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298. Existence et unicité de la racine carrée entière et du reste d’un entier naturel (2/3)

Cet article constitue le prolongement du contenu rédigé dans l'article 297.

Soit $a$ un entier naturel. Alors il existe un unique entier naturel $b$ et un unique entier positif $r$ inférieur ou égal à $2b$, tels que :

\boxed{a=b^2+r.}

Exemple avec le nombre $180$

Vous allez constater que les identités remarquables font apparaître des nombres impairs consécutifs.

En effet, partez de :

180 = 0^2 + 180.

Vous posez $u_0 = 180$ de sorte que :

180 = 0^2+u_0.

Vous cherchez à faire apparaître $1^2.$

\begin{align*}
180 &= 1^2  + u_0 + 0^2 -1^2\\
&=1^2+u_0+(0-1)(0+1)\\
&=1^2 +u_0-1.
\end{align*}

Vous posez donc $u_1 = u_0-1$, de sorte que :

180 = 1^2 + u_1.

Comme $u_1 \notin \llbracket 0, 2\rrbracket$ vous déduisez que $u_1$ n’est pas le reste de la racine carrée entière de $180.$

Vous poursuivez.

\begin{align*}
180 &=1^2 + u_1\\
&=2^2+u_1+1^2-2^2\\
&=2^2+u_1+(1-2)(1+2)\\
&=2^2+u_1-3.
\end{align*}

Vous posez $u_2 = u_1-3$ pour obtenir :

180 = 2^2+u_2.

Le calcul de $u_2$ fournit :

\begin{align*}
u_2 &= u_1-3\\
&= u_0-1-3\\
&= 180-1-3\\
&=176.
\end{align*}

Comme $u_2 \notin \llbracket 0, 4\rrbracket$ vous déduisez que $u_2$ n’est pas le reste de la racine carrée entière de $180.$

Vous poursuivez.

\begin{align*}
180  &=2^2+u_2\\
&= 3^2+u_2+2^2-3^2\\
&=3^2+u_2+(2-3)(2+3)\\
&=3^2+u_2-5
\end{align*}

En posant $u_3 = u_2-5$ vous avez obtenu :

180 = 3^2+u_3.

Compte tenu de ce qui précède, une idée consiste à définir la suite $(u_n)_{n\geq 0}$ de la façon suivante. Vous posez $u_0=180$ et pour tout entier naturel $n$ :

u_{n+1} = u_n - (2n+1).

Alors il semblerait que, pour tout entier naturel $n$, $180 = n^2+u_n.$

Cas général

Soit $a$ un entier naturel fixé.

Vous définissez une suite $(u_n)_{n\geq 0}$ en posant $u_0=a$ et pour tout entier naturel $n$ :

\boxed{u_{n+1} = u_n - (2n+1).}

Pour tout entier naturel $n$, vous notez $\mathscr{P}(n)$ la propriété : « $a = n^2+u_n$ ».

Initialisation. Puisque :

\begin{align*}
0^2+u_0 &= 0+a\\
&=a
\end{align*}

vous déduisez que $\mathscr{P}(0)$ est vérifiée.

Hérédité. Soit $n$ un entier naturel tel que $\mathscr{P}(n)$ soit vérifiée.

Alors :

\begin{align*}
a &= n^2+u_n\\
&=(n+1)^2+u_n+n^2-(n+1)^2\\
&=(n+1)^2+u_n+(n-n-1)(n+n+1)\\
&=(n+1)^2+u_n-(2n+1)\\
&=(n+1)^2+u_{n+1}.
\end{align*}

Ainsi $\mathscr{P}(n+1)$ est vérifiée.

Conclusion. Il a été établi par récurrence que :

\boxed{\forall n\in\N, a = n^2+u_n.}

Changement de signe de la suite $(u_n)_{n\geq 0}$

Soit $n$ un entier naturel.

\begin{align*}
u_{n+1}-u_n = -(2n+1).
\end{align*}

Comme $2n+1 \geq 1$ vous déduisez que $u_{n+1}-u_n$ est strictement négatif.

La suite $(u_n)_{n\geq 0}$ est strictement décroissante.

D’une part, $u_0 = a$ donc $u_0\geq 0.$

Le premier terme de la suite $(u_n)_{n\geq 0}$ est positif.

Supposez, en raisonnant par l’absurde, que, pour tout entier $n\geq 1$ vous ayez $u_n\geq 0.$

L’ensemble

A = \{u_n, n\in\NN\}

est non vide puisqu’il contient $u_1.$

A cause de l’hypothèse, $(u_n)_{n\geq 1}$ est une suite d’entiers positifs.

Donc $A$ est une partie de $\N$ non vide. Notez $m$ le minimum de $A.$

Comme $m\in A$ il existe $n\in\NN$ tel que $m = u_n.$

Comme $n+1\in\NN$ vous déduisez $u_{n+1}\in A.$ Par définition du minimum de $A$, $u_{n+1}\geq m.$

Vous déduisez qu’il existe un entier $n$ tel que $u_{n+1}\geq u_n.$ Or cela est impossible puisque $u_{n+1}< u_n$ par stricte décroissance de la suite $(u_n)_{n\geq 1}.$

Vous déduisez donc qu’il existe un entier $p$ non nul tel que $u_p < 0.$

Par conséquent, l’ensemble

B=\{n\in\N, u_n<0\}

est non vide.

Comme $B\subset \N$ vous déduisez que $B$ admet un plus petit élément qui sera noté $q.$

\boxed{q = \mathrm{Min}\{n\in\N, u_n< 0\}.}

Vous avez $q\in B$ et vous déduisez $u_q<0.$ Comme $u_0$ est positif, cela impose $q\neq 0$ donc $q\geq 1.$

Du coup $q-1\in\N.$ Il est impossible d’avoir $q-1\in B$ puisque $q$ est le minimum de $B.$ Donc $u_{q-1}\geq 0.$

Ainsi, il existe un entier naturel $q$ non nul tel que :

\boxed{\begin{align*}
u_q &< 0\\
u_{q-1}&\geq0.
\end{align*}
}

Démontrez que $q-1$ est la racine carrée entière de $a$

Tout d’abord :

a = (q-1)^2+u_{q-1}

Il est déjà acquis que $u_{q-1}$ est positif ou nul.

Il reste à comprendre pourquoi $u_{q-1}$ serait inférieur ou égal à $2q-2.$

Supposez le contraire en raisonnant par l’absurde, de sorte que :

u_{q-1} >2q-2.

Alors :

u_{q-1}\geq 2q-1.

Du coup, par soustraction :

u_{q-1}-(2q-1)\geq 0.

Or, la relation de récurrence qui définit la suite $(u_n)_{n\geq 0}$ fournit :

u_{q} = u_{q-1} - (2q-1).

Donc $u_q\geq 0$, ce qui contredit l’inégalité $u_q<0.$

Ainsi, vous avez démontré que :

\left\{
\begin{align*}
a &= (q-1)^2+u_{q-1}\\
q-1&\in\llbracket 0, 2q-2\rrbracket.
\end{align*}
\right.

D’après le contenu rédigé dans l'article 297 l’unicité de la racine carrée entière et du reste associés permettent de conclure :

\boxed{
\begin{align*}
b &= q-1\\
r &= u_{q-1}.
\end{align*}
}

Concluez

Pour tout entier naturel $a$, il existe un unique couple $(b,r)$ avec $b\in\N$ et $r\in\llbracket 0, 2b\rrbracket$ tel que :

a = b^2+r.

