
Hyperplan
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Revision 3819
9/4/2026, 4:30:25 PM · SalixBabylonica
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Revision 3800
9/4/2026, 12:07:37 PM · Ulysse85
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1
##### Définition intuitive2
3
Un hyperplan est un sous-espace vectoriel strict de taille maximale. Par exemple, en 3D, un hyperplan est simplement un plan, alors qu'en 2D c'est une droite !4
5
##### Définition formelle6
7
Un sous-espace vectoriel $H$ de $E$ est un hyperplan s'il possède un [[supplémentaire|supplémentaire]] de dimension $1$. On dit alors que $H$ est de codimension $1$ dans $E$.8
9
Plus précisément, $H$ est un hyperplan dans l'espace vectoriel $E$ s'il existe une droite vectorielle $D$ de $E$ supplémentaire à $H$.10
11
Dans ce cas, $E$ admet la décomposition en [[somme directe|somme directe]] $E = H\oplus D$.12
13
#### Remarques14
15
$\bullet$ En utilisant le concept d'[[espace engendré|espace engendré]] par une famille de vecteurs une droite vectorielle $D$ de $E$ s'écrit comme le sous-espace vectoriel engendré par un vecteur non nul $u$ de $E$, ceci se note $D = \text{Vect}(u)$. 15
$\bullet$ En utilisant le concept d'[[Espace engendré par une famille de vecteurs|espace engendré par une famille de vecteurs]] une droite vectorielle $D$ de $E$ s'écrit comme le sous-espace vectoriel engendré par un vecteur non nul $u$ de $E$, ceci se note $D = \text{Vect}(u)$. 16
17
De plus, si on veut préciser le corps de base $\mathbb{K}$ du $\mathbb{K}$-espace vectoriel $E$, la droite vectorielle $D$ se note $D = \text{Vect}_{\mathbb{K}}(u)$ ou $D = \mathbb{K}u$.18
19
$\bullet$ La notion d'hyperplan est très liée aux systèmes linéaires et donc aux applications linéaires. En effet, tout hyperplan d'un espace vectoriel $E$ est le [[noyau|noyau]] d'une [[forme linéaire|forme linéaire]] _non nulle_ de $E$. Et cela a lieu même si $E$ est un espace vectoriel de dimension infinie.20
21
La première remarque nous amène à la définition suivante.22
23
#### Autre définition24
25
Un sous-espace vectoriel $F$ est un hyperplan de $E$ s'il existe un vecteur non nul $u\in E$ tel que $E = F\oplus\text{Vect}(u)$.26
27
#### Exemples28
29
$\bullet$ La droite vectorielle $D = \R\left(\begin{array}{l}1\\0\end{array}\right)=\left\{\left(\begin{array}{l}x\\0\end{array}\right), x\in\R\right\}$ est un hyperplan de $\R^{2}$.30
31
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{1} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\0\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\0\end{array}\right)\right)$ est un hyperplan de $\R^{3}$.32
33
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{2} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\1\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\1\end{array}\right)\right)$ est aussi un hyperplan de $\R^{3}$.34
35
$\bullet$ L'ensemble des solutions du système linéaire suivant d'inconnues $x,y$ et $z$ des réels est un hyperplan de $\R^{3}$ : $\left\lbrace\begin{array}{l}2x+y+z = 0\\-x+y-z=0\end{array}\right.$.36
37
$\bullet$ Soit $E$ l'espace vectoriel des fonctions $f$ de $\R$ dans $\R$ de la forme $f : x\mapsto ax+b$ avec $(a,b)\in\R^{2}$. Alors l'ensemble $F$ des fonctions $f\in E$ telles que $f(2) = 0$ est un hyperplan de $E$.Revision 3762
9/4/2026, 6:42:55 AM · quark67
2D, 3D en caractères droits (D n'est pas une variable mathématique ici) + correction taille des accolades
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1
##### Définition intuitive2
3
Un hyperplan est un sous-espace vectoriel strict de taille maximale. Par exemple, en $3D$, un hyperplan est simplement un plan, alors qu'en $2D$ c'est une droite !3
Un hyperplan est un sous-espace vectoriel strict de taille maximale. Par exemple, en 3D, un hyperplan est simplement un plan, alors qu'en 2D c'est une droite !4
