Introduction à la théorie de Galois (Coursera)

Introduction à la théorie de Galois (Coursera)

Le cours expose la théorie de Galois, du classique critère de non-résolubilité des équations polynomiales aux méthodes plus avancées de calcul de groupes de Galois par réduction modulo un nombre premier. Le thème général de cette théorie est l'étude des racines d'un polynôme et concerne en particulier la possibilité de les exprimer à partir des coefficients de ce polynôme. Evariste Galois considère les symétries de ces racines et associe ainsi à ce polynôme un groupe de permutations de ses racines, que l'on appelle maintenant son groupe de Galois.

Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.

Il dégage à cette occasion pour la première fois, dans ce cadre, la notion de groupe, maintenant omniprésente en mathématiques. Son étude lui permet d'expliquer pourquoi les racines d'une équation prise au hasard ne s'expriment en général pas par des formules algébriques faisant intervenir ses coefficients à partir du degré 5, un résultat démontré auparavant par Abel. Plus généralement, l'étude du groupe de Galois du polynôme permet de dire exactement quand une telle formule existe. C'est ce que l'on appelle la correspondance de Galois : elle relie d'une part la théorie des corps, d'autre part la théorie des groupes.
Ce cours expliquera cette théorie en n'utilisant que des résultats de base d'algèbre linéaire. Nous étudierons d'un côté la théorie des corps, c'est-à-dire la façon dont les corps s'emboîtent les uns dans les autres, en introduisant la notion de nombre algébrique (essentiellement les racines de polynômes). D'un autre côté, nous introduirons les éléments nécessaires à l'étude des groupes de permutations. Cela nous permettra d'expliquer la théorie de Galois, non seulement dans son cadre d'origine, c'est-à-dire quand les coefficients du polynôme sont des nombres entiers, mais aussi dans un cadre plus général, par exemple lorsqu'on réduit ces coefficients modulo un nombre premier p.
Le cours culminera avec une comparaison des groupes de Galois dans ces deux situations (« entière » et après réduction modulo p), fournissant ainsi un outil de calcul puissant de ces groupes.
Ce cours est l'occasion d'aborder des notions d'algèbre variées, essentielles dans de nombreux domaines des mathématiques, de manière très simple pour très rapidement aboutir à des résultats tout à fait remarquables. Nous n'avons pas cherché la généralité maximale mais au contraire à aller rapidement à l'essentiel en utilisant le minimum de formalisme abstrait. Le MOOCueur intéressé sera alors armé pour aller plus loin, notamment grâce à la bibliographie ou à des cours plus avancés.

Syllabus

WEEK 1
Introduction
description du problème et quelques résultats sur les polynômes d'une variable comme échauffement

WEEK 2
Extensions de corps
algébricité, corps algébriquement clos, lemme de l'élément primitif

WEEK 3
Polynôme minimal
éléments conjugués

WEEK 4
Corps fini
Frobenius, automorphismes, extensions de corps finis

WEEK 5
Théorie des groupes I
résultats de base, ordre d’un élément, théorème de Lagrange

WEEK 6
Correspondance de Galois
lemme d'Artin, groupes de Galois, correspondance de Galois

WEEK 7
Théorie des groupes II
groupes résolubles, non résolubilité du groupe symétrique Sn pour n plus grand ou égal à 5

WEEK 8
Cyclotomie I
extension cyclotomique générale, théorie de Kummer

WEEK 9
Théorèmes de résolubilité de Galois
critère de résolubilité, théorème de Galois en degré p

WEEK 10
Réduction mod p
groupes de Galois de polynômes à coefficients entiers par réduction modulo p

WEEK 11
Compléments
Cyclotomie sur Q (grâce à la réduction modulo p) et autres applications.

Go to Class
MOOC List is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Related Courses

Analytic Combinatorics (Coursera) Coursera
Princeton University

Analytic Combinatorics (Coursera)

Analytic Combinatorics teaches a calculus that enables precise quantitative predictions of large combinatorial structures. This course introduces the symbolic method to derive functional relations among ordinary, exponential, and multivariate generating functions, and methods in complex analysis for deriving accurate asymptotics from the GF equations. All the features of this course are available for free. It does not offer a certificate upon completion.

Sep 7th 2026
5-12 Weeks
Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 (Coursera)

This class presents the fundamental probability and statistical concepts used in elementary data analysis. It will be taught at an introductory level for students with junior or senior college-level mathematical training including a working knowledge of calculus. A small amount of linear algebra and programming are useful for the class, but not required.

Sep 14th 2026
4 Weeks
Matrix Methods (Coursera) Coursera
University of Minnesota

Matrix Methods (Coursera)

Mathematical Matrix Methods lie at the root of most methods of machine learning and data analysis of tabular data. Learn the basics of Matrix Methods, including matrix-matrix multiplication, solving linear equations, orthogonality, and best least squares approximation. Discover the Singular Value Decomposition that plays a fundamental role in dimensionality reduction, Principal Component Analysis, and noise reduction.

