (c.à d. à f : xx2) ? Rép : f = ax2 + b.x + c avec 3a + 5c = 0
Pour
en savoir plus :