Dans un repère cartésien, un vecteur →AB de coordonnées A(xA,yA) et B(xB,yB) est donné par :
→AB=(xB−xA,yB−yA)
La relation de Chasles
Étant donnés trois points quelconques du plan
A,
B et
C, on a :
→AB+→BC=→AC
En coordonnées :
(x1,y1)+(x2,y2)=(x1+x2,y1+y2)
Méthodes pour représenter la somme de deux vecteurs
1ère méthode
Pour représenter la somme →u+→v,
\begin{tikzpicture}[thick]
\draw[->,>=latex] (0,1)--(2,2) node[pos=.5,above]{$\overrightarrow{u}$};
\draw[->,>=latex] (3,1)--(4,1) node[pos=.5,above]{$\overrightarrow{v}$};
\draw (0,3) node[left]{$A$};
\draw[->,>=latex] (0,3)--(2,4) node[above]{$B$};
\draw[dotted] (0,1)--(0,3) (2,2)--(2,4);
\draw[->,>=latex] (2,4)--(3,4) node[right]{$C$};
\draw[dotted] (3,1)--(2,4) (4,1)--(3,4);
\draw[->,>=latex,FireBrick] (0,3) node[left,FireBrick]{$A$} -- (3,4) node[right,FireBrick]{$C$};
\end{tikzpicture}
2e méthode
Pour représenter la somme →u+→v,
\begin{tikzpicture}[thick]
\draw[->,>=latex] (0,1)--(2,2) node[pos=.5,above]{$\overrightarrow{u}$};
\draw[->,>=latex] (3,1)--(4,1) node[pos=.5,above]{$\overrightarrow{v}$};
\draw (0,3) node[left]{$A$};
\draw[->,>=latex] (0,3)--(2,4) node[above]{$B$};
\draw[dotted] (0,1)--(0,3) (2,2)--(2,4);
\draw[->,>=latex] (0,3)--(1,3) node[below]{$C$};
\draw[dotted] (3,1)--(0,3) (4,1)--(1,3);
\draw[dotted] (2,4)--(3,4) node[right]{$D$} (1,3) -- (3,4);
\draw[->,>=latex,DarkGreen] (0,3) node[left,DarkGreen]{$A$}--(3,4) node[right,DarkGreen]{$D$};
\end{tikzpicture}
Pour un réel k et un vecteur →AB=(x,y) :
k⋅→AB=(kx,ky)
Le milieu M du segment [AB] est donné par :
M(xA+xB2,yA+yB2)
La norme d'un vecteur →AB est donnée par :
‖→AB‖=√(xB−xA)2+(yB−yA)2
Définition : Dans le plan (espace vectoriel de dimension 2), une base est constituée de deux vecteurs linéairement indépendants. Un repère du plan est une base vectorielle à laquelle on associe une origine, permettant de définir un système de coordonnées.
Application : Les repères permettent de localiser précisément les points et les vecteurs dans le plan en utilisant des coordonnées.
L'ensemble des vecteurs muni de l'addition et de la multiplication scalaire forme un espace vectoriel sur R.
Définition : Une combinaison linéaire de vecteurs est une somme de vecteurs, chacun multiplié par un scalaire. Si →v1,→v2,…,→vn sont des vecteurs et a1,a2,…,an sont des scalaires, alors une combinaison linéaire de ces vecteurs est donnée par :
a1→v1+a2→v2+⋯+an→vn
Application : Les combinaisons linéaires sont utilisées pour exprimer un vecteur en termes d'autres vecteurs, ce qui est fondamental pour la décomposition vectorielle et le changement de base.
Définition : La décomposition vectorielle consiste à exprimer un vecteur comme une combinaison linéaire d'autres vecteurs, généralement les vecteurs d'une base. Si →u est un vecteur et {→e1,→e2,…,→en} est une base, alors →u peut être écrit comme :
→u=c1→e1+c2→e2+⋯+cn→en
où c1,c2,…,cn sont des scalaires uniques.
Définition : Une base vectorielle est un ensemble de vecteurs linéairement indépendants qui engendrent un espace vectoriel. Dans un espace vectoriel de dimension n, une base est constituée de n vecteurs.
Application : Les bases vectorielles sont utilisées pour représenter tous les vecteurs de l'espace en termes de combinaisons linéaires de ces vecteurs de base.
Définition : Le changement de base consiste à exprimer les vecteurs d'une base en termes des vecteurs d'une autre base. Cela implique de trouver les coefficients de la décomposition des vecteurs de l'ancienne base dans la nouvelle base.
Application : Le changement de base est utilisé pour simplifier les calculs ou pour adapter les vecteurs à des contextes spécifiques, comme l'alignement avec des axes physiques ou géométriques.
Application des vecteurs pour démontrer des propriétés géométriques comme :
voir fichier PDF : 2013vecteursm45.pdf
