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Licence 1 · Géométrie L1 — Géométrie analytique et vectorielle

Produit scalaire et orthogonalité

Produit scalaire et orthogonalité

### 1. Définition du produit scalaire

Pour u⃗=(u1,u2,u3)\vec u=(u_1,u_2,u_3) et v⃗=(v1,v2,v3)\vec v=(v_1,v_2,v_3) dans R3\mathbb{R}^3, le produit scalaire est :

u⃗⋅v⃗=u1v1+u2v2+u3v3\vec u \cdot \vec v = u_1v_1+u_2v_2+u_3v_3

Géométriquement, u⃗⋅v⃗=∥u⃗∥ ∥v⃗∥cos⁡θ\vec u\cdot\vec v = \|\vec u\|\,\|\vec v\|\cos\theta, où θ\theta est l'angle (non orienté) entre u⃗\vec u et v⃗\vec v, et ∥u⃗∥=u12+u22+u32\|\vec u\|=\sqrt{u_1^2+u_2^2+u_3^2} est la norme de u⃗\vec u.

### 2. Propriétés du produit scalaire

Pour tous vecteurs u⃗,v⃗,w⃗\vec u,\vec v,\vec w et tout scalaire λ\lambda :
- Symétrie : u⃗⋅v⃗=v⃗⋅u⃗\vec u\cdot\vec v = \vec v\cdot\vec u ;
- Bilinéarité : u⃗⋅(v⃗+w⃗)=u⃗⋅v⃗+u⃗⋅w⃗\vec u\cdot(\vec v+\vec w)=\vec u\cdot\vec v+\vec u\cdot\vec w et (λu⃗)⋅v⃗=λ(u⃗⋅v⃗)(\lambda\vec u)\cdot\vec v=\lambda(\vec u\cdot\vec v) ;
- Positivité : u⃗⋅u⃗=∥u⃗∥2≥0\vec u\cdot\vec u = \|\vec u\|^2 \geq 0, avec égalité si et seulement si u⃗=0⃗\vec u=\vec 0 ;
- Inégalité de Cauchy-Schwarz : ∣u⃗⋅v⃗∣≤∥u⃗∥ ∥v⃗∥|\vec u\cdot\vec v| \leq \|\vec u\|\,\|\vec v\|, avec égalité si et seulement si u⃗,v⃗\vec u,\vec v sont colinéaires.

### 3. Vecteurs orthogonaux

Deux vecteurs u⃗,v⃗\vec u,\vec v sont orthogonaux si u⃗⋅v⃗=0\vec u\cdot\vec v=0 (notation u⃗⊥v⃗\vec u\perp\vec v). Le vecteur nul est orthogonal à tout vecteur.

Exemple : u⃗=(1,2,−1)\vec u=(1,2,-1) et v⃗=(3,−1,1)\vec v=(3,-1,1) : u⃗⋅v⃗=3−2−1=0\vec u\cdot\vec v = 3-2-1=0, donc u⃗⊥v⃗\vec u\perp\vec v.

### 4. Calcul d'angles

L'angle θ∈[0,π]\theta\in[0,\pi] entre deux vecteurs non nuls u⃗,v⃗\vec u,\vec v se calcule par :

cos⁡θ=u⃗⋅v⃗∥u⃗∥ ∥v⃗∥\cos\theta = \frac{\vec u\cdot\vec v}{\|\vec u\|\,\|\vec v\|}

Exemple résolu : angle entre u⃗=(1,0,0)\vec u=(1,0,0) et v⃗=(1,1,0)\vec v=(1,1,0).

cos⁡θ=1×1+0×1+0×01×2=12  ⇒  θ=π4\cos\theta = \frac{1\times1+0\times1+0\times0}{1\times\sqrt2} = \frac{1}{\sqrt2} \;\Rightarrow\; \theta=\frac{\pi}{4}

### 5. Droites et plans orthogonaux

- Une droite D\mathcal D de vecteur directeur u⃗\vec u est orthogonale à un plan P\mathcal P de vecteur normal n⃗\vec n si u⃗\vec u et n⃗\vec n sont colinéaires (la droite est alors perpendiculaire au plan, et u⃗\vec u peut servir de vecteur normal à P\mathcal P).
- Deux plans P1\mathcal P_1 (normal n1⃗\vec{n_1}), P2\mathcal P_2 (normal n2⃗\vec{n_2}) sont orthogonaux si n1⃗⋅n2⃗=0\vec{n_1}\cdot\vec{n_2}=0.
- Deux droites de vecteurs directeurs u1⃗,u2⃗\vec{u_1},\vec{u_2} sont orthogonales si u1⃗⋅u2⃗=0\vec{u_1}\cdot\vec{u_2}=0 (qu'elles soient sécantes ou non coplanaires : l'orthogonalité ne concerne que les directions).