5
##### Définition formelle6
7
Un sous-espace vectoriel $H$ de $E$ est un hyperplan s'il possède un [[supplémentaire|supplémentaire]] de dimension $1$. On dit alors que $H$ est de codimension $1$ dans $E$.8
9
Plus précisément, $H$ est un hyperplan dans l'espace vectoriel $E$ s'il existe une droite vectorielle $D$ de $E$ supplémentaire à $H$.10
11
Dans ce cas, $E$ admet la décomposition en [[somme directe|somme directe]] $E = H\oplus D$.12
13
#### Remarques14
15
$\bullet$ En utilisant le concept d'[[espace engendré|espace engendré]] par une famille de vecteurs une droite vectorielle $D$ de $E$ s'écrit comme le sous-espace vectoriel engendré par un vecteur non nul $u$ de $E$, ceci se note $D = \text{Vect}(u)$. 16
17
De plus, si on veut préciser le corps de base $\mathbb{K}$ du $\mathbb{K}$-espace vectoriel $E$, la droite vectorielle $D$ se note $D = \text{Vect}_{\mathbb{K}}(u)$ ou $D = \mathbb{K}u$.18
19
$\bullet$ La notion d'hyperplan est très liée aux systèmes linéaires et donc aux applications linéaires. En effet, tout hyperplan d'un espace vectoriel $E$ est le [[noyau|noyau]] d'une [[forme linéaire|forme linéaire]] _non nulle_ de $E$. Et cela a lieu même si $E$ est un espace vectoriel de dimension infinie.20
21
La première remarque nous amène à la définition suivante.22
23
#### Autre Définition23
#### Autre définition24
25
Un sous-espace vectoriel $F$ est un hyperplan de $E$ s'il existe un vecteur non nul $u\in E$ tel que $E = F\oplus\text{Vect}(u)$.26
27
#### Exemples28
29
$\bullet$ La droite vectorielle $D = \R\left(\begin{array}{l}1\\0\end{array}\right)=\{\left(\begin{array}{l}x\\0\end{array}\right), x\in\R\}$ est un hyperplan de $\R^{2}$.29
$\bullet$ La droite vectorielle $D = \R\left(\begin{array}{l}1\\0\end{array}\right)=\left\{\left(\begin{array}{l}x\\0\end{array}\right), x\in\R\right\}$ est un hyperplan de $\R^{2}$.30
31
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{1} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\0\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\0\end{array}\right)\right)$ est un hyperplan de $\R^{3}$.32
33
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{2} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\1\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\1\end{array}\right)\right)$ est aussi un hyperplan de $\R^{3}$.34
35
$\bullet$ L'ensemble des solutions du système linéaire suivant d'inconnues $x,y$ et $z$ des réels est un hyperplan de $\R^{3}$ : $\left\lbrace\begin{array}{l}2x+y+z = 0\\-x+y-z=0\end{array}\right.$.36
37
$\bullet$ Soit $E$ l'espace vectoriel des fonctions $f$ de $\R$ dans $\R$ de la forme $f : x\mapsto ax+b$ avec $(a,b)\in\R^{2}$. Alors l'ensemble $F$ des fonctions $f\in E$ telles que $f(2) = 0$ est un hyperplan de $E$.Revision 3681
9/3/2026, 12:24:31 PM · Sequoia
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9/3/2026, 12:24:29 PM · Sequoia
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Revision 3679
9/3/2026, 12:24:24 PM · Sequoia
Updated text
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1
##### Définition intuitive2
3
Soit $E$ un [[Corps|K]]-[[espace vectoriel]] de dimension $n\in \N$.3
Un hyperplan est un sous-espace vectoriel strict de taille maximale. Par exemple, en $3D$, un hyperplan est simplement un plan, alors qu'en $2D$ c'est une droite !4
Un hyperplan $H$ est un [[sous-espace vectoriel]] de dimension $n-1$ tel qu’il existe une droite vectorielle en somme directe qui permet de recréer $E$.5
6
Par exemple un plan 2D et une droite qui lui est perpendiculaire. Le plan 2D est donc un hyperplan d’un volume 3D.7
8
##### Définition formelle9
10
