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Les propriétés du produit vectoriel

Soient \( \vec{u}\) et \( \vec{v}\) deux vecteurs différents du vecteur nul.


On appelle produit vectoriel \( \vec{u} \land \vec{v} \), un nouveau vecteur issu de \( \vec{u}\) et \( \vec{v}\) tel que :

$$ \Biggl \{ \begin{align*} (\vec{u} \land \vec{v}) \perp \vec{u}, \enspace (\vec{u} \land \vec{v}) \perp \vec{v} \\ || \vec{u} \land \vec{v} || = || \vec{u} || \times ||\vec{v} || \times sin(\vec{u}, \vec{v}) \end{align*} $$

$$ || \vec{w} || = || \vec{u} \land \vec{v} || = || \vec{u} || \times ||\vec{v} || \times sin(\vec{u}, \vec{v})$$

Produit vectoriel de u et v

Le produit vectoriel \( \vec{u} \land \vec{v} \) est orthogonal aux deux vecteurs \( \vec{u}\) et \( \vec{v}\).


Coordonnées cartésiennes

$$ \forall \left [\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix} , \vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix} \right] \neq \vec{0} \enspace (avec \ \vec{u} \neq k \vec{v}), $$

$$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$


Norme

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = || \vec{u}|| \times || \vec{v}|| \times sin(\vec{u}, \vec{v})$$


Identité de Lagrange

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} ||^2 = || \vec{u}||^2 || \vec{v}||^2 - ( \vec{u} . \vec{v})^2 \qquad (Identit\textit{é} \ de \ Lagrange) $$


Colinéarité de deux vecteurs

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \ et \ \vec{v} \ colin \textit{é} aires \Longleftrightarrow \vec{u} \land \vec{v} = \vec{0} $$


Anticommutativité

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land \vec{v} = - \ \vec{v} \land \vec{u} $$


Distributivité par rapport à l'addition

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land ( \vec{v} + \vec{w}) = \vec{u} \land \vec{v} + \vec{u} \land \vec{w} $$

Et aussi la distributivé à gauche :

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

$$(\vec{u} + \vec{v}) \land \vec{w}= \vec{u} \land \vec{w} + \vec{v} \land \vec{w} $$


Liberté de la constante

$$ \forall \lambda \in \hspace{0.05em} \mathbb{R}, \ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$(\lambda\vec{u}) \land \vec{v}= \lambda (\vec{u} \land \vec{v} )= \vec{u} \land (\lambda\vec{v}) $$


Formule de Gibbs

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) \vec{v} - \bigl(\vec{u}.\vec{v}\bigr) \vec{w} \qquad (Gibbs) $$


Identité de Jacobi

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) + \vec{v} \land (\vec{w} \land \vec{u}) + \vec{w} \land (\vec{u} \land \vec{v}) = \vec{0} \qquad (Identit\textit{é} \ de \ Jacobi) $$


Récapitulatif des formules des propriétés du produit scalaire


Démonstrations

Coordonnées cartésiennes

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\) et \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) deux vecteurs différents du vecteur nul.

On cherche un vecteur \( \vec{w} \begin{pmatrix} x\\ y\\z \end{pmatrix} \) orthogonal à ces deux vecteurs, et telle que la figure suivante :

Produit vectoriel de u et v

Pour obtenir un vecteur \(\vec{w}\) fixe, on doit ajouter la condition \((H)\) suivante, à savoir que les vecteurs \(\vec{u}\) et \(\vec{v}\) soient non-colinéaires :

$$ \forall k \in \mathbb{R}, \ \vec{u} \neq k \ \vec{v} \qquad (H)$$

Ce qui implique que :

$$ \forall k \in \mathbb{R}, \enspace \begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix} \neq \begin{pmatrix} k x_2\\ ky_2\\kz_2 \end{pmatrix}$$

$$ \forall k \in \mathbb{R}, \enspace \Biggl \{ \begin{align*} x_1 \neq k x_2 \\ y_1 \neq k y_2 \\ z_1 \neq k z_2 \end{align*} \ \Longrightarrow \ \frac{x_1}{x_2} \neq \frac{y_1}{y_2} \neq \frac{z_1}{z_2} \qquad (H') $$


Les deux vecteurs \( \vec{u}\) et \( \vec{v}\) étant respectivement orthogonaux au vecteur \( \vec{w}\), on a :

$$ \Biggl \{ \begin{align*} \vec{u}.\vec{w} = 0 \\ \vec{v}.\vec{w} = 0\end{align*} $$