Exemple résolu : le plan P:x+y+z=1\mathcal P: x+y+z=1 a pour normal n⃗=(1,1,1)\vec n=(1,1,1). La droite de vecteur directeur u⃗=(1,1,1)\vec u=(1,1,1) (colinéaire à n⃗\vec n) est donc orthogonale à P\mathcal P.

### 6. Preuve de Cauchy-Schwarz

Pour u⃗,v⃗\vec u,\vec v non nuls et t∈Rt\in\mathbb{R}, considérons f(t)=∥u⃗+tv⃗∥2=∥v⃗∥2t2+2(u⃗⋅v⃗)t+∥u⃗∥2≥0f(t) = \|\vec u+t\vec v\|^2 = \|\vec v\|^2t^2+2(\vec u\cdot\vec v)t+\|\vec u\|^2 \geq 0 pour tout tt (positivité du produit scalaire). C'est un trinôme du second degré en tt, toujours ≥0\geq 0, donc son discriminant est ≤0\leq 0 :

4(u⃗⋅v⃗)2−4∥v⃗∥2∥u⃗∥2≤0  ⟹  (u⃗⋅v⃗)2≤∥u⃗∥2∥v⃗∥24(\vec u\cdot\vec v)^2 - 4\|\vec v\|^2\|\vec u\|^2 \leq 0 \;\Longrightarrow\; (\vec u\cdot\vec v)^2 \leq \|\vec u\|^2\|\vec v\|^2

En prenant la racine carrée : ∣u⃗⋅v⃗∣≤∥u⃗∥∥v⃗∥|\vec u\cdot\vec v|\leq\|\vec u\|\|\vec v\|. □\square

### 7. Résumé

| Configuration | Condition |
|---|---|
| u⃗⊥v⃗\vec u \perp \vec v | u⃗⋅v⃗=0\vec u\cdot\vec v=0 |
| Droite ⊥\perp plan | vecteur directeur colinéaire au normal |
| Plan ⊥\perp plan | produit scalaire des normaux nul |
| Cauchy-Schwarz | ∣u⃗⋅v⃗∣≤∥u⃗∥∥v⃗∥|\vec u\cdot\vec v|\leq\|\vec u\|\|\vec v\| |

Exercices de la leçon

Exercice 1

Calculer le produit scalaire de u⃗=(1,2,3)\vec u=(1,2,3) et v⃗=(4,−1,0)\vec v=(4,-1,0).

Corrigé

u⃗⋅v⃗=1×4+2×(−1)+3×0=4−2+0=2\vec u\cdot\vec v = 1\times4+2\times(-1)+3\times0 = 4-2+0=2.

Exercice 2

Vrai ou faux : le produit scalaire est commutatif, u⃗⋅v⃗=v⃗⋅u⃗\vec u\cdot\vec v=\vec v\cdot\vec u.

Corrigé

Vrai, c'est la propriété de symétrie du produit scalaire, immédiate à partir de sa formule u1v1+u2v2+u3v3u_1v_1+u_2v_2+u_3v_3.

Exercice 3

Quels vecteurs sont orthogonaux parmi u⃗=(1,2,−1)\vec u=(1,2,-1) et v⃗=(3,−1,1)\vec v=(3,-1,1) ?

Corrigé

u⃗⋅v⃗=1×3+2×(−1)+(−1)×1=3−2−1=0\vec u\cdot\vec v = 1\times3+2\times(-1)+(-1)\times1=3-2-1=0 : les vecteurs sont orthogonaux.

Exercice 4

Quelle est la norme du vecteur u⃗=(3,4,0)\vec u=(3,4,0) ?

Corrigé

∥u⃗∥=32+42+02=25=5\|\vec u\|=\sqrt{3^2+4^2+0^2}=\sqrt{25}=5.

Exercice 5

Deux plans de vecteurs normaux n1⃗=(1,0,0)\vec{n_1}=(1,0,0) et n2⃗=(0,1,0)\vec{n_2}=(0,1,0) sont :

Corrigé

n1⃗⋅n2⃗=1×0+0×1+0×0=0\vec{n_1}\cdot\vec{n_2}=1\times0+0\times1+0\times0=0 : les normaux sont orthogonaux, donc les plans sont orthogonaux.

