L'exercice 3 aborde la méthode des moindres carrés et l'équation normale, qui sont des techniques utilisées pour résoudre des systèmes d'équations linéaires qui ont plus d'équations que d'inconnues.
### Partie a) : Résolution du système \( Ax = b \)
1. **Données**:
- Matrice \( A \) :
\[
A = \begin{pmatrix}
1 & 0 \\
0 & 1 \\
1 & 1
\end{pmatrix}
\]
- Vecteur \( b \) :
\[
b = \begin{pmatrix}
2 \\
2 \\
1
\end{pmatrix}
\]
2. **Système à résoudre** :
\[
Ax = b
\]
3. **Méthode de Gauss-Jordan** :
- Ce système n'a pas une solution exacte car il y a plus d'équations que d'inconnues (3 équations, 2 inconnues). On dit que le système est surdéterminé.
### Partie b) : Méthode des moindres carrés
1. **Objectif** : Trouver un vecteur \( x \) qui minimise l'erreur entre \( Ax \) et \( b \).
2. **Équation normale** :
- Pour minimiser l'erreur \( \|Ax - b\|^2 \), nous résolvons :
\[
A^T A x = A^T b
\]
- Calcul de \( A^T \) (la transposée de \( A \)) :
\[
A^T = \begin{pmatrix}
1 & 0 & 1 \\
0 & 1 & 1
\end{pmatrix}
\]
- Calcul de \( A^T A \) :
\[
A^T A = \begin{pmatrix}
2 & 1 \\
1 & 2
\end{pmatrix}
\]
- Calcul de \( A^T b \) :
\[
A^T b = \begin{pmatrix}
3 \\
3
\end{pmatrix}
\]
3. **Résolution de l'équation normale** :
\[
\begin{pmatrix}
2 & 1 \\
1 & 2
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
x_1 \\
x_2
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
3 \\
3
\end{pmatrix}
\]
Après résolution, nous trouvons :
\[
x_1 = 1, \quad x_2 = 1
\]
### Partie c) : Calcul de \( x_0 \) et projection de \( b \) sur \( P \)
1. **Calcul de \( x_0 \)** :
- \( x_0 = 1 - x_1 - x_2 = 1 - 1 - 1 = -1 \)
2. **Projection de \( b \) sur \( P \)** :
- Le point projeté est donné par la combinaison linéaire \( x_0 A_0 + x_1 A_1 + x_2 A_2 \).
- Avec les valeurs trouvées :
\[
\begin{pmatrix}
-1 \\
0 \\
0
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
0 \\
1 \\
0
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
0 \\
0 \\
1
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-1 \\
1 \\
1
\end{pmatrix}
\]
Cela signifie que le point \( b = \begin{pmatrix} 2 \\ 2 \\ 2 \end{pmatrix} \) est projeté sur le plan \( P \) au point \( \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix} \).