La suite définie par $u_0 = a$ et, pour tout entier naturel $n$, $u_{n+1} = u_n-(2n+1)$ finit par avoir des termes strictement négatifs à partir d’un certain rang. Soit $q$ ce rang. Alors :

\boxed{
\begin{align*}
b &= q-1\\
r &= u_{q-1}.
\end{align*}
}

Illustration avec le reste et la racine carrée entière de $180$

Vous posez $u_0 = 180$ et, pour tout entier naturel $n$, $u_{n+1} = u_n-(2n+1).$

Vous calculez les termes de la suite précitée jusqu’à obtenir un nombre strictement négatif.

\begin{array}{|c|c|}
\hline
n & u_n\\
\hline
0 & 180\\
1 & 180-1 = 179\\
2 & 179-3 = 176\\
3 & 176-5 = 171\\
4 & 171-7 = 164\\
5 & 164-9 = 155\\
6 & 155-11 = 144\\
7 & 144-13 = 131\\
8 & 131-15 = 116\\
9 & 116-17 = 99\\
10 & 99-19 = 80\\
11 & 80-21 = 59\\
12 & 59-23 = 36\\
13 & 36-25 = 11\\
14 & 11-27 = -16.\\
\hline
\end{array}

Il apparaît que $q = 14$ donc $b = 13$ et $r = u_{13} = 11$ et donc :

\begin{align*}
180 &= 13^2+11\\
11&\in\llbracket 0, 26\rrbracket.
\end{align*}

Remarque. A la ligne où $n=k$ la soustraction avec le nombre impair $2k-1$ est effectuée. A la ligne $n=k$, la soustraction qui apparaît à la ligne suivante est effectuée avec le nombre impair $2k+1.$
Le dernier nombre impair qui est soustrait n’est autre que $27.$ Ainsi, vous savez que $b = \frac{27-1}{2} = 13$ et que le reste $r$ est le résultat de l’avant-dernière soustraction.

Illustration avec le reste et la racine carrée entière de $212$

Dans cette section, vous allez juste soustraire les nombres impairs consécutifs jusqu’à la première obtention d’un nombre strictement négatif. Cela évitera de compter le nombre de soustractions effectuées pour trouver $b.$

\begin{array}{ll}
212&\\
212-1&=211\\
211-3&=208\\
208-5&=203\\
203-7&=196\\
196-9&=187\\
187-11&=176\\
176-13&=163\\
163-15&=148\\
148-17&=131\\
131-19&=112\\
112-21&=91\\
91-23&=68\\
68-25&=43\\
43-27&=16\\
16-29 &=-13.
\end{array}

Le dernier nombre impair utilisé est $29$ donc la racine carrée entière de $212$ est :

b = \frac{29-1}{2} = 14.

Le reste est $16$, c’est le résultat de l’avant-dernière soustraction, de sorte qu’au final :

212 = 14^2+16\\
16\in\llbracket 0, 28\rrbracket.

Prolongement

L’ avantage de cette méthode : la racine carrée entière ainsi que le reste associé d’un entier naturel sont calculables uniquement avec des entiers et des soustractions et ce, sans avoir à deviner au préalable la valeur du résultat.

L’inconvénient : le nombre de soustractions à effectuer est assez long. Afin d’éviter ce phénomène, un découpage du nombre de départ $a$ peut être effectué par paquets de deux chiffres afin d’accélérer le processus. Cela est traité dans le contenu rédigé dans l'article 299.

297. Existence et unicité de la racine carrée entière et du reste d’un entier naturel (1/3)

Soit $a$ un nombre entier naturel. L’objectif de cet article est de démontrer qu’il existe un unique couple $(b,r)$ avec $b\in\N$ et $r\in\llbracket 0, 2b\rrbracket$ tel que :

a = b^2+r.

Preuve de l’existence

Vous considérez l’ensemble $A$ défini par :

A=\{k\in\NN, k^2 >a\}.

Montrez que cet ensemble est non vide

Subdivisez cette question en trois cas.

Cas n°1. Si $a=0$ vous posez $k=1$ et remarquez que $k^2>a$ donc $k\in A$ et $A$ est non vide.

Cas n°2. De même, si $a=1$, vous posez $k=2.$ Alors $k^2>a$ donc $k\in A$ et $A$ est non vide.

Cas n°3. Si $a\geq 2$ vous posez $k=a$ et remarquez que :

\begin{align*}
k^2-a &= a^2-a\\
&=a(a-1).
\end{align*}

Comme $a\geq 2$, $a\in\NN$ et vous obtenez $a-1\geq 1$ et par produit $a(a-1)\geq 2$ donc $a(a-1)>0.$ Par suite, $k^2>a$ donc $k\in A$ et $A$ est non vide.

Il vient d’être vu que l’ensemble $A$ est non vide, comme annoncé.

Déduisez-en l’existence

L’ensemble $A$ étant une partie de $\N$ non vide, il admet un plus petit élément, qui sera noté $B.$

Comme $B\in A$ vous avez $B \geq 1.$

Dans la suite, vous posez $b = B-1.$ Il convient de remarquer que $B\in\N$ et que $B\geq 1$ donc $b\in \N.$

Comme $B\in A$ vous déduisez $B^2>a$ donc $(b+1)^2>a.$ En développant vous déduisez :

\begin{align*}
a&< b^2+2b+1\\
a&\leq b^2+2b\\
a-b^2&\leq 2b.
\end{align*}

Or, $B-1<B$ et $B$ est le minimum de $A.$ Donc $B-1\notin A$ donc $b\notin A.$ Or $b\in\N$ donc $b^2\leq a.$

Vous déduisez que :

0\leq a-b^2\leq2b.

Concluez

Vous posez :

\boxed{
\begin{align*}
B &= \mathrm{Min} \{k\in\NN, k^2>a\}\\
b &= B-1\\
r &=a-b^2.
\end{align*}
}

Alors :

\left\{\begin{align*}
a &= b^2+r\\
b&\in\N\\
r&\in\llbracket 0, 2b\rrbracket.
\end{align*}
\right.

Preuve de l’unicité

Supposez qu’il existe un couple $(b’,r’)$ tel que :

\left\{\begin{align*}
a &= b'^2+r'\\
b'&\in\N\\
r'&\in\llbracket 0, 2b'\rrbracket.
\end{align*}
\right.

D’une part, vous remarquez que $r< 2b+1$ donc :

\begin{align*}
a< b^2+(2b+1)\\
a < (b+1)^2.
\end{align*}

Comme $a = b’^2+r’$ avec $r’$ positif, vous déduisez :

a\geq b'^2.

Mis bout à bout, il vient :

\begin{align*}
b'^2\leq a < (b+1)^2\\
b'^2<(b+1)^2\\
0< (b+1)^2-b'^2\\
0< (b+1+b')(b+1-b').
\end{align*}

Comme $b$ et $b’$ sont positifs, vous déduisez que $b+b’\geq 0$ et donc $b+b’+1$ est strictement positif. Du coup :

\begin{align*}
0 < b+1-b'\\
b'< b+1\\
b' \leq b.
\end{align*}

D’autre part, vous partez de l’inégalité $r'< 2b’+1$ donc :

\begin{align*}
a< b'^2+(2b'+1)\\
a < (b'+1)^2.
\end{align*}

Comme $a = b^2+r$ avec $r$ positif, vous déduisez :

a\geq b^2.

Du coup :

\begin{align*}
b^2\leq a < (b'+1)^2\\
b^2< (b'+1)^2\\
b < b'+1\\
b\leq b'.
\end{align*}

Ainsi :

b=b'.