Exercice 6

Calculer l'angle entre u⃗=(1,0,0)\vec u=(1,0,0) et v⃗=(1,1,0)\vec v=(1,1,0).

Corrigé

cos⁡θ=11×2=12\cos\theta = \dfrac{1}{1\times\sqrt2}=\dfrac{1}{\sqrt2}, donc θ=π/4\theta=\pi/4.

Exercice 7

Vrai ou faux : l'inégalité de Cauchy-Schwarz ∣u⃗⋅v⃗∣≤∥u⃗∥∥v⃗∥|\vec u\cdot\vec v|\leq\|\vec u\|\|\vec v\| devient une égalité si et seulement si u⃗\vec u et v⃗\vec v sont colinéaires.

Corrigé

Vrai. L'égalité correspond à un discriminant nul dans la preuve, c'est-à-dire à l'existence d'un tt tel que u⃗+tv⃗=0⃗\vec u+t\vec v=\vec 0 : u⃗\vec u et v⃗\vec v sont colinéaires.

Exercice 8

Pour quelle valeur de kk les vecteurs u⃗=(2,k,1)\vec u=(2,k,1) et v⃗=(1,−1,3)\vec v=(1,-1,3) sont-ils orthogonaux ?

Corrigé

u⃗⋅v⃗=2×1+k×(−1)+1×3=2−k+3=5−k\vec u\cdot\vec v=2\times1+k\times(-1)+1\times3=2-k+3=5-k. On veut 5−k=05-k=0, soit k=5k=5.

Exercice 9

Une droite de vecteur directeur u⃗=(2,2,2)\vec u=(2,2,2) est-elle orthogonale au plan P:x+y+z=5\mathcal P: x+y+z=5 ?

Corrigé

u⃗=(2,2,2)=2(1,1,1)\vec u=(2,2,2)=2(1,1,1) est colinéaire au vecteur normal du plan (1,1,1)(1,1,1) : la droite est donc orthogonale au plan.

Exercice 10

Démontrer que pour tous vecteurs u⃗,v⃗\vec u,\vec v, ∥u⃗+v⃗∥2=∥u⃗∥2+2u⃗⋅v⃗+∥v⃗∥2\|\vec u+\vec v\|^2 = \|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2.

Corrigé

∥u⃗+v⃗∥2=(u⃗+v⃗)⋅(u⃗+v⃗)\|\vec u+\vec v\|^2 = (\vec u+\vec v)\cdot(\vec u+\vec v). Par bilinéarité : =u⃗⋅u⃗+u⃗⋅v⃗+v⃗⋅u⃗+v⃗⋅v⃗=\vec u\cdot\vec u+\vec u\cdot\vec v+\vec v\cdot\vec u+\vec v\cdot\vec v. Par symétrie, u⃗⋅v⃗=v⃗⋅u⃗\vec u\cdot\vec v=\vec v\cdot\vec u, donc =∥u⃗∥2+2u⃗⋅v⃗+∥v⃗∥2=\|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2. □\square

Exercice 11

En déduire de l'exercice précédent que u⃗⊥v⃗  ⟺  ∥u⃗+v⃗∥2=∥u⃗∥2+∥v⃗∥2\vec u\perp\vec v \iff \|\vec u+\vec v\|^2=\|\vec u\|^2+\|\vec v\|^2 (théorème de Pythagore vectoriel).

Corrigé

D'après l'exercice précédent, ∥u⃗+v⃗∥2=∥u⃗∥2+2u⃗⋅v⃗+∥v⃗∥2\|\vec u+\vec v\|^2=\|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2. Cette quantité vaut ∥u⃗∥2+∥v⃗∥2\|\vec u\|^2+\|\vec v\|^2 si et seulement si 2u⃗⋅v⃗=02\vec u\cdot\vec v=0, c'est-à-dire u⃗⋅v⃗=0\vec u\cdot\vec v=0, soit exactement u⃗⊥v⃗\vec u\perp\vec v. C'est la version vectorielle du théorème de Pythagore. □\square

Exercice 12

Vrai ou faux : si u⃗⋅v⃗=u⃗⋅w⃗\vec u\cdot\vec v=\vec u\cdot\vec w pour un vecteur u⃗≠0⃗\vec u\neq\vec 0 donné, alors nécessairement v⃗=w⃗\vec v=\vec w.