Soit,

$$ \Biggl \{ \begin{align*} x. x_1 + y. y_1 + z. z_1 = 0 \\ x. x_2 + y. y_2 + z. z_2 = 0\end{align*} $$

$$ \Biggl \{ \begin{align*} x. x_1 + y. y_1 = - z. z_1 \\ x. x_2 + y. y_2 = - z. z_2 \end{align*} $$

Et,

$$ (S) \enspace \left \{ \begin{align*} \frac{x}{z}. x_1 + \frac{y}{z}. y_1 = - z_1 \\ \\ \frac{x}{z} . x_2 + \frac{y}{z}. y_2 = - z_2 \end{align*} \right \} $$

Résolvons le système \((S)\).


On divise les deux équations respectivement par \(x_1\) et \(x_2\), pour isoler \(\frac{x}{z}\).

$$ (S) \Longleftrightarrow \left \{ \begin{align*} \frac{x}{z} + \frac{y}{z}. \frac{y_1}{x_1} = - \frac{z_1}{x_1} \\ \\ \frac{x}{z} + \frac{y}{z}. \frac{y_2}{x_2} = - \frac{z_2}{x_2} \end{align*} \right \} $$

$$ (S) \Longleftrightarrow \left \{ \begin{align*} \frac{x}{z} = - \frac{y}{z}. \frac{y_1}{x_1} - \frac{z_1}{x_1} \\ \\ \frac{x}{z} = - \frac{y}{z}. \frac{y_2}{x_2} - \frac{z_2}{x_2} \end{align*} \right \} $$

On a alors une valeur similaire pour \(\frac{x}{z}\), d'où l'égalité :

$$ - \frac{y}{z}. \frac{y_1}{x_1} - \frac{z_1}{x_1} = - \frac{y}{z}. \frac{y_2}{x_2} - \frac{z_2}{x_2} $$

$$ - \frac{y}{z}. \frac{y_1}{x_1} + \frac{y}{z}. \frac{y_2}{x_2} = \frac{z_1}{x_1} - \frac{z_2}{x_2} $$

$$ \frac{y}{z} \left(\frac{y_2}{x_2} - \frac{y_1}{x_1} \right) = \frac{z_1}{x_1} - \frac{z_2}{x_2} $$

Enfin, en mettant les deux membres sous le même dénominateur, on obtient :

$$ \frac{y}{z} \left(\frac{y_2.x_1}{x_1.x_2} - \frac{y_1.x_2}{x_1.x_2} \right) = \frac{z_1.x_2}{x_1.x_2} - \frac{z_2.x_1}{x_1.x_2} $$

$$ \frac{y}{z} \left(\frac{y_2.x_1 - y_1.x_2}{x_1.x_2} \right) = \frac{z_1.x_2 - z_2.x_1}{x_1.x_2} $$

$$ \frac{y}{z} = \frac{z_1.x_2 - z_2.x_1}{y_2.x_1 - y_1.x_2} \qquad (1) $$

Pour satisfaire l'équation \((1)\), nous devons nous assurer que :

$$ y_2.x_1 - y_1.x_2 \neq 0 $$

$$ y_2.x_1 \neq y_1.x_2 $$

$$ \frac{x_1}{x_2} \neq \frac{y_1}{y_2} $$

C'est bien le cas grâce à la condition \((H')\) :

$$\frac{x_1}{x_2} \neq \frac{y_1}{y_2} \neq \frac{z_1}{z_2} \qquad (H') $$


Faisons à présent la même chose pour \(\frac{x}{z}\).

En repartant de la forme initiale de \((S)\), et divisons maintenant les deux équations respectivement par \(y_1\) et \(y_2\).

$$ (S) \enspace \left \{ \begin{align*} \frac{x}{z}. x_1 + \frac{y}{z}. y_1 = - z_1 \\ \\ \frac{x}{z} . x_2 + \frac{y}{z}. y_2 = - z_2 \end{align*} \right \} $$

$$ (S) \Longleftrightarrow \left \{ \begin{align*} \frac{x}{z}.\frac{x_1}{y_1} + \frac{y}{z} = - \frac{z_1}{y_1} \\ \\ \frac{x}{z}.\frac{x_2}{y_2} + \frac{y}{z} = - \frac{z_2}{y_2} \end{align*} \right \} $$

$$ (S) \Longleftrightarrow \left \{ \begin{align*} \frac{y}{z} = - \frac{x}{z}.\frac{x_1}{y_1} - \frac{z_1}{y_1} \\ \\ \frac{y}{z} = - \frac{x}{z}.\frac{x_2}{y_2} - \frac{z_2}{y_2} \end{align*} \right \} $$