Ensuite :

\begin{align*}
r &= a-b^2\\
&=a-b'^2\\
&=r'.
\end{align*}

L’unicité est ainsi démontrée.

Exemple

Considérez le cas où $a = 180.$

Il s’agit de trouver le minimum de l’ensemble $A =\{k\in\NN, k^2> 180\}.$

Vous testez successivement :

\begin{array}{|c|c|}
\hline
k & k^ 2\\ \hline
1 & 1\\
2 & 4\\
3 & 9\\
4 & 16\\
5 & 25\\
6 & 36\\
7 & 49\\
8 & 64\\
9 & 81\\
10 & 100\\
11 & 121\\
12 & 144\\
13 & 169 \\
14 & 196\\ \hline
\end{array}

Vous constatez que :

\forall k\in\llbracket1, 13\rrbracket, k\notin A.

Comme $14\in A$ vous déduisez que :

\mathrm{Min} A = 14.

Ainsi $b = 14-1 = 13.$

Ensuite :

\begin{align*}
r &= 180-13^2\\
&=180-169\\
&=11.
\end{align*}

Vous remarquez que vous avez bien $r\in\llbracket 0, 26\rrbracket$ soit $0\leq r\leq 2b.$

Conclusion : $180$ a pour racine carrée entière $13$ et a pour reste $11.$

\left\{\begin{align*}
180 &= 13^2+11\\
11&\in\llbracket 0, 26\rrbracket.
\end{align*}
\right.

Prolongement

L’approche qui a été utilisée pour trouver la racine carrée entière de $180$ est assez calculatoire : tous les carrés des nombres allant de $1$ à $14$ ont été déterminés afin d’en déduire le minimum de l’ensemble $A$ et donc $b.$

Une approche utilisant des nombres impairs et des soustractions permettra de déterminer le reste $r$ ainsi que $b.$ Cela est traité dans le contenu rédigé dans l'article 298.

296. Déterminez sans division si un nombre est premier (2/2)

Soit $n$ un nombre impair supérieur ou égal à $7$ et qui n’est pas un carré.

L’objectif de cet article est de démontrer que la méthode suivie dans le contenu rédigé dans l'article 295 fonctionne bien.

Elle fournit toujours une réponse en un nombre fini d’étapes et permet de conclure que :

  • soit le nombre $n$ est premier :
  • soit il ne l’est pas – on dit qu’il est composé – et il vous permet d’écrire $n$ comme le produit de deux entiers explicites qui sont différents de $1$ et de $n.$

Le point de départ

Vous considérez l’ensemble :

A = \{m\in\N, m^2>n\}.

Comme l’entier $n$ est supérieur ou égal à $7$, l’entier $n-1$ est supérieur ou égal à $6.$

Par produit, vous déduisez :

n(n-1)\geq 42.

Vous développez et isolez le carré de $n$ :

\begin{align*}
n^2-n&\geq 42\\
n^2&\geq n+42\\
n^2&\geq n+1\\
n^2&>n.
\end{align*}

Vous avez obtenu l’appartenance de $n$ à l’ensemble $A$, donc $A$ est non vide.

$A$ étant une partie de $\N$ non vide, vous déduisez que $A$ admet un plus petit élément.

Dans la suite, vous noterez :

\boxed{k=\mathrm{Min}\  \{m\in\N, m^2>n\}.}

Vous aurez aussi besoin du nombre $K=\frac{n+1}{2}.$ Comme $n$ est impair supérieur ou égal à $7$, $K$ est un entier supérieur ou égal à $4$ :

\boxed{K = \frac{n+1}{2}.}

Cas de la factorisation avec $1$ et $n$ et ses conséquences

La factorisation suivante de $n$ semble n’avoir que peu d’intérêt :

n = n\times 1.

Ceci n’est qu’un leurre.

Vous allez maintenant utiliser les identités remarquables bien connues des Babyloniens, qui ont formé une ancienne civilisation de la Mésopotamie. Ils ont contribué au développement des mathématiques et avaient des connaissances sur les identités remarquables.

Comme :

\begin{align*}
(n+1)^2&=n^2+2n+1\\
(n-1)^2&=n^2-2n+1\\
\end{align*}

il vient par soustraction :

(n+1)^2-(n-1)^2 = 4n.

Or, $4$ est lui-même un carré, donc :

\begin{align*}
n &= \frac{(n+1)^2}{4}-\frac{(n-1)^2}{4} \\
&=\left(\frac{n+1}{2}\right)^2-\left(\frac{n-1}{2}\right)^2\\
&=K^2-\left(\frac{n-1}{2}\right)^2.
\end{align*}

De ce résultat, vous déduisez que $K^2 – n$ est un carré et que ce carré vaut $\left(\frac{n-1}{2}\right)^2.$ Comme $n\geq 7$ il vient $n-1\geq 6$ donc $\frac{n-1}{2}\geq 3$ et par suite $\left(\frac{n-1}{2}\right)^2 \geq 9.$

Donc $K^2 – n\geq 9$ et $K^2 > n.$

Par suite, $K\in A$ et par définition du minimum de $A$, il vient :

\boxed{k\leq K.}

Étude du cas d’égalité

Supposez un instant que :

k = K.

Alors $K=\frac{n+1}{2}$ est le minimum de $A.$

Or, comme $n$ est impair supérieur ou égal à $7$, $\frac{n-1}{2}$ est un entier supérieur ou égal à $3$. Comme il est strictement inférieur à $k$, vous déduisez que $\frac{n-1}{2}\notin A.$ Donc :

\begin{align*}
\left(\frac{n-1}{2}\right)^2&\leq n\\
\frac{(n-1)^2}{4}&\leq n\\
(n-1)^2&\leq 4n\\
n^2-2n+1&\leq 4n\\
n^2-6n&\leq -1\\
n^2-6n+9&\leq 8\\
(n-3)^2 &< 9\\
n-3&<3\\
n&<6.
\end{align*}

Ceci est absurde puisque $n\geq 7.$ Il est donc impossible d’avoir $k=K$ et par suite :

\boxed{k < K.}

Le test par la méthode de Fermat

De ce qui précède, l’ensemble $B$ défini par :

B = \{\ell^2-n, \ell\in\llbracket k, K-1\rrbracket\}.

est non vide.

Deux cas se produisent.

Cas 1 : l’ensemble $B$ contient un carré

Sous cette hypothèse, il existe un entier $\ell \in \llbracket k, K-1\rrbracket$ et un entier naturel $m$ tels que :

\ell^2-n  = m^2.

Alors :

\begin{align*}
n &= \ell^2-m^2\\
&=(\ell+m)(\ell-m).
\end{align*}

D’une part, $\ell$ et $m$ sont positifs donc la somme $\ell +m$ est positive.

Comme $n\in\N^{*}$ est un multiple de $\ell+m$, la somme $\ell + m$ est strictement positive donc $\ell+m \geq 1.$

Il en résulte par la règle des signes que la différence $\ell-m$ est strictement positive aussi.

Supposez un instant que $\ell -m = 1.$ Alors : $m = \ell-1.$ Du coup :

\begin{align*}
n &= \ell^2-(\ell-1)^2\\
&=\ell^2-(\ell^2-2\ell+1)\\
&=2\ell-1.
\end{align*}

Ainsi :

\begin{align*}
\ell &= \frac{n+1}{2}\\
&=K.
\end{align*}

Cela est absurde, puisque $\ell\leq K-1.$

Il en résulte que $\ell-m$ est un entier supérieur ou égal à $2.$

Le produit :

\begin{align*}
n =(\ell+m)(\ell-m)
\end{align*}

montre que $\ell -m \leq n.$

En effet si tel n’était pas le cas, vous auriez :

\ell-m > n\\
\ell+m \geq 1

et par produit l’inégalité serait stricte :

(\ell+m)(\ell-m)>n

ce qui serait absurde.