Un sous-espace vectoriel $F$ de $E$ est un hyperplan s'il possède un [[supplémentaire|supplémentaire]] de dimension $1$. On dit alors que $F$ est de codimension $1$ dans $E$.7
Un sous-espace vectoriel $H$ de $E$ est un hyperplan s'il possède un [[supplémentaire|supplémentaire]] de dimension $1$. On dit alors que $H$ est de codimension $1$ dans $E$.11
12
Plus précisément, $F$ est un hyperplan dans l'espace vectoriel $E$ s'il existe une droite vectorielle $D$ de $E$ supplémentaire à $F$.9
Plus précisément, $H$ est un hyperplan dans l'espace vectoriel $E$ s'il existe une droite vectorielle $D$ de $E$ supplémentaire à $H$.13
14
Dans ce cas, $E$ admet la décomposition en [[somme directe|somme directe]] $E = F\oplus D$.11
Dans ce cas, $E$ admet la décomposition en [[somme directe|somme directe]] $E = H\oplus D$.15
16
#### Remarques17
18
$\bullet$ En utilisant le concept d'[[espace engendré|espace engendré]] par une famille de vecteurs une droite vectorielle $D$ de $E$ s'écrit comme le sous-espace vectoriel engendré par un vecteur non nul $u$ de $E$, ceci se note $D = \text{Vect}(u)$. 19
20
De plus, si on veut préciser le corps de base $\mathbb{K}$ du $\mathbb{K}$-espace vectoriel $E$, la droite vectorielle $D$ se note $D = \text{Vect}_{\mathbb{K}}(u)$ ou $D = \mathbb{K}u$.21
22
$\bullet$ La notion d'hyperplan est très liée aux systèmes linéaires et donc aux applications linéaires. En effet, tout hyperplan d'un espace vectoriel $E$ est le noyau d'une forme linéaire non nulle de $E$. Et cela a lieu même si $E$ est un espace vectoriel de dimension infinie.19
$\bullet$ La notion d'hyperplan est très liée aux systèmes linéaires et donc aux applications linéaires. En effet, tout hyperplan d'un espace vectoriel $E$ est le [[noyau|noyau]] d'une [[forme linéaire|forme linéaire]] _non nulle_ de $E$. Et cela a lieu même si $E$ est un espace vectoriel de dimension infinie.23
24
La première remarque nous amène à la définition suivante.25
26
#### Autre Définition27
28
Un sous-espace vectoriel $F$ est un hyperplan de $E$ s'il existe un vecteur non nul $u\in E$ tel que $E = F\oplus\text{Vect}(u)$.29
30
#### Exemples31
32
$\bullet$ La droite vectorielle $D = \R\left(\begin{array}{l}1\\0\end{array}\right)$ est un hyperplan de $\R^{2}$.29
$\bullet$ La droite vectorielle $D = \R\left(\begin{array}{l}1\\0\end{array}\right)=\{\left(\begin{array}{l}x\\0\end{array}\right), x\in\R\}$ est un hyperplan de $\R^{2}$.33
34
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{1} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\0\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\0\end{array}\right)\right)$ est un hyperplan de $\R^{3}$.35
36
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{2} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\1\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\1\end{array}\right)\right)$ est aussi un hyperplan de $\R^{3}$.37
38
$\bullet$ L'ensemble des solutions du système linéaire suivant d'inconnues $x,y$ et $z$ des réels est un hyperplan de $\R^{3}$ : $\left\lbrace\begin{array}{l}2x+y+z = 0\\-x+y-z=0\end{array}\right.$.39
40
$\bullet$ Soit $E$ l'espace vectoriel des fonctions $f$ de $\R$ dans $\R$ de la forme $f : x\mapsto ax+b$ avec $(a,b)\in\R^{2}$. Alors l'ensemble $F$ des fonctions $f\in E$ telles que $f(2) = 0$ est un hyperplan de $E$.Revision 3678
9/3/2026, 12:21:08 PM · Ulysse85
Ajout de la définition formelle, des remarques, de l'autre définition, des exemples et de l'exercice "Hyperplan en tant que sous-espace maximal"
linked exercisesNoneHyperplan en tant que sous-espace maximal
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1
##### Définition intuitive2
3
Soit $E$ un [[Corps|K]]-[[espace vectoriel]] de dimension $n\in \N$.4
Un hyperplan $H$ est un [[sous-espace vectoriel]] de dimension $n-1$ tel qu’il existe une droite vectorielle en somme directe qui permet de recréer $E$.5