D'où l'égalité :

$$ - \frac{x}{z}.\frac{x_1}{y_1} - \frac{z_1}{y_1} = - \frac{x}{z}.\frac{x_2}{y_2} - \frac{z_2}{y_2} $$

$$ - \frac{x}{z}.\frac{x_1}{y_1}+ \frac{x}{z}.\frac{x_2}{y_2} = \frac{z_1}{y_1} - \frac{z_2}{y_2} $$

$$ \frac{x}{z} \left(\frac{x_2}{y_2} - \frac{x_1}{y_1} \right) = \frac{z_1}{y_1} - \frac{z_2}{y_2} $$

$$ \frac{x}{z} \left(\frac{x_2.y_1}{y_2.y_1} - \frac{x_1.y_2}{y_1.y_2} \right) = \frac{z_1.y_2}{y_1.y_2} - \frac{z_2.y_1}{y_1.y_2} $$

$$ \frac{x}{z} \left(\frac{x_2.y_1 - x_1.y_2}{y_2.y_1} \right) = \frac{z_1.y_2 - z_2.y_1}{y_1.y_2} $$

$$ \frac{x}{z} = \frac{z_1.y_2 - z_2.y_1}{x_2.y_1 - x_1.y_2} \qquad (2) $$

De la même manière que précédemment, l'équation \((2)\) est aussi satisfaite grâce à la condition \((H')\).


Maintenant, des deux égalités \((1)\) et \((2)\), on en tire deux nouvelles :

$$ \frac{y}{x_2.z_1 - x_1.z_2} = \frac{z}{x_1.y_2 - x_2.y_1} \qquad (1') $$

$$ \frac{x}{y_1.z_2 - y_2.z_1} = \frac{z}{x_1.y_2 - x_2.y_1} \qquad (2') $$

Les deux égalités \((1')\) et \((2')\) ayant un terme commun, alors les trois rapports suivants sont égaux :

$$ \frac{x}{y_1.z_2 - y_2.z_1} = \frac{y}{x_2.z_1 - x_1.z_2} = \frac{z}{x_1.y_2 - x_2.y_1} $$

Les coordonnées \((x, y, z)\) étant elles-mêmes définies à une constante près, en appliquant ce rapport pour \( k = 1 \), on obtient alors les coordonnées de \( \vec{w} \) :

$$ \vec{w} = \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$


Soit finalement,

$$ \forall \left [\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix} , \vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix} \right] \neq \vec{0} \enspace (avec \ \vec{u} \neq k \vec{v}), $$

$$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$


Norme

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\) et \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) deux vecteurs différents du vecteur nul.

On sait que la norme d'un vecteur \(\vec{u}\begin{pmatrix} a\\ b\\c \end{pmatrix}\) dans l'espace vaut :

$$ || \vec{u} || = \sqrt{a^2 + b^2 + c^2}$$

Alors, en reprenant les coordonnées cartésiennes vues plus haut, on a :

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \Bigl( y_1.z_2 - y_2.z_1\Bigr)^2 + \Bigl(x_2.z_1 - x_1.z_2\Bigr)^2 + \Bigl(x_1.y_2 - x_2.y_1\Bigr)^2} $$

Soit, en développant :

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \begin{align*} \Bigl(y_1^2.z_2^2 - 2 y_1.z_2.y_2.z_1 + y_2^2.z_1^2 \Bigr) + \Bigl(x_2^2.z_1^2 - 2 x_2.z_1.x_1.z_2 + x_1^2.z_2^2 \Bigr) + \Bigl(x_1^2.y_2^2 - 2 x_1.y_2.x_2.y_1 + x_2^2.y_1^2 \Bigr) \end{align*} } $$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \Bigl(x_1.y_2 \Bigr)^2 + \Bigl(x_1.z_2 \Bigr)^2 + \Bigl(y_1.x_2 \Bigr)^2 + \Bigl(y_1.z_2 \Bigr)^2 + \Bigl(z_1.x_2 \Bigr)^2 + \Bigl(z_1.y_2 \Bigr)^2 - 2 y_1.z_2.y_2.z_1 - 2 x_2.z_1.x_1.z_2 - 2 x_1.y_2.x_2.y_1 } $$