Supposez enfin que $\ell-m = n.$

Alors nécessairement $\ell+m = 1.$

Or $\ell^2\geq k^2>n\geq 7$ donc $\ell^2 > 4$ donc $\ell > 2.$ La positivité de $m$ fournit $\ell + m >2$ ce qui contredit $\ell+m=1.$

Il a été montre que $\ell-m \in\llbracket 2, n-1\rrbracket.$ On dit que $\ell-m$ est un diviseur propre de $n.$ En effet, $n$ admet un troisième diviseur qui est différent de $1$ et de $n$.

Par suite, $n$ n’est pas premier et vous avez une factorisation par ce diviseur propre :

\begin{align*}
n =(\ell+m)(\ell-m).
\end{align*}

Cas 2 : l’ensemble $B$ ne contient pas de carré

Vous supposez, en raisonnant par l’absurde, que $n$ n’est pas un nombre premier.

Il existe un entier $d$ compris entre $2$ et $n-1$ tel que $n$ soit un multiple de $d.$

Du coup il existe aussi un entier naturel $d’$ tel que :

n = dd'.

Supposez $d’\in\{1, n\}.$ Alors $d\in\{1,n\}$ ce qui est absurde, donc $d’\in \llbracket 2, n-1\rrbracket.$

Si $d$ était pair, alors il existerait un entier naturel $d_0$ tel que $d = 2d_0$ et par suite :

n=2d_0d'.

Comme $d_0d’\in\N$ vous déduisez que $n$ est pair, ce qui est absurde.

De même, si $d’$ était pair, alors $n$ serait pair, ce qui est absurde.

Donc $d$ et $d’$ sont deux entiers impairs appartenant à l’ensemble $\llbracket 2, n-1\rrbracket.$

Le reste de la division euclidienne de $d$ par $2$ ne pouvant être nul, c’est donc qu’il est égal à $1.$ Le résultat est aussi identique pour $d’.$

Ainsi, il existe deux entiers naturels $u$ et $u’$ tels que :

\begin{align*}
d&=2u+1\\
d'&=2u'+1.
\end{align*}

Comme $d\geq 2$, vous déduisez $2u+1\geq 2$ donc $2u\geq 1$ et donc $u\neq 0$ donc $u\geq 1.$

De même, vous avez aussi $u’\geq 1.$

Utilisant à nouveau $n = dd’$ il vient :

\begin{align*}
n&=(2u+1)(2u'+1)\\
&=4uu'+2u+2u'+1\\
&=u^2+u'^2+2uu'+2u+2u'+1-(u^2+u'^2)+2uu'\\
&=(u+u'+1)^2-(u^2+u'^2-2uu')\\
&=(u+u'+1)^2-(u-u')^2.
\end{align*}

Posez $\ell = u+u’+1.$ Vous avez $\ell \in\N$ et $\ell \geq 3.$

Si vous aviez $u=u’$ alors $n$ serait le carré de $\ell$ ce qui est absurde.

Comme $u\neq u’$ vous déduisez $(u-u’)^2\geq 1$ et donc $(u+u’+1)^2-n \geq 1$ donc $(u+u’+1)^2>n$ et par suite $u+u’+1\in A.$ Cela prouve que :

\begin{align*}
k&\leq u+u'+1\\
k&\leq \ell.
\end{align*}

D’autre part, de l’égalité $n = 4uu’+2u+2u’+1$ et en minorant le produit $uu’$ par $1$, vous déduisez :

\begin{align*}
n&\geq 4uu'+2u+2u'+1 
\\
&\geq 4+2u+2u'+1
\\
&\geq 5+2u+2u'.
\end{align*}

Or $n=2K-1$ donc :

\begin{align*}
2K-1&\geq 5+2u+2u'\\
2K&\geq 6+2u+2u'\\
K&\geq 3+u+u'\\
K-1&\geq 2+u+u'\\
K-1&\geq 1+\ell\\
K-1&\geq \ell.
\end{align*}

Vous avez $\ell\in \llbracket k, K-1\rrbracket$ et d’autre part :

\ell^2-n = (u-u')^2.

Donc $B$ contient un carré, ce qui est absurde.

Ainsi, $n$ est premier.

295. Déterminez sans division si un nombre est premier (1/2)

Partez d’un exemple : le nombre $119$ est-il premier ? Autrement dit, existe-t-il un nombre entier $n$ compris entre $2$ et $118$ de sorte que $119$ soit un multiple de $n$ ?

Les premiers tests de divisibilité échouent :

  • $119$ est impair et n’est pas divisible par $2$ ;
  • la somme des chiffres de $119$ est égale à $11$ qui n’est pas dans la table de $3$, donc $119$ n’est pas un multiple de $3$ ;
  • $119$ ne finit ni par $0$ ni par $5$ et n’est pas divisible par $5$ ;
  • Il existe un critère de divisibilité par $7$, mais il est peu diffusé et donc, à moins de diviser $119$ par $7$, vous ne savez pas s’il est divisible par $7$…

Il va falloir changer de méthode.

Utilisez une idée attribuée à Fermat

L’objectif est d’utiliser l’identité remarquable suivante :

a^2-b^2 = (a+b)(a-b).

Vous allez d’abord déterminer le plus petit entier possible $k$ tel que $k^2>119.$

Déjà, pourquoi un tel entier existe ? Comment le déterminer ?

Considérez l’ensemble $A$ suivant, formé par les entiers positifs ayant un carré strictement supérieur à $119$ :

A = \{m\in\N, m^2>119\}.

Comme :

\begin{align*}
10^2 &= 100\\
11^2 &= 121
\end{align*}

Vous déduisez que $11$ est un élément de $A.$ Cela s’écrit $11\in A.$

$A$ est donc une partie de $\N$ qui est non vide. Donc elle admet un plus petit élément noté $k.$

De ce qui précède, $k\leq 11$ : en effet, $k$ et $11$ sont deux éléments de $A$ et $k$ est le plus petit élément de $A.$

Si $k<11$, vous auriez $0\leq k\leq 10$ et en élevant au carré, $k^2 \leq 100.$ $k$ est un entier vérifiant $k^2\leq 119$ donc $k\notin A$, ce qui est absurde.

Vous déduisez ainsi que $k = 11.$ Autrement dit :

\mathrm{Min}\ \{m\in\N, m^2>119\} = 11.

Commencez à calculer, quand $\ell \geq k$ les différences $\ell^2-119$

Vous commencez avec $\ell = 11$ :

\begin{align*}
11^2 - 119 &= 121-119
\\
&=2.
\end{align*}

Comme $2$ n’est pas un carré, l’identité remarquable $a^2-b^2$ n’est pas applicable et vous poursuivez.

Avec $\ell = 12$ :

\begin{align*}
12^2 - 119 &= 144-119
\\
&=25.
\end{align*}

Comme $25$ est un carré, l’identité remarquable est applicable. En effet :

\begin{align*}
12^2 - 119 &= 5^2
\\
12^2-5^2&=119\\
(12-5)(12+5)&=119.
\end{align*}

Vous obtenez :

\boxed{119 = 7\times 17.}

Concluez

Le nombre $119$ n’est pas premier puisqu’il est divisible par $7.$
L’intérêt de cette démarche est d’avoir une factorisation explicite.