6
Par exemple un plan 2D et une droite qui lui est perpendiculaire. Le plan 2D est donc un hyperplan d’un volume 3D.7
8
##### Définition formelle9
10
À compléter10
Un sous-espace vectoriel $F$ de $E$ est un hyperplan s'il possède un [[supplémentaire|supplémentaire]] de dimension $1$. On dit alors que $F$ est de codimension $1$ dans $E$.11
12
Plus précisément, $F$ est un hyperplan dans l'espace vectoriel $E$ s'il existe une droite vectorielle $D$ de $E$ supplémentaire à $F$.13
14
Dans ce cas, $E$ admet la décomposition en [[somme directe|somme directe]] $E = F\oplus D$.15
16
#### Remarques17
18
$\bullet$ En utilisant le concept d'[[espace engendré|espace engendré]] par une famille de vecteurs une droite vectorielle $D$ de $E$ s'écrit comme le sous-espace vectoriel engendré par un vecteur non nul $u$ de $E$, ceci se note $D = \text{Vect}(u)$. 19
20
De plus, si on veut préciser le corps de base $\mathbb{K}$ du $\mathbb{K}$-espace vectoriel $E$, la droite vectorielle $D$ se note $D = \text{Vect}_{\mathbb{K}}(u)$ ou $D = \mathbb{K}u$.21
22
$\bullet$ La notion d'hyperplan est très liée aux systèmes linéaires et donc aux applications linéaires. En effet, tout hyperplan d'un espace vectoriel $E$ est le noyau d'une forme linéaire non nulle de $E$. Et cela a lieu même si $E$ est un espace vectoriel de dimension infinie.23
24
La première remarque nous amène à la définition suivante.25
26
#### Autre Définition27
28
Un sous-espace vectoriel $F$ est un hyperplan de $E$ s'il existe un vecteur non nul $u\in E$ tel que $E = F\oplus\text{Vect}(u)$.29
30
#### Exemples31
32
$\bullet$ La droite vectorielle $D = \R\left(\begin{array}{l}1\\0\end{array}\right)$ est un hyperplan de $\R^{2}$.33
34
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{1} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\0\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\0\end{array}\right)\right)$ est un hyperplan de $\R^{3}$.35
36
$\bullet$ Le plan vectoriel $P_{2} = \text{Vect}\left(\left(\begin{array}{l}1\\1\\0\end{array}\right), \left(\begin{array}{l}0\\1\\1\end{array}\right)\right)$ est aussi un hyperplan de $\R^{3}$.37
38
$\bullet$ L'ensemble des solutions du système linéaire suivant d'inconnues $x,y$ et $z$ des réels est un hyperplan de $\R^{3}$ : $\left\lbrace\begin{array}{l}2x+y+z = 0\\-x+y-z=0\end{array}\right.$.39
40
$\bullet$ Soit $E$ l'espace vectoriel des fonctions $f$ de $\R$ dans $\R$ de la forme $f : x\mapsto ax+b$ avec $(a,b)\in\R^{2}$. Alors l'ensemble $F$ des fonctions $f\in E$ telles que $f(2) = 0$ est un hyperplan de $E$.Revision 2885
8/30/2026, 12:23:51 PM · Him
Updated title and domain
titlehyperplanHyperplan
domainOtherLinear algebra
Revision 2882
8/30/2026, 12:23:12 PM · Him
Updated text
Compare with revision 28812 changed lines
1
##### Définition intuitive2
3
Soit $E$ un [[Corps|K]]-[[espace vectoriel]] de dimension $n\in \N$.4
Un hyperplan $H$ est un espace de dimension $n-1$ tel qu’il existe une droite vectorielle en somme directe qui permet de recréer $E$.4
Un hyperplan $H$ est un [[sous-espace vectoriel]] de dimension $n-1$ tel qu’il existe une droite vectorielle en somme directe qui permet de recréer $E$.5
6
Par exemple un plan 2D et une droite qui lui est perpendiculaire. Le plan 2D est donc un hyperplan d’un volume 3D.7
8
##### Définition formelle9
10
À compléterRevision 2881
8/30/2026, 12:21:47 PM · Him
Concept created
##### Définition intuitive Soit $E$ un [[Corps|K]]-[[espace vectoriel]] de dimension $n\in \N$. Un hyperplan $H$ est un espace de dimension $n-1$ tel qu’il existe une droite vectorielle en somme directe qui permet de recréer $E$. Par exemple un plan 2D et une droite qui lui est perpendiculaire. Le plan 2D est donc un hyperplan d’un volume 3D. ##### Définition formelle À compléter