On remarque que la partie du gauche de la racine correspond presque au produit \( \Bigl(x_1^2 + y_1^2 + z_1^2 \Bigr) \Bigl(x_2^2 + y_2^2 + z_2^2 \Bigr)\). Effectivement :

$$ \Bigl(x_1.y_2 \Bigr)^2 + \Bigl(x_1.z_2 \Bigr)^2 + \Bigl(y_1.x_2 \Bigr)^2 + \Bigl(y_1.z_2 \Bigr)^2 + \Bigl(z_1.x_2 \Bigr)^2 + \Bigl(z_1.y_2 \Bigr)^2 = \Bigl(x_1^2 + y_1^2 + z_1^2 \Bigr) \Bigl(x_2^2 + y_2^2 + z_2^2 \Bigr) - \Bigl(x_1.x_2 \Bigr)^2 - \Bigl(y_1.y_2 \Bigr)^2 - \Bigl(z_1.z_2 \Bigr)^2 $$


On a alors :

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \Bigl(x_1^2 + y_1^2 + z_1^2 \Bigr) \Bigl(x_2^2 + y_2^2 + z_2^2 \Bigr) - \Bigl(x_1.x_2 \Bigr)^2 - \Bigl(y_1.y_2 \Bigr)^2 - \Bigl(z_1.z_2 \Bigr)^2 - 2 y_1.z_2.y_2.z_1 - 2 x_2.z_1.x_1.z_2 - 2 x_1.y_2.x_2.y_1 } $$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \Bigl(x_1^2 + y_1^2 + z_1^2 \Bigr) \Bigl(x_2^2 + y_2^2 + z_2^2 \Bigr) - \biggl[ \Bigl(x_1.x_2 \Bigr)^2 + \Bigl(y_1.y_2 \Bigr)^2 + \Bigl(z_1.z_2 \Bigr)^2 + 2 \left(x_1.x_2 \right) \left(y_1.y_2 \right) + 2 \left(y_1.y_2 \right) \left(z_1.z_2 \right) + 2 \left(x_1.x_2 \right)\left(z_1.z_2 \right) \biggr] } $$

De même, en remettant un peu d'ordre, on voit se dessiner une autre identité remarquable :

Une identité remarquable à trois termes au second degré vaut :

$$ \forall (a, b, c) \in \hspace{0.05em} \mathbb{R}^3, $$

$$(a + b + c)^2 = a^2 + b^2 + c^2 + 2ab + 2bc + 2ac $$

Soit dans notre cas :

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \Bigl(x_1^2 + y_1^2 + z_1^2 \Bigr) \Bigl(x_2^2 + y_2^2 + z_2^2 \Bigr) - \biggl[ x_1.x_2 + y_1.y_2 + z_1.z_2 \biggr]^2 } $$

On reconnaît certaines formules du produit scalaire.

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ || \vec{u}||^2 \times || \vec{v}||^2 - \biggl[ \vec{u}.\vec{v} \biggr]^2 } \qquad (3) $$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ || \vec{u}||^2 \times || \vec{v}||^2 - \biggl[ || \vec{u}|| \times || \vec{v}|| \times cos(\vec{u}, \vec{v})\biggr]^2 } $$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ \biggl( || \vec{u}|| \times || \vec{v}|| \biggr)^2 \biggl( 1 - cos^2(\vec{u}, \vec{v})\biggr) } $$


Et finalement,

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = || \vec{u}|| \times || \vec{v}|| \times sin(\vec{u}, \vec{v})$$


Identité de Lagrange

Dans la partie précédente, nous avions trouvé l'équation \((3)\) :

$$ || \vec{u} \land \vec{v} || = \sqrt{ || \vec{u}||^2 \times || \vec{v}||^2 - \biggl[ \vec{u}.\vec{v} \biggr]^2 } \qquad (3) $$

En appliquant le carré de part de d'autres de cette équation, on obtient l'Identité de Lagrange :

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ || \vec{u} \land \vec{v} ||^2 = || \vec{u}||^2 || \vec{v}||^2 - ( \vec{u} . \vec{v})^2 \qquad (Identit\textit{é} \ de \ Lagrange) $$


Colinéarité de deux vecteurs

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\) et \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) deux vecteurs différents du vecteur nul.