294. Calculez le déterminant d’une matrice de Hilbert (2/2)

Il rappelé que pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, la matrice de Hilbert d’ordre $n$ est la matrice réelle carrée notée $H_n$ qui est définie par :

\forall (i,j)\in\llbracket1, n\rrbracket, (H_n)_{i,j} = \frac{1}{i+j-1}.

Le contenu qui se trouve dans l'article 293 a permis d’établir le résultat suivant :

\forall n\geq 2, \det H_{n+1} = \frac{(n!)^4}{(2n)!\times (2n+1)!}\det H_n.

Vous allez dans un premier temps déterminer une expression directe de $\det H_5.$

Conjecturez une expression pour $\det H_5$

Vous utilisez la relation de récurrence rappelée dans l’introduction de cet article pour $n=2$, $n=3$ et $n=4$ :

\begin{align*}
\det H_3 &= \frac{(2!)^4}{4! \times 5!}\det H_2 \\
\det H_4 &= \frac{(3!)^4}{6! \times 7!}\det H_3 \\
\det H_5 &= \frac{(4!)^4}{8! \times 9!}\det H_4 \\
\end{align*}

En multipliant ces égalités, vous obtenez :

\begin{align*}
\det H_3 \det H_4 \det H_5&= \frac{(2!)^4(3!)^4(4!)^4}{4! \times 5!\times 6!\times 7!\times 8!\times 9!}\det H_2 \det H_3 \det H_4.
\end{align*}

En supposant que $\det H_4\neq 0$ et que $\det H_3\neq 0$ vous obtenez comme conjecture :

\begin{align*}
\det H_5&= \frac{(2!)^4(3!)^4(4!)^4}{4! \times 5!\times 6!\times 7!\times 8!\times 9!}\det H_2.
\end{align*}

Calculez $\det H_2$

\begin{align*}
\det H_2 &= \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}\\
\end{vmatrix}
\\
&= 1\times \frac{1}{3} - \frac{1}{2}\times \frac{1}{2}\\
&=\frac{1}{3} - \frac{1}{4}\\
&=\frac{1}{12}.
\end{align*}

Comme $2! = 2$ et $3! = 6$ il vient :

\det H_2 = \frac{1}{2!\times 3!}.

Allez plus loin dans votre conjecture

Vous avez conjecturé que :

\begin{align*}
\det H_5&= \frac{(2!)^4(3!)^4(4!)^4}{2!\times 3!\times 4! \times 5!\times 6!\times 7!\times 8!\times 9!}\\
&= \frac{(1!)^4(2!)^4(3!)^4(4!)^4}{1!\times 2!\times 3!\times 4! \times 5!\times 6!\times 7!\times 8!\times 9!}.
\end{align*}

En continuant avec $\det H_6$ :

\begin{align*}
\det H_6 &= \frac{5!}{10! \times 11!}\det H_5
\\ &= \frac{(1!)^4(2!)^4(3!)^4(4!)^4(5!)^4}{1!\times 2!\times 3!\times 4! \times 5!\times 6!\times 7!\times 8!\times 9!\times 10! \times 11!}.
\end{align*}

Utilisez une notation pour obtenir une expression plus claire

Vous posez :

\boxed{\forall n\geq 2, \Phi_n = \prod_{i=1}^{n-1}i!.}

Pour tout $n\geq 2$, calculez $H_n$

Maintenant, pour tout entier naturel $n$ supérieur ou égal à $2$, vous notez $\mathscr{P}(n)$ la propriété : « $\det H_n = \frac{\Phi_n^4}{\Phi_{2n}}.$ »

Initialisation. Pour $n=2.$ Tout d’abord vous calculez :

\Phi_2= \prod_{i=1}^{1}i! = 1! =1.
\Phi_4= \prod_{i=1}^{3}i! = 1!\times 2!\times 3! =12.

Ensuite :

\begin{align*}
\frac{\Phi_2^4}{\Phi_{4}} &=\frac{1^4}{12}
\\
&=\frac{1}{12}\\
&=\det H_2.
\end{align*}

Ainsi $\mathscr{P}(2)$ est vérifiée.

Hérédité. Soit $n$ un entier supérieur ou égal à $2.$ Vous supposez $\mathscr{P}(n).$

\begin{align*}
\det H_{n+1} &= \frac{(n!)^4}{(2n)!\times (2n+1)!} \times \det H_n\\
&= \frac{(n!)^4}{(2n)!\times (2n+1)!} \times \frac{\Phi_n^4}{\Phi_{2n}}\\
&=\frac{(n!)^4\left(\prod_{i=1}^{n-1}i!\right)^4}{(2n)!\times (2n+1)! \times \prod_{i=1}^{2n-1}i!}\\
&=\frac{\left(n!\times \prod_{i=1}^{n-1}i!\right)^4}{ \prod_{i=1}^{2n+1}i!}\\
&=\frac{\left(\prod_{i=1}^{n}i!\right)^4}{ \Phi_{2n+2}}\\
&=\frac{\Phi_{n+1}^4}{ \Phi_{2n+2}}\\
&=\frac{\Phi_{n+1}^4}{ \Phi_{2(n+1)}}.
\end{align*}

Donc la propriété $\mathscr{P}(n+1)$ est vérifiée.

Conclusion. Par récurrence, il a été établi que pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, la propriété $\mathscr{P}(n)$ est vérifiée.

Concluez

Pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, vous posez :

\boxed{\forall n\geq 2, \Phi_n = \prod_{i=1}^{n-1}i!.}

Alors, pout tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$ :

\boxed{\det H_n = \frac{\Phi_n^4}{\Phi_{2n}}.}

Prolongement

Pourriez-vous démontrer que la suite $\left(\frac{1}{\det H_n}\right)_{n\geq 2}$ est bien définie et que c’est une suite d’entiers strictement positifs ?

293. Calculez le déterminant d’une matrice de Hilbert (1/2)

Il rappelé que pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, la matrice de Hilbert d’ordre $n$ est la matrice réelle carrée notée $H_n$ qui est définie par :

\forall (i,j)\in\llbracket1, n\rrbracket, (H_n)_{i,j} = \frac{1}{i+j-1}.

Par exemple, la matrice $H_4$ est définie par :

H_4 = \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{pmatrix}.

La matrice $H_3$ est définie par :

H_3 = \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}
\end{pmatrix}.

Déterminez une relation de récurrence entre $\det H_4$ et $\det H_3$

Vu que la matrice $H_3$ peut être extraite de la matrice $H_4$ à partir du bloc supérieur $3\times 3$ placé à gauche, il semble légitime de chercher à calculer le déterminant de $H_4$ en fonction du déterminant de $H_3.$

Etant donné qu’un déterminant ne change pas suite à une opération de transvection appliquée sur les lignes ou les colonnes, vous commencez par l’opération $C_3\leftarrow C_3-C_4$ :

\begin{align*}
\det H_4 &= \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3}-\frac{1}{4} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}-\frac{1}{5}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}-\frac{1}{6}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}- \frac{1}{7}& \frac{1}{7}
\end{vmatrix}
\\
&= \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{12} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{20}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{30}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{42}& \frac{1}{7}
\end{vmatrix}.
\end{align*}

Vous poursuivez avec l’opération $C_2\leftarrow C_2-C_4$ en laissant volontairement les fractions non simplifiées pour garder les mêmes dénominateurs sur la colonne $2$ :

\begin{align*}
\det H_4 &=  \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} -\frac{1}{4} & \frac{1}{12} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} -  \frac{1}{5}& \frac{1}{20}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} -  \frac{1}{6}& \frac{1}{30}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5} -  \frac{1}{7}& \frac{1}{42}& \frac{1}{7}
\end{vmatrix}
\\
&=\begin{vmatrix}
1 & \frac{2}{8} & \frac{1}{12} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{2}{15}& \frac{1}{20}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{2}{24}& \frac{1}{30}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{2}{35}& \frac{1}{42}& \frac{1}{7}
\end{vmatrix}.
\end{align*}