Sep 14th 2026
5-12 Weeks
Differential Equations for Engineers (Coursera) Coursera
The Hong Kong University of Science and Technology - HKUST

Differential Equations for Engineers (Coursera)

This course is about differential equations and covers material that all engineers should know. Both basic theory and applications are taught. In the first five weeks we will learn about ordinary differential equations, and in the final week, partial differential equations. The course is composed of 56 short lecture videos, with a few simple problems to solve following each lecture. And after each substantial topic, there is a short practice quiz. Solutions to the problems and practice quizzes can be found in instructor-provided lecture notes. There are a total of six weeks in the course, and at the end of each week there is an assessed quiz.

Aug 31st 2026
5-12 Weeks
Calculus: Single Variable Part 3 - Integration (Coursera) Coursera
University of Pennsylvania

Calculus: Single Variable Part 3 - Integration (Coursera)

Calculus is one of the grandest achievements of human thought, explaining everything from planetary orbits to the optimal size of a city to the periodicity of a heartbeat. This brisk course covers the core ideas of single-variable Calculus with emphases on conceptual understanding and applications. The course is ideal for students beginning in the engineering, physical, and social sciences.

Aug 31st 2026
4 Weeks
Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms (Coursera) Coursera
University of Washington

Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms (Coursera)

Data analysis has replaced data acquisition as the bottleneck to evidence-based decision making --- we are drowning in it. Extracting knowledge from large, heterogeneous, and noisy datasets requires not only powerful computing resources, but the programming abstractions to use them effectively. The abstractions that emerged in the last decade blend ideas from parallel databases, distributed systems, and programming languages to create a new class of scalable data analytics platforms that form the foundation for data science at realistic scales.

Aug 31st 2026
4 Weeks
Discrete Mathematics (Coursera) Coursera
Shanghai Jiao Tong University

Discrete Mathematics (Coursera)

Discrete mathematics forms the mathematical foundation of computer and information science. It is also a fascinating subject in itself. Learners will become familiar with a broad range of mathematical objects like sets, functions, relations, graphs, that are omnipresent in computer science. Perhaps more importantly, they will reach a certain level of mathematical maturity - being able to understand formal statements and their proofs; coming up with rigorous proofs themselves; and coming up with interesting results.

Aug 31st 2026
5-12 Weeks
Introduction to Complex Analysis (Coursera) Coursera
Wesleyan University

Introduction to Complex Analysis (Coursera)

This course provides an introduction to complex analysis which is the theory of complex functions of a complex variable. We will start by introducing the complex plane, along with the algebra and geometry of complex numbers, and then we will make our way via differentiation, integration, complex dynamics, power series representation and Laurent series into territories at the edge of what is known today.

Sep 14th 2026
5-12 Weeks
Single Variable Calculus (Coursera) Coursera
University of Pennsylvania

Single Variable Calculus (Coursera)

Calculus is one of the grandest achievements of human thought, explaining everything from planetary orbits to the optimal size of a city to the periodicity of a heartbeat. This brisk course covers the core ideas of single-variable Calculus with emphases on conceptual understanding and applications. The course is ideal for students beginning in the engineering, physical, and social sciences. Distinguishing features of the course include: 1) the introduction and use of Taylor series and approximations from the beginning; 2) a novel synthesis of discrete and continuous forms of Calculus; 3) an emphasis on the conceptual over the computational; and 4) a clear, dynamic, unified approach.

Aug 31st 2026
5-12 Weeks
Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models (Coursera) Coursera
Johns Hopkins University

Advanced Linear Models for Data Science 2: Statistical Linear Models (Coursera)

Welcome to the Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. This class is an introduction to least squares from a linear algebraic and mathematical perspective. Before beginning the class make sure that you have the following: a basic understanding of linear algebra and multivariate calculus; a basic understanding of statistics and regression models; at least a little familiarity with proof based mathematics; basic knowledge of the R programming language.

Aug 31st 2026
4 Weeks
Analysis of Algorithms (Coursera) Coursera
Princeton University

Analysis of Algorithms (Coursera)

This course teaches a calculus that enables precise quantitative predictions of large combinatorial structures. In addition, this course covers generating functions and real asymptotics and then introduces the symbolic method in the context of applications in the analysis of algorithms and basic structures such as permutations, trees, strings, words, and mappings.

Aug 31st 2026
5-12 Weeks
Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1 (Coursera) Coursera
École Polytechnique

Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1 (Coursera)

Ce cours d'introduction aux probabilités a la même contenu que le cours de tronc commun de première année de l'École polytechnique donné par Sylvie Méléard. Le cours introduit graduellement la notion de variable aléatoire et culmine avec la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Les notions mathématiques nécessaires sont introduites au fil du cours et de nombreux exercices corrigés sont proposés.

Sep 7th 2026
5-12 Weeks