  1. Implication de gauche à droite

  2. Partons de l'hypothèse que \(\vec{u} \) et \(\vec{v} \) sont colinéaires.

    Alors, on a la relation :

    $$ \exists k \in \mathbb{R}, \ \vec{u} = k. \vec{v} $$

    Et le vecteur \(\vec{u}\) peut s'écrire en fonction de \(\vec{v}\) :

    $$ \vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix} = k .\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix} = \vec{u}\begin{pmatrix} k . x_2 \\ k . y_2 \\ k . z_2 \end{pmatrix}$$


    En déterminant les coordonnées de \( \vec{u} \land \vec{v} \), on a :

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} k . x_2 \\ k . y_2 \\ k . z_2 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} k.y_2.z_2 - y_2.k.z_2 \\ x_2.k.z_2 - k.x_2.z_2 \\ k.x_2.y_2 - x_2.k.y_2 \end{pmatrix} $$

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \vec{0} $$


  3. Réciproque

  4. Partons maintenant de l'hypothèse que \(\vec{u} \land \vec{v} = \vec{0}\).

    Alors, sa norme est nulle.

    $$ || \vec{u} \land \vec{v} || = || \vec{u}|| \times || \vec{v}|| \times sin(\vec{u}, \vec{v}) = 0$$

    Et comme par hypothèse nos deux vecteurs ne sont pas nuls, alors nécessairement :

    $$ || \vec{u} \land \vec{v} || = 0 \ \Longrightarrow \ sin(\vec{u}, \vec{v}) = 0$$

    Et,

    $$ \forall k \in \mathbb{N}, \ sin(\vec{u}, \vec{v}) = 0 \ \Longrightarrow \ \Biggl\{ (\vec{u}, \vec{v}) = k\pi \Biggr\} $$

    Alors les deux vecteurs sont colinéaires.


  5. Conclusion

  6. $$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

    $$ \vec{u} \ et \ \vec{v} \ colin \textit{é} aires \Longleftrightarrow \vec{u} \land \vec{v} = \vec{0} $$

    De manière générale, il n'y a pas de sens à chercher un unique vecteur orthogonal à deux vecteurs colinéaires, car il en existe une infinité.


Anticommutativité

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\) et \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) deux vecteurs différents du vecteur nul.


Calculons les coordonnées de \( \vec{u} \land \vec{v} \) et \( \vec{v} \land \vec{u} \).

$$ \vec{u} \land \vec{v} \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$

$$ \vec{v} \land \vec{u} \begin{pmatrix} y_2.z_1 - y_1.z_2 \\ x_1.z_2 - x_2.z_1 \\ x_2.y_1 - x_1.y_2\end{pmatrix} = \vec{v} \land \vec{u} \begin{pmatrix} -( y_1.z_2 - y_2.z_1) \\ -(x_2.z_1 - x_1.z_2) \\ -(x_1.y_2 - x_2.y_1) \end{pmatrix} $$

$$ \vec{v} \land \vec{u} \begin{pmatrix} y_2.z_1 - y_1.z_2 \\ x_1.z_2 - x_2.z_1 \\ x_2.y_1 - x_1.y_2\end{pmatrix} = - \ \vec{u} \land \vec{v} \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$


Soit finalement,

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land \vec{v} = - \ \vec{v} \land \vec{u} $$


Distributivité par rapport à l'addition

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\), \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) et \(\vec{w}\begin{pmatrix} x_3\\ y_3\\z_3 \end{pmatrix}\) trois vecteurs différents du vecteur nul.


  1. Distributivité à droite
  2. Calculons les coordonnées de \( \vec{u} \land ( \vec{v} + \vec{w}) \).

    $$\vec{u} \land ( \vec{v} + \vec{w}) = \begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix} x_2 + x_3\\ y_2 + y_3 \\ z_2 + z_3 \end{pmatrix} $$

    $$\vec{u} \land ( \vec{v} + \vec{w}) = \begin{pmatrix} y_1.\bigl[z_2 + z_3\bigr] - \bigl[y_2 + y_3 \bigr].z_1 \\ \bigl[x_2 + x_3\bigr].z_1 - x_1.\bigl[ z_2 + z_3 \bigr] \\ x_1.\bigl[y_2 + y_3 \bigr] -\bigl[x_2 + x_3 \bigr].y_1 \end{pmatrix} $$

    $$\vec{u} \land ( \vec{v} + \vec{w}) = \begin{pmatrix} y_1.z_2 + y_1.z_3 - y_2.z_1 - y_3.z_1 \\ x_2.z_1 + x_3.z_1 - x_1.z_2 - x_1.z_3 \\ x_1.y_2 + x_1.y_3 - x_2.y_1 - x_3.y_1\end{pmatrix} $$