Vous effectuez l’opération $C_1\leftarrow C_1-C_4$ :

\begin{align*}
\det H_4 &= \begin{vmatrix}
1- \frac{1}{4} & \frac{2}{8} & \frac{1}{12} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2}- \frac{1}{5} & \frac{2}{15}& \frac{1}{20}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} - \frac{1}{6}& \frac{2}{24}& \frac{1}{30}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} - \frac{1}{7}& \frac{2}{35}& \frac{1}{42}& \frac{1}{7}
\end{vmatrix}
\\
&=\begin{vmatrix}
\frac{3}{4} & \frac{2}{8} & \frac{1}{12} & \frac{1}{4}\\
\frac{3}{10} & \frac{2}{15}& \frac{1}{20}& \frac{1}{5}\\
\frac{3}{18}& \frac{2}{24}& \frac{1}{30}& \frac{1}{6}\\
 \frac{3}{28}& \frac{2}{35}& \frac{1}{42}& \frac{1}{7}
\end{vmatrix}.
\end{align*}

Vous constatez que les dénominateurs de la première ligne sont tous des multiples de $4$, ceux de la deuxième ligne sont tous des multiples de $5$, ceux de la troisième ligne sont des multiples de $6$, ceux de la quatrième ligne sont des multiples de $7.$ Le déterminant étant une forme multilinéaire, il vient :

\begin{align*}
\det H_4 
&=\frac{1}{4}\times \frac{1}{5}\times \frac{1}{6}\times \frac{1}{7}\times \begin{vmatrix}
\frac{3}{1} & \frac{2}{2} & \frac{1}{3} & 1\\
\frac{3}{2} & \frac{2}{3}& \frac{1}{4}& 1\\
\frac{3}{3}& \frac{2}{4}& \frac{1}{5}& 1\\
 \frac{3}{4}& \frac{2}{5}& \frac{1}{6}& 1
\end{vmatrix}.
\end{align*}

Les numérateurs de la première colonne sont des multiples de $3$ et ceux de la deuxième colonne sont des multiples de $2$. Ainsi :

\begin{align*}
\det H_4 
&=\frac{2\times 3}{4\times 5 \times 6\times7}\times \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & 1\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}& \frac{1}{4}& 1\\
\frac{1}{3}& \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& 1\\
 \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& 1
\end{vmatrix}
\\
&=\frac{(2\times 3)^2}{7!}\times \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & 1\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}& \frac{1}{4}& 1\\
\frac{1}{3}& \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& 1\\
 \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& 1
\end{vmatrix}
\\
&=\frac{(3!)^2}{7!}\times \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & 1\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}& \frac{1}{4}& 1\\
\frac{1}{3}& \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& 1\\
 \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& 1
\end{vmatrix}.
\end{align*}

Posez :

D_4 = \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & 1\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}& \frac{1}{4}& 1\\
\frac{1}{3}& \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& 1\\
 \frac{1}{4}& \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& 1
\end{vmatrix}.

Le déterminant d’une matrice est égal à celui de sa transposée, vous avez :

D_4 = \begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 1 & 1& 1& 1
\end{vmatrix}.

Vous effectuez les mêmes opérations élémentaires que précédemment, à savoir $C_3\leftarrow C_3-C_4$ puis $C_2\leftarrow C_2-C_4$ et $C_1\leftarrow C_1-C_4$ :

D_4 = \begin{vmatrix}
\frac{3}{4} & \frac{2}{8} & \frac{1}{12} & \frac{1}{4}\\
\frac{3}{10} & \frac{2}{15}& \frac{1}{20}& \frac{1}{5}\\
\frac{3}{18}& \frac{2}{24}& \frac{1}{30}& \frac{1}{6}\\
 0& 0& 0& 1
\end{vmatrix}.

En développant ce déterminant par rapport à la dernière ligne, il vient :

D_4 = \begin{vmatrix}
\frac{3}{4} & \frac{2}{8} & \frac{1}{12} \\
\frac{3}{10} & \frac{2}{15}& \frac{1}{20}\\
\frac{3}{18}& \frac{2}{24}& \frac{1}{30}
\end{vmatrix}.

Puis vous factorisez la ligne $1$ par $\frac{1}{4}$, la ligne $2$ par $\frac{1}{5}$ et la ligne $3$ par $\frac{1}{6}$ :

D_4 = \frac{1}{4\times 5\times 6}\begin{vmatrix}
\frac{3}{1} & \frac{2}{2} & \frac{1}{3} \\
\frac{3}{2} & \frac{2}{3}& \frac{1}{4}\\
\frac{3}{3}& \frac{2}{4}& \frac{1}{5}
\end{vmatrix}.

Vous factorisez la colonne $1$ par $3$ et la colonne $2$ par $2$ :

\begin{align*}
D_4 &= \frac{2\times 3}{4\times 5\times 6}\begin{vmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} \\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}& \frac{1}{4}\\
\frac{1}{3}& \frac{1}{4}& \frac{1}{5}
\end{vmatrix}\\
&= \frac{2\times 3}{4\times 5\times 6}\det H_3
\\
&= \frac{(2\times 3)^2}{6!}\det H_3\\
&= \frac{(3!)^2}{6!}\det H_3.
\end{align*}

Comme :

\begin{align*}
\det H_4 
&=\frac{(3!)^2}{7!}\times D_4\\
&=\frac{(3!)^2}{7!}\times \frac{(3!)^2}{6!}\det H_3
\end{align*}

vous déduisez :

\boxed{\det H_4 =\frac{(3!)^4}{{6!}\times{7!}}\det H_3.}

Le problème étant dégrossi, il reste à passer au cas général.

Déterminez une relation de récurrence entre $\det H_{n+1}$ et $\det H_n$

Soit $n$ un entier naturel supérieur ou égal à $2.$

Première partie

Par définition de la matrice $H_{n+1}$, vous avez :

\forall (i,j)\in\llbracket1, n+1\rrbracket, (H_{n+1})_{i,j} = \frac{1}{i+j-1}.

Vous appliquez à la matrice $H_{n+1}$ la succession d’opérations élémentaires suivante :

\left\{\begin{align*}
C_n&\leftarrow C_n-C_{n+1}\\
C_{n-1}&\leftarrow C_{n-1}-C_{n+1}\\
\vdots & \\
C_1&\leftarrow C_1-C_{n+1}.
\end{align*}
\right.

Vous appelez $K_{n+1}$ la matrice obtenue.

Pour tout $i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket$ et pour tout $j\in\llbracket 1,n \rrbracket$ le coefficient $(K_{n+1})_{i,j}$ est égal à :

\begin{align*}
(K_{n+1})_{i,j} &= (H_{n+1})_{i,j} - (H_{n+1})_{i,n+1}\\
&=\frac{1}{i+j-1}-\frac{1}{i+n}\\
&=\frac{i+n}{(i+j-1)(i+n)}-\frac{i+j-1}{(i+n)(i+j-1)}\\
&=\frac{n+1-j}{(i+n)(i+j-1)}.
\end{align*}

Pour tout $i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket$, vous avez :

\begin{align*}
(K_{n+1})_{i,n+1} &=  (H_{n+1})_{i,n+1}\\
&=\frac{1}{i+n}.
\end{align*}

Les opérations élémentaires de transvection utilisées ne changeant pas le déterminant initial, vous obtenez :

\det H_{n+1} = \det K_{n+1}.

