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

uv=u1v1+u2v2+u3v3\vec u \cdot \vec v = u_1v_1+u_2v_2+u_3v_3

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

### 2. Propriétés du produit scalaire

Pour tous vecteurs u,v,w\vec u,\vec v,\vec w et tout scalaire λ\lambda :
- Symétrie : uv=vu\vec u\cdot\vec v = \vec v\cdot\vec u ;
- Bilinéarité : u(v+w)=uv+uw\vec u\cdot(\vec v+\vec w)=\vec u\cdot\vec v+\vec u\cdot\vec w et (λu)v=λ(uv)(\lambda\vec u)\cdot\vec v=\lambda(\vec u\cdot\vec v) ;
- Positivité : uu=u20\vec u\cdot\vec u = \|\vec u\|^2 \geq 0, avec égalité si et seulement si u=0\vec u=\vec 0 ;
- Inégalité de Cauchy-Schwarz : uvuv|\vec u\cdot\vec v| \leq \|\vec u\|\,\|\vec v\|, avec égalité si et seulement si u,v\vec u,\vec v sont colinéaires.

### 3. Vecteurs orthogonaux

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

Exemple : u=(1,2,1)\vec u=(1,2,-1) et v=(3,1,1)\vec v=(3,-1,1) : uv=321=0\vec u\cdot\vec v = 3-2-1=0, donc uv\vec u\perp\vec v.

### 4. Calcul d'angles

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

cosθ=uvuv\cos\theta = \frac{\vec u\cdot\vec v}{\|\vec u\|\,\|\vec v\|}

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

cosθ=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 u\vec u est orthogonale à un plan P\mathcal P de vecteur normal n\vec n si u\vec u et n\vec n sont colinéaires (la droite est alors perpendiculaire au plan, et u\vec u peut servir de vecteur normal à P\mathcal P).
- Deux plans P1\mathcal P_1 (normal n1\vec{n_1}), P2\mathcal P_2 (normal n2\vec{n_2}) sont orthogonaux si n1n2=0\vec{n_1}\cdot\vec{n_2}=0.
- Deux droites de vecteurs directeurs u1,u2\vec{u_1},\vec{u_2} sont orthogonales si u1u2=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 n=(1,1,1)\vec n=(1,1,1). La droite de vecteur directeur u=(1,1,1)\vec u=(1,1,1) (colinéaire à n\vec n) est donc orthogonale à P\mathcal P.

### 6. Preuve de Cauchy-Schwarz

Pour u,v\vec u,\vec v non nuls et tRt\in\mathbb{R}, considérons f(t)=u+tv2=v2t2+2(uv)t+u20f(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(uv)24v2u20    (uv)2u2v24(\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 : uvuv|\vec u\cdot\vec v|\leq\|\vec u\|\|\vec v\|. \square

### 7. Résumé

| Configuration | Condition |
|---|---|
| uv\vec u \perp \vec v | uv=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 | uvuv|\vec u\cdot\vec v|\leq\|\vec u\|\|\vec v\| |

Exercices de la leçon

Exercice 1

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

Corrigé

uv=1×4+2×(1)+3×0=42+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, uv=vu\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 u=(1,2,1)\vec u=(1,2,-1) et v=(3,1,1)\vec v=(3,-1,1) ?

Corrigé

uv=1×3+2×(1)+(1)×1=321=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 u=(3,4,0)\vec u=(3,4,0) ?

Corrigé

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

Exercice 5

Deux plans de vecteurs normaux n1=(1,0,0)\vec{n_1}=(1,0,0) et n2=(0,1,0)\vec{n_2}=(0,1,0) sont :

Corrigé

n1n2=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 u=(1,0,0)\vec u=(1,0,0) et v=(1,1,0)\vec v=(1,1,0).

Corrigé

cosθ=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 uvuv|\vec u\cdot\vec v|\leq\|\vec u\|\|\vec v\| devient une égalité si et seulement si u\vec u et v\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 u+tv=0\vec u+t\vec v=\vec 0 : u\vec u et v\vec v sont colinéaires.

Exercice 8

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

Corrigé

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

Exercice 9

Une droite de vecteur directeur u=(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

u=(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 u,v\vec u,\vec v, u+v2=u2+2uv+v2\|\vec u+\vec v\|^2 = \|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2.

Corrigé

u+v2=(u+v)(u+v)\|\vec u+\vec v\|^2 = (\vec u+\vec v)\cdot(\vec u+\vec v). Par bilinéarité : =uu+uv+vu+vv=\vec u\cdot\vec u+\vec u\cdot\vec v+\vec v\cdot\vec u+\vec v\cdot\vec v. Par symétrie, uv=vu\vec u\cdot\vec v=\vec v\cdot\vec u, donc =u2+2uv+v2=\|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2. \square

Exercice 11

En déduire de l'exercice précédent que uv    u+v2=u2+v2\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, u+v2=u2+2uv+v2\|\vec u+\vec v\|^2=\|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2. Cette quantité vaut u2+v2\|\vec u\|^2+\|\vec v\|^2 si et seulement si 2uv=02\vec u\cdot\vec v=0, c'est-à-dire uv=0\vec u\cdot\vec v=0, soit exactement uv\vec u\perp\vec v. C'est la version vectorielle du théorème de Pythagore. \square

Exercice 12

Vrai ou faux : si uv=uw\vec u\cdot\vec v=\vec u\cdot\vec w pour un vecteur u0\vec u\neq\vec 0 donné, alors nécessairement v=w\vec v=\vec w.

Corrigé

Faux. On a seulement u(vw)=0\vec u\cdot(\vec v-\vec w)=0, c'est-à-dire vw\vec v-\vec w orthogonal à u\vec u, ce qui n'implique pas vw=0\vec v-\vec w=\vec 0. Contre-exemple : u=(1,0,0)\vec u=(1,0,0), v=(0,1,0)\vec v=(0,1,0), w=(0,0,1)\vec w=(0,0,1) : uv=uw=0\vec u\cdot\vec v=\vec u\cdot\vec w=0 mais vw\vec v\neq\vec w.

Exercice 13

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

Corrigé

u+v2=u2+2uv+v2\|\vec u+\vec v\|^2 = \|\vec u\|^2+2\vec u\cdot\vec v+\|\vec v\|^2. Par Cauchy-Schwarz, uvuvuv\vec u\cdot\vec v \leq |\vec u\cdot\vec v| \leq \|\vec u\|\|\vec v\|. Donc :

u+v2u2+2uv+v2=(u+v)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_+) : u+vu+v\|\vec u+\vec v\|\leq\|\vec u\|+\|\vec v\|. \square

Exercice 14

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

Corrigé

Supposons au+bv+cw=0a\vec u+b\vec v+c\vec w=\vec 0. Prenons le produit scalaire avec u\vec u : a(uu)+b(vu)+c(wu)=0a(\vec u\cdot\vec u)+b(\vec v\cdot\vec u)+c(\vec w\cdot\vec u)=0. Comme uv\vec u\perp\vec v et uw\vec u\perp\vec w, les deux derniers termes sont nuls : au2=0a\|\vec u\|^2=0. Comme u0\vec u\neq\vec 0, u2>0\|\vec u\|^2>0, donc a=0a=0.

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

Exercice 15

Soit P1:x+yz=0\mathcal P_1: x+y-z=0 et P2:2xy+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

n1=(1,1,1)\vec{n_1}=(1,1,-1), n2=(2,1,1)\vec{n_2}=(2,-1,1). n1n2=1×2+1×(1)+(1)×1=211=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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