    Or, les produits vectoriels \( \vec{u} \land \vec{v} \) et \( \vec{u} \land \vec{w} \) valent respectivement :

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$

    $$ \vec{u} \land \vec{w} = \begin{pmatrix} y_1.z_3 - y_3.z_1 \\ x_3.z_1 - x_1.z_3 \\ x_1.y_3 - x_3.y_1 \end{pmatrix} $$


    Soit finalement,

    $$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

    $$ \vec{u} \land ( \vec{v} + \vec{w}) = \vec{u} \land \vec{v} + \vec{u} \land \vec{w} $$


  3. Distributivité à gauche
  4. Grâce à l'anticommutativité du produit vectoriel, on a :

    $$ (\vec{u} + \vec{v}) \land \vec{w}= - \ w \land ( \vec{u} + \vec{v}) $$

    Soit, en distribuant par la droite :

    $$ (\vec{u} + \vec{v}) \land \vec{w}= - \vec{w} \land \vec{u} - \vec{w} \land \vec{v} $$

    Enfin, en appliquant à nouveau la propriété d'anticommutativité :

    $$ (\vec{u} + \vec{v}) \land \vec{w}= \vec{u} \land \vec{w} + \vec{v} \land \vec{w} $$


    Soit finalement,

    $$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

    $$(\vec{u} + \vec{v}) \land \vec{w}= \vec{u} \land \vec{w} + \vec{v} \land \vec{w} $$


Liberté de la constante

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\) et \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) deux vecteurs différents du vecteur nul.

Lorsque l'on calcule \( \lambda (\vec{u} \land \vec{v} ) \), on s'aperçoit que :

$$ \lambda (\vec{u} \land \vec{v} ) = \lambda \left[ \begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix} \right]$$

$$ \lambda (\vec{u} \land \vec{v} ) = \lambda \begin{pmatrix} y_1.z_2 - y_2.z_1 \\ x_2.z_1 - x_1.z_2 \\ x_1.y_2 - x_2.y_1 \end{pmatrix} $$

$$ \lambda (\vec{u} \land \vec{w} ) = \begin{pmatrix} \lambda \bigl(y_1.z_2 - y_2.z_1 \bigr) \\ \lambda \bigl(x_2.z_1 - x_1.z_2 \bigr) \\ \lambda \bigl(x_1.y_2 - x_2.y_1 \bigr) \end{pmatrix} $$

$$ \lambda (\vec{u} \land \vec{w} ) = \begin{pmatrix} \lambda . y_1.z_2 - \lambda .y_2.z_1 \\ \lambda . x_2.z_1 - \lambda .x_1.z_2 \\ \lambda .x_1.y_2 - \lambda . x_2.y_1 \end{pmatrix} $$

Or,

$$ (\lambda\vec{u}) \land \vec{v} = \begin{pmatrix} \lambda x_1\\ \lambda y_1\\ \lambda z_1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix} $$

$$ (\lambda\vec{u}) \land \vec{v} = \begin{pmatrix} \lambda . y_1.z_2 - \lambda .y_2.z_1 \\ \lambda . x_2.z_1 - \lambda .x_1.z_2 \\ \lambda .x_1.y_2 - \lambda . x_2.y_1 \end{pmatrix} $$

Et de la même manière à droite,

$$ \vec{u} \land (\lambda\vec{v}) = \begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\ z_1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix}\lambda x_2\\ \lambda y_2\\ \lambda z_2 \end{pmatrix} $$

$$ \vec{u} \land (\lambda\vec{v}) = \begin{pmatrix} \lambda . y_1.z_2 - \lambda .y_2.z_1 \\ \lambda . x_2.z_1 - \lambda .x_1.z_2 \\ \lambda .x_1.y_2 - \lambda . x_2.y_1 \end{pmatrix} $$

On voit que ces trois expressions sont équivalentes.


Soit finalement,

$$ \forall \lambda \in \hspace{0.05em} \mathbb{R}, \ \forall (\vec{u}, \vec{v}) \neq \vec{0},$$

$$(\lambda\vec{u}) \land \vec{v}= \lambda (\vec{u} \land \vec{v} )= \vec{u} \land (\lambda\vec{v}) $$


Formule de Gibbs

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\), \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) et \(\vec{w}\begin{pmatrix} x_3\\ y_3\\z_3 \end{pmatrix}\) trois vecteurs différents du vecteur nul.