Vous constatez que, pour tout $i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket$, la ligne $i$ est factorisable par $\frac{1}{i+n}.$

Soit $L_{n+1}$ la matrice définie par :

\begin{align*}
\forall i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, \forall j\in\llbracket 1,n \rrbracket, (L_{n+1})_{i,j}=\frac{n+1-j}{i+j-1}
\\
\forall i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, (L_{n+1})_{i,n+1}=1.
\end{align*}

Vous obtenez :

\begin{align*}
\det K_{n+1} &=\left( \prod_{i=1}^{n+1}\frac{1}{i+n}\right) \det L_{n+1} \\
&=\left( \prod_{i=n+1}^{2n+1}\frac{1}{i}\right) \det L_{n+1} \\
&=\frac{n!}{\prod_{i=1}^{n} i}\left( \prod_{i=n+1}^{2n+1}\frac{1}{i}\right) \det L_{n+1} \\
&=\frac{n!}{\prod_{i=1}^{n} i}\frac{1}{\prod_{i=n+1}^{2n+1}i}  \det L_{n+1} \\
&=\frac{n!}{\prod_{i=1}^{2n+1} i} \det L_{n+1} \\
&=\frac{n!}{(2n+1)!} \det L_{n+1}.
\end{align*}

Quant à la matrice $L_{n+1}$, vous constatez que, pour tout $j\in\llbracket 1, n\rrbracket$ la colonne $j$ est factorisable par $n+1-j.$ Notez $H’_{n+1}$ la matrice définie par :

\begin{align*}
\forall i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, \forall j\in\llbracket 1,n \rrbracket, (H'_{n+1})_{i,j}=\frac{1}{i+j-1}
\\
\forall i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, (H'_{n+1})_{i,n+1}=1.
\end{align*}

$H’_{n+1}$ est la matrice $H_{n+1}$ dans laquelle la colonne $n+1$ a été remplacée par une colonne comportant tous ses coefficients égaux à $1.$

Les factorisations évoquées conduisent à :

\det L_{n+1} =\left( \prod_{j=1}^n (n+1-j) \right)\det H'_{n+1}.

Vous effectuez le changement de variable $k = n+1-j$ dans le produit. Quand $j=1$, $k=n$ et quand $j=n$, $k=1$ du coup :

\begin{align*}
\det L_{n+1} &=\left( \prod_{k=1}^nk \right)\det H'_{n+1}\\
&= (n!)\det H'_{n+1}.
\end{align*}

Vous déduisez :

\begin{align*}
\det H_{n+1} &= \det K_{n+1} \\
&=\frac{n!}{(2n+1)!} \det L_{n+1} \\
&=\frac{(n!)^2}{(2n+1)!} \det H'_{n+1}.
\end{align*}

Seconde partie

Notez $D_{n+1}$ la transposée de la matrice $H’_{n+1}.$

Alors :

\forall i\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, \forall j\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, (D_{n+1})_{i,j}=(H'_{n+1})_{j,i}.

Pour $i = n+1$, il vient :

 \forall j\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, (D_{n+1})_{n+1,j}=(H'_{n+1})_{j,n+1} = 1.

Pour tout $i\in\llbracket 1, n\rrbracket$ vous avez :

 \forall j\in\llbracket 1, n+1\rrbracket, (D_{n+1})_{i,j}=(H'_{n+1})_{j,i} = \frac{1}{j+i-1} = \frac{1}{i+j-1}.

L’opération de transposition laisse invariant le déterminant, donc :

\det H'_{n+1} = \det D_{n+1}.

La matrice $D_{n+1}$ est rigoureusement identique à la matrice $H_{n+1}$ sur ses $n$ premières lignes, excepté la dernière qui contient des coefficients tous égaux à $1.$

Vous appliquez à la matrice $D_{n+1}$ la succession d’opérations élémentaires suivante, comme dans la première partie.

\left\{\begin{align*}
C_n&\leftarrow C_n-C_{n+1}\\
C_{n-1}&\leftarrow C_{n-1}-C_{n+1}\\
\vdots & \\
C_1&\leftarrow C_1-C_{n+1}.
\end{align*}
\right.

Vous appelez $K’_{n+1}$ la matrice obtenue. Les transvections utilisées ne modifient pas le déterminant. Donc :

\det D_{n+1} = \det K'_{n+1}.

Tout d’abord pour la ligne $n+1$ de $K’_{n+1}$ vous avez :

\begin{align*}
\forall j\in\llbracket 1, n\rrbracket, (K'_{n+1})_{n+1,j} = 0\\
(K'_{n+1})_{n+1,n+1} = 1. 
\end{align*}

Pour les autres lignes, pour tout $i\in\llbracket 1, n\rrbracket$ et pour tout $j\in\llbracket 1,n \rrbracket$ le coefficient $(K’_{n+1})_{i,j}$ est égal à :

\begin{align*}
(K'_{n+1})_{i,j} &= (D_{n+1})_{i,j} - (D_{n+1})_{i,n+1}\\
&= (H_{n+1})_{i,j} - (H_{n+1})_{i,n+1}\\
&=\frac{n+1-j}{(i+n)(i+j-1)}.
\end{align*}

Pour tout $i\in\llbracket 1, n\rrbracket$ vous factorisez la ligne $i$ par $\frac{1}{i+n}$. Puis, pour tout $j\in\llbracket 1, n\rrbracket$ vous factorisez la colonne $j$ par $n+1-j.$

La matrice obtenue est notée $K »_{n+1}.$ Il existe une matrice colonne $C_n$ de $M_{n,1}(\R)$ (dont les coefficients importent peu) et une matrice ligne $O_n\in M_{1,n}(\R)$ identiquement nulle telles que :

K''_{n+1} = \begin{pmatrix}
\begin{array}{c|c}
H_n & C_n\\\hline
O_n & 1
\end{array}
\end{pmatrix}.

D’une part, les factorisations fournissent :

\begin{align*}
\det K'_{n+1} &= \left(\prod_{i=1}^n \frac{1}{i+n}\right)  \left(\prod_{j=1}^n (n+1-j)\right) \det K''_{n+1}\\
&= \left(\prod_{i=n+1}^{2n} \frac{1}{i}\right)  \left(\prod_{j=1}^n j\right) \det K''_{n+1}\\
&=\frac{n!}{\prod_{i=1}^{n}i} \left(\prod_{i=n+1}^{2n} \frac{1}{i}\right)  \left(\prod_{j=1}^n j\right) \det K''_{n+1}\\
&=\frac{n!}{\prod_{i=1}^{n}i}\frac{1}{ \prod_{i=n+1}^{2n} i}   \left(\prod_{j=1}^n j\right) \det K''_{n+1}\\
&=\frac{n!}{\prod_{i=1}^{2n}i}\times (n!)   \det K''_{n+1}\\
&=\frac{(n!)^2}{(2n)!}   \det K''_{n+1}.
\end{align*}

En développant le déterminant de $K »_{n+1}$ par rapport à la dernière ligne, il vient :

\det K''_{n+1} = \det H_n.

