Produit Scalaire Dans L'espace De Hilbert

Wednesday, 31 July 2024

1. Produit scalaire Deux vecteurs de l'espace sont toujours coplanaires (voir chapitre précédent). On peut alors définir le produit scalaire dans l'espace à l'aide de la définition donnée en Première pour deux vecteurs d'un plan. La plupart des propriétés vues en Première seront donc encore valables pour le produit scalaire dans l'espace, en particulier pour tous vecteurs u ⃗ \vec{u} et v ⃗ \vec{v}: u ⃗. v ⃗ = ∣ ∣ u ⃗ ∣ ∣ × ∣ ∣ v ⃗ ∣ ∣ × cos ( u ⃗, v ⃗) \vec{u}. \vec{v}=||\vec{u}||\times ||\vec{v}||\times \cos\left(\vec{u}, \vec{v}\right) u ⃗. v ⃗ = 1 2 ( ∣ ∣ u ⃗ + v ⃗ ∣ ∣ 2 − ∣ ∣ u ⃗ ∣ ∣ 2 − ∣ ∣ v ⃗ ∣ ∣ 2) \vec{u}. \vec{v}=\frac{1}{2} \left(||\vec{u}+\vec{v}||^{2} - ||\vec{u}||^{2} - ||\vec{v}||^{2}\right) u ⃗ 2 = ∣ ∣ u ⃗ ∣ ∣ 2 \vec{u}^{2} = ||\vec{u}||^{2} La notion d' orthogonalité de vecteurs vue en Première est encore valable dans l'espace. Pour tous vecteurs u ⃗ \vec{u} et v ⃗ \vec{v}: u ⃗ \vec{u} et v ⃗ \vec{v} sont orthogonaux ⇔ u ⃗. v ⃗ = 0 \Leftrightarrow \vec{u}. \vec{v}=0.

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Une page de Wikiversité, la communauté pédagogique libre. Produit scalaire dans l'espace Chapitres Exercices Interwikis On étudie dans cette leçon le produit scalaire dans l'espace euclidien à trois dimensions: définition, expression analytique et applications à la notion de plan: équation cartésienne, distance d'un point à un plan. Objectifs Les objectifs de cette leçon sont: Généraliser aux espaces de dimension 3 les notions sur le produit scalaire vues dans le plan Modifier ces objectifs Niveau et prérequis conseillés Leçon de niveau 13. Les prérequis conseillés sont: Produit scalaire dans le plan Modifier ces prérequis Référents Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon: Nicostella [ discut] Modifier cette liste

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On munit l'espace d'un repère orthonormé et on considère les vecteurs et. car les vecteurs et sont orthogonaux entre eux et. On a donc la propriété suivante: Exemple: si, dans un repère orthonormé, on considère les vecteurs et alors et. 2 Equation cartésienne d'un plan Remarque: Il existe évidemment une infinité de vecteurs normaux à un plan: ce sont tous les vecteurs colinéaires au vecteur. Propriété: Un vecteur est dit normal à un plan si, et seulement si, il est orthogonal à deux vecteurs non colinéaires de ce plan. Cette propriété va nous permettre d'une part de vérifier facilement qu'un vecteur est normal à un plan et, d'autre part, de déteminer les coordonnées d'un vecteur normal à un plan. La propriété directe découle de la définition. Nous n'allons donc prouver que la réciproque. Soient et deux vecteurs non colinéaires d'un plan, un vecteur de et un vecteur orthogonal à et. Il existe donc deux réels et tels que. Ainsi Le vecteur est donc orthogonal à tous les vecteurs du plan. Il lui est par conséquent orthogonal.

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Le terme perpendiculaires s'emploie uniquement pour des droites sécantes (donc coplanaires). Propriétés Soient deux droites d 1 d_{1} et d 2 d_{2}, u 1 → \overrightarrow{u_{1}} un vecteur directeur de d 1 d_{1} et u 2 → \overrightarrow{u_{2}} un vecteur directeur de d 2 d_{2}. d 1 d_{1} et d 2 d_{2} sont orthogonales si et seulement si les vecteurs u 1 → \overrightarrow{u_{1}} et u 2 → \overrightarrow{u_{2}} sont orthogonaux, c'est à dire si et seulement si u 1 →. u 2 → = 0 \overrightarrow{u_{1}}. \overrightarrow{u_{2}}=0 Définition (Droite perpendiculaire à un plan) Une droite d d est perpendiculaire (ou orthogonale) à un plan P \mathscr P si et seulement si elle est orthogonale à toutes les droites incluses dans ce plan. Droite perpendiculaire à un plan Une droite orthogonale à un plan coupe nécessairement ce plan en un point. Il n'y a donc plus lieu ici de distinguer orthogonalité et perpendicularité. La droite d d est perpendiculaire au plan P \mathscr P si et seulement si elle est orthogonale à deux droites sécantes incluses dans ce plan.

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On décompose le vecteur avec la relation de Chasles et en utilisant le sommet E du cube:. Ainsi, d'après la propriété 3 précédente. Or les vecteurs et sont orthogonaux, donc. D'autre part, car B est le projeté orthogonal de C sur ( AB). Ainsi. On en conclut que.

On a alors d = − a x A − b y A − c z A d = - ax_{A} - by_{A} - cz_{A} donc: a x + b y + c z + d = 0 ⇔ a ( x − x A) + b ( y − y A) + c ( z − z A) = 0 ⇔ A M →. n ⃗ = 0 ax+by+cz+d=0 \Leftrightarrow a\left(x - x_{A}\right)+b\left(y - y_{A}\right)+c\left(z - z_{A}\right)= 0 \Leftrightarrow \overrightarrow{AM}. \vec{n} = 0 donc M ( x; y; z) M\left(x; y; z\right) appartient au plan passant par A A et dont un vecteur normal est n ⃗ ( a; b; c) \vec{n}\left(a; b; c\right) Exemple On cherche une équation cartésienne du plan passant par A ( 1; 3; − 2) A\left(1; 3; - 2\right) et de vecteur normal n ⃗ ( 1; 1; 1) \vec{n}\left(1; 1; 1\right).