Calculons un produit vectoriel de produit vectoriel : \( \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w})\).

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix}x_1\\ y_1 \\ z_1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix}y_2.z_3 - y_3.z_2 \\ x_3.z_2 - x_2.z_3 \\ x_2.y_3 - x_3.y_2 \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix}x_1\\ y_1 \\ z_1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix}y_2.z_3 - y_3.z_2 \\ x_3.z_2 - x_2.z_3 \\ x_2.y_3 - x_3.y_2 \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix}y_1\bigl(x_2.y_3 - x_3.y_2\bigr) - \bigl(x_3.z_2 - x_2.z_3\bigr).z_1 \\ \bigl(y_2.z_3 - y_3.z_2\bigr).z_1 - x_1. \bigl(x_2.y_3 - x_3.y_2\bigr) \\ x_1.\bigl(x_3.z_2 - x_2.z_3\bigr) - \bigl(y_2.z_3 - y_3.z_2\bigr).y_1 \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix} x_2.y_1.y_3 - x_3.y_1.y_2 - x_3.z_1.z_2 + x_2.z_1.z_3 \\ y_2.z_1.z_3 - y_3.z_1.z_2 - x_1.x_2.y_3 + x_1.x_3.y_2 \\ x_1.x_3.z_2 - x_1.x_2.z_3 - y_1.y_2.z_3 + y_1.y_3.z_2 \end{pmatrix}$$

On remarque en factorisant, qu'à un terme apparaissent des produits scalaires :

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix} x_2.\bigl(y_1.y_3 + z_1.z_3\bigr) - x_3.\bigl(y_1.y_2 + z_1.z_2\bigr) \\ y_2.\bigl(x_1.x_3 + z_1.z_3\bigr) - y_3.\bigl(x_1.x_2 + z_1.z_2\bigr) \\ z_2.\bigl(x_1.x_3 + y_1.y_3\bigr) - z_3.\bigl(x_1.x_2 + y_1.y_2\bigr) \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix} x_2.\Bigl(\vec{u}.\vec{w} - x_1.x_3 \Bigr) - x_3.\Bigl(\vec{u}.\vec{v} - x_1.x_2 \Bigr) \\ y_2.\Bigl(\vec{u}.\vec{w} - y_1.y_3 \Bigr) - y_3.\Bigl(\vec{u}.\vec{v} - y_1.y_2 \Bigr) \\ z_2.\Bigl(\vec{u}.\vec{w} - z_1.z_3 \Bigr) - z_3.\Bigl(\vec{u}.\vec{w} - z_1.z_2 \Bigr) \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix} x_2.\bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) - x_1.x_2. x_3 - x_3.\bigl(\vec{u}.\vec{v} \bigr) + x_1.x_2. x_3 \\ y_2.\bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) - y_1.y_2. y_3 - y_3.\bigl(\vec{u}.\vec{v} \bigr) + y_1.y_2. y_3 \\ z_2.\bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) - z_1.z_2. z_3 - z_3.\bigl(\vec{u}.\vec{v} \bigr) + z_1.z_2. z_3 \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \begin{pmatrix} x_2.\bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) - x_3.\bigl(\vec{u}.\vec{v} \bigr) \\ y_2.\bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) - y_3.\bigl(\vec{u}.\vec{v} \bigr) \\ z_2.\bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) - z_3.\bigl(\vec{u}.\vec{v} \bigr) \end{pmatrix}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) \begin{pmatrix} x_2 \\ y_2 \\ z_2 \end{pmatrix} - \bigl(\vec{u}.\vec{v}\bigr) \begin{pmatrix} x_3 \\ y_3 \\ z_3 \end{pmatrix}$$


Soit finalement,

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) = \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) \vec{v} - \bigl(\vec{u}.\vec{v}\bigr) \vec{w} \qquad (Gibbs) $$


Identité de Jacobi

Soient \(\vec{u}\begin{pmatrix} x_1\\ y_1\\z_1 \end{pmatrix}\), \(\vec{v}\begin{pmatrix} x_2\\ y_2\\z_2 \end{pmatrix}\) et \(\vec{w}\begin{pmatrix} x_3\\ y_3\\z_3 \end{pmatrix}\) trois vecteurs différents du vecteur nul.