Corrigé

Faux. On a seulement u⃗⋅(v⃗−w⃗)=0\vec u\cdot(\vec v-\vec w)=0, c'est-à-dire v⃗−w⃗\vec v-\vec w orthogonal à u⃗\vec u, ce qui n'implique pas v⃗−w⃗=0⃗\vec v-\vec w=\vec 0. Contre-exemple : u⃗=(1,0,0)\vec u=(1,0,0), v⃗=(0,1,0)\vec v=(0,1,0), w⃗=(0,0,1)\vec w=(0,0,1) : u⃗⋅v⃗=u⃗⋅w⃗=0\vec u\cdot\vec v=\vec u\cdot\vec w=0 mais v⃗≠w⃗\vec v\neq\vec w.

Exercice 13

Démontrer l'inégalité triangulaire pour les vecteurs : ∥u⃗+v⃗∥≤∥u⃗∥+∥v⃗∥\|\vec u+\vec v\|\leq\|\vec u\|+\|\vec v\|, à partir de Cauchy-Schwarz.

Corrigé

∥u⃗+v⃗∥2=∥u⃗∥2+2u⃗⋅v⃗+∥v⃗∥2\|\vec u+\vec v\|^2 = \|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2. Par Cauchy-Schwarz, u⃗⋅v⃗≤∣u⃗⋅v⃗∣≤∥u⃗∥∥v⃗∥\vec u\cdot\vec v \leq |\vec u\cdot\vec v| \leq \|\vec u\|\|\vec v\|. Donc :

∥u⃗+v⃗∥2≤∥u⃗∥2+2∥u⃗∥∥v⃗∥+∥v⃗∥2=(∥u⃗∥+∥v⃗∥)2\|\vec u+\vec v\|^2 \leq \|\vec u\|^2+2\|\vec u\|\|\vec v\|+\|\vec v\|^2 = (\|\vec u\|+\|\vec v\|)^2

Les deux membres étant positifs, on peut prendre la racine carrée (fonction croissante sur R+\mathbb R_+) : ∥u⃗+v⃗∥≤∥u⃗∥+∥v⃗∥\|\vec u+\vec v\|\leq\|\vec u\|+\|\vec v\|. □\square

Exercice 14

Soit u⃗,v⃗,w⃗\vec u,\vec v,\vec w trois vecteurs deux à deux orthogonaux et non nuls. Démontrer qu'ils sont linéairement indépendants.

Corrigé

Supposons au⃗+bv⃗+cw⃗=0⃗a\vec u+b\vec v+c\vec w=\vec 0. Prenons le produit scalaire avec u⃗\vec u : a(u⃗⋅u⃗)+b(v⃗⋅u⃗)+c(w⃗⋅u⃗)=0a(\vec u\cdot\vec u)+b(\vec v\cdot\vec u)+c(\vec w\cdot\vec u)=0. Comme u⃗⊥v⃗\vec u\perp\vec v et u⃗⊥w⃗\vec u\perp\vec w, les deux derniers termes sont nuls : a∥u⃗∥2=0a\|\vec u\|^2=0. Comme u⃗≠0⃗\vec u\neq\vec 0, ∥u⃗∥2>0\|\vec u\|^2>0, donc a=0a=0.

On procède de même en multipliant par v⃗\vec v puis w⃗\vec w pour obtenir b=0b=0 et c=0c=0. La seule combinaison linéaire nulle est triviale : u⃗,v⃗,w⃗\vec u,\vec v,\vec w sont linéairement indépendants. □\square

Exercice 15

Soit P1:x+y−z=0\mathcal P_1: x+y-z=0 et P2:2x−y+z=0\mathcal P_2: 2x-y+z=0. Calculer l'angle entre leurs vecteurs normaux et en déduire si les plans sont orthogonaux.

Corrigé

n1⃗=(1,1,−1)\vec{n_1}=(1,1,-1), n2⃗=(2,−1,1)\vec{n_2}=(2,-1,1). n1⃗⋅n2⃗=1×2+1×(−1)+(−1)×1=2−1−1=0\vec{n_1}\cdot\vec{n_2}=1\times2+1\times(-1)+(-1)\times1=2-1-1=0. Le produit scalaire des normaux est nul, donc l'angle entre eux est π/2\pi/2 : les deux plans P1\mathcal P_1 et P2\mathcal P_2 sont orthogonaux.

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