Matrix -> AL

src/math/all/chap1.md

@@ -63,6 +63,10 @@ Qu'est ce que des vecteur linéairement dépendants ?
 
 Un ensemble de vecteurs linérairement indépendant est appelé une **Partie ou famille libre **
 
+- Soit \\( L: V_1 \to V_2 \\) Une application linéaire tq \\( Ker(L) = {0} \\) 
+    - Si \\( \\{ v_1, ... v_k \\} \\) est une famille libre dans \\( V_1 \\) 
+        - Alors \\( \\{ L(v_1), ..., L(v_2) \\} \\)  est une famille libre dans \\( V_2 \\) 
+
 ## Base
 
 - Soit \\( V \subseteq \mathbb{R}^n \\) un SEV

src/math/all/chap2.md

@@ -35,7 +35,13 @@ Nous avons vu les fonctions:
 - Soit \\( L: V_1 \to V_2 \\) 
     - \\( Dim(Ker(L)) + Dim(Im(L)) = Dim(V_1) \\) 
 
-## Application Linéaire → Matrix
+## Matrice → Application Linéaire
+
+- Soit \\( M \in \mathbb{R}^{n \times m} \\) 
+    - L'application linéaire associée à \\( M \\) notée \\( L_M \\) 
+        - \\( L_M : \mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^n \quad \text{ définit par } L_M(v)= \underset{n \times m}{M} \cdot \underset{m \times 1}{v} \\) 
+
+## Application Linéaire → Matrice
 
 \\[
     L: V_1 \to V_2 \leadsto M_L^{B_1 \to B_2}