Si l'on calcule la somme de trois produits vectoriels de produit vectoriel, en décalant chaque vecteur sur le droite, on a :

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) + \vec{v} \land (\vec{w} \land \vec{u}) + \vec{w} \land (\vec{u} \land \vec{v})$$

Grâce à la formule de Gibbs précédemment calculée, on va pouvoir facilement simplifier cette expression.

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) + \vec{v} \land (\vec{w} \land \vec{u}) + \vec{w} \land (\vec{u} \land \vec{v}) = \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) \vec{v} - \bigl(\vec{u}.\vec{v}\bigr) \vec{w} + \bigl(\vec{v}.\vec{u}\bigr) \vec{w} - \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr)\vec{u} + \bigl(\vec{w}.\vec{v}\bigr) \vec{u} - \bigl(\vec{w}.\vec{u}\bigr)\vec{v}$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) + \vec{v} \land (\vec{w} \land \vec{u}) + \vec{w} \land (\vec{u} \land \vec{v}) = \ \underbrace{ \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr) \vec{v} - \bigl(\vec{w}.\vec{u}\bigr)\vec{v} } _\text{ \( = \ \vec{0}\)} \ + \ \underbrace{ \bigl(\vec{v}.\vec{u}\bigr) \vec{w} - \bigl(\vec{u}.\vec{v}\bigr) \vec{w} } _\text{ \( = \ \vec{0} \)} \ + \ \ \underbrace{ \bigl(\vec{w}.\vec{v}\bigr) \vec{u} - \bigl(\vec{u}.\vec{w}\bigr)\vec{u} } _\text{ \( = \ \vec{0} \)} $$


Soit finalement,

$$ \forall (\vec{u}, \vec{v}, \vec{w}) \neq \vec{0},$$

$$ \vec{u} \land (\vec{v} \land \vec{w}) + \vec{v} \land (\vec{w} \land \vec{u}) + \vec{w} \land (\vec{u} \land \vec{v}) = \vec{0} \qquad (Identit\textit{é} \ de \ Jacobi) $$


Récapitulatif des formules des propriétés du produit scalaire


Exemples

  1. Déterminer l'équation d'un plan dans l'espace

  2. Soit un cube \((ABCDEFGH)\) dans une base orthonormée \((A, \ \overrightarrow{AB}, \ \overrightarrow{AD}, \ \overrightarrow{AE})\).

    Un cube dans une base orthonormée

    On souhaite déterminer l'équation du plan \((BGE)\).

    Pour cela, il faut déterminer le vecteur normal \( \vec{n}\) à ce plan, en effectuant le produit vectoriel de deux vecteurs du plan.

    Détermination de l'équation d'un plan avec le produit vectoriel

    En faisant le choix arbitraire des deux vecteurs \(\vec{u} = \ \overrightarrow{BE} \) et \(\vec{v} = \ \overrightarrow{BG}\), on a :

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \ \overrightarrow{BE} \land \ \overrightarrow{BG} $$

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \ \begin{pmatrix} x_E - x_ B \\ y_E - y_ B \\ z_E - z_ B\end{pmatrix} \land \begin{pmatrix} x_G - x_ B \\ y_G - y_ B \\ z_G - z_ B\end{pmatrix} $$

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} -1 \\ \ \ \ 0 \\ \ \ \ 1 \end{pmatrix} \land \begin{pmatrix} 0 \\ 1\\ 1\end{pmatrix} $$

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} 0 \times 1 - 1 \times 1 \\ 0 \times 1 - (-1) \times 1 \\ (-1) \times 1 - 0 \times 0 \end{pmatrix} $$

    $$ \vec{u} \land \vec{v} = \begin{pmatrix} -1 \\ \ \ \ 1 \\ -1 \end{pmatrix} $$

    Le plan \((BGE)\) a pour vecteur normal \( \vec{n} \begin{pmatrix} -1 \\ \ \ \ 1\\ -1 \end{pmatrix} \), et a donc pour équation :

    $$ -x + y -z + d = 0 \qquad (BGE) $$


    Déterminons finalement le paramètre \(d\) en injectant les coordonnées d'un point de ce plan dans son équation; le point \(B\) par exemple.

    $$ x_B + y_B -z_B + d = 0 $$

    $$ -1 + 0 -0 + d = 0 \ \Longrightarrow \ d = 1$$

    Soit finalement l'équation du plan \((BGE)\) vaut :

    $$ -x + y -z +1 = 0 \qquad (BGE) $$

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