En définitive :

\begin{align*}
\det H_{n+1} &=\frac{(n!)^2}{(2n+1)!} \det H'_{n+1}\\
&=\frac{(n!)^2}{(2n+1)!} \det D_{n+1}\\
&=\frac{(n!)^2}{(2n+1)!} \det K'_{n+1}\\
&=\frac{(n!)^2}{(2n+1)!} \times \frac{(n!)^2}{(2n)!}   \det K''_{n+1}\\
&=\frac{(n!)^4}{(2n)!\times (2n+1)!}    \det H_{n}.
\end{align*}

Concluez

La relation de récurrence est ainsi trouvée :

\boxed{\forall n\geq 2, \det H_{n+1} = \frac{(n!)^4}{(2n)!\times (2n+1)!}\det H_n.}

Prolongement

A partir de la relation de récurrence obtenue, pourriez-vous déterminer, pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, une expression de $H_n$ en fonction de $n$ ?

Pour en savoir davantage, vous êtes invité à lire le contenu rédigé dans l'article 294.

292. Inversez la matrice de Hilbert d’ordre 4

L’utilisation des blocs matriciels va vous permettre d’inverser cette matrice.

La méthode explicitée dans le contenu rédigé dans l'article 291 va être reconduite.

Pour rappel, la matrice de Hilbert d’ordre $3$ est définie par :

H_3 = \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}
\end{pmatrix}.

La matrice $H_3$ est inversible et son inverse est égale à :

H_3^{-1} = \begin{pmatrix}
9 & -36 & 30\\
-36 & 192 & -180\\
30 & -180 & 180
\end{pmatrix}.

Ecrivez la matrice de Hilbert d’ordre $4$

Par définition, la matrice de Hilbert d’ordre $4$ est définie par :

H_4 = \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{pmatrix}.

Vous constatez que celle-ci fait apparaître la matrice $H_3$ dans une écriture par blocs puisque :

H_4 =
\begin{pmatrix}

\begin{array}{ccc|c}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
\hline
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{array}
\end{pmatrix}.

Vous posez donc :

\left\{
\begin{align*}

C = \begin{pmatrix}
\frac{1}{4}\\
\frac{1}{5}\\
\frac{1}{6}\\
\end{pmatrix}
\\
a = \frac{1}{7}.
\end{align*}
\right.

Ainsi :

H_4 = \begin{pmatrix}

\begin{array}{c|c}
H_3 & C\\
\hline
{}^{t}C & a
\end{array}

\end{pmatrix}.

Déterminez la matrice candidate pour inverser la matrice de Hilbert d’ordre $4$

Tout d’abord, suivant les notations utilisées dans l'article 291, vous calculez :

\begin{align*}

H_3^{-1}C &=  \begin{pmatrix}
9 & -36 & 30\\
-36 & 192 & -180\\
30 & -180 & 180
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
\frac{1}{4}\\
\frac{1}{5}\\
\frac{1}{6}\\
\end{pmatrix}\\
&=\frac{1}{4}\begin{pmatrix}
9\\
-36\\
30\\
\end{pmatrix}
+
\frac{1}{5}\begin{pmatrix}
-36\\
192\\
-180\\
\end{pmatrix}
+
\frac{1}{6}\begin{pmatrix}
30\\
-180\\
180\\
\end{pmatrix}
\\
&=
\begin{pmatrix}
9/4\\
-9\\
15/2\\
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-36/5\\
192/5\\
-36\\
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
5\\
-30\\
30\\
\end{pmatrix}
\\
&=
\begin{pmatrix}
45/20\\
-45/5\\
15/2\\
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-144/20\\
192/5\\
-72/2\\
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
100/20\\
-150/5\\
60/2\\
\end{pmatrix}
\\
&=
\begin{pmatrix}
1/20\\
-3/5\\
3/2\\
\end{pmatrix}.
\end{align*}
\begin{align*}
u &= a - {}^{t}CH_3^{-1}C\\
&= \frac{1}{7}-\begin{pmatrix}
\frac{1}{4} & \frac{1}{5} & \frac{1}{6}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
1/20\\
-3/5\\
3/2\\
\end{pmatrix}
\\
&=
\frac{1}{7}-\frac{1}{80}+\frac{3}{25}-\frac{1}{4}.
\end{align*}

Pour ajouter toutes ces fractions, il est possible de calculer le PPCM des quatre dénominateurs. Comme :

\begin{align*}
80 &= 8\times 10\\
&= 16\times 5\\
&=2^4\times 5
\end{align*}

vous déduisez :

\begin{align*}
\mathrm{PPCM}(7, 80, 25, 4) &= 2^4\times 5^2\times 7 \\
&= 80\times 35\\
&= 40 \times 70\\
&=2800.
\end{align*}

Vous obtenez :

\begin{align*}
 u &=\frac{400}{2800}-\frac{35}{2800}+\frac{336}{2800}-\frac{700}{2800}\\
&= \frac{1}{2800}
.\end{align*}

Ainsi :

\boxed{b = \frac{1}{u} = 2800.}

Vous poursuivez avec :

\begin{align*}
D &= -b H_3^{-1}C\\
&=-2800\begin{pmatrix}
1/20\\
-3/5\\
3/2\\
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Vous déduisez :

\boxed{D = \begin{pmatrix}
-140\\
 1680\\
- 4200\\
\end{pmatrix}.}

Enfin, vous calculez ce qui suit :

\begin{align*}
K &= H_3^{-1} - (H_3^{-1}C){}^{t}D \\
&= H_3^{-1}- \begin{pmatrix}
1/20\\
-3/5\\
3/2\\
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-140 & 1680 & -4200
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
9 & -36 & 30\\
-36 & 192 & -180\\
30 & -180 & 180
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
7 & -84 & 210 \\
- 84 & 1008 & -2520\\
210 & -2520 & 6300
\end{pmatrix}.
\end{align*}

D’où :

\boxed{K= \begin{pmatrix}
16 & -120 & 240\\
-120 & 1200&-2700\\
240 & -2700 & 6480
\end{pmatrix}.}

La matrice candidate pour inverser $H_4$ est :

L = \begin{pmatrix}

\begin{array}{c|c}
K & D\\
\hline
{}^{t}D & b
\end{array}

\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}
16 & -120 & 240 & -140\\
-120 & 1200&-2700 & 1680\\
240 & -2700 & 6480 & -4200\\
-140 & 1680 & -4200 & 2800
\end{pmatrix}.

Vérifiez que la matrice candidate convient

Calculez la première colonne du produit $H_4L$ :

\begin{align*}
\begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
16\\
-120\\
240\\
-140
\end{pmatrix}
&=16\begin{pmatrix}
1\\
\frac{1}{2}\\
\frac{1}{3}\\
\frac{1}{4}
\end{pmatrix}
-120\begin{pmatrix}
\frac{1}{2}\\
\frac{1}{3}\\
\frac{1}{4}\\
\frac{1}{5}
\end{pmatrix}
+240\begin{pmatrix}
\frac{1}{3}\\
\frac{1}{4}\\
\frac{1}{5}\\
\frac{1}{6}
\end{pmatrix}
-140\begin{pmatrix}
\frac{1}{4}\\
\frac{1}{5}\\
\frac{1}{6}\\
\frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
16\\
8\\
16/3\\
4
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-60\\
-40\\
-30\\
-24
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
80\\
60\\
48\\
40
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-35\\
-28\\
-70/3\\
-20
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
1\\
0\\
-54/3+18\\
0
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
1\\
0\\
0\\
0
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Calculez la deuxième colonne du produit $H_4L$ :

\begin{align*}
\begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-120\\1200\\-2700\\1680
\end{pmatrix}
&=-120\begin{pmatrix}
1\\ \frac{1}{2}\\\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}
\end{pmatrix}
+1200\begin{pmatrix}
\frac{1}{2}\\\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}
\end{pmatrix}
-2700\begin{pmatrix}
\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}\\\frac{1}{6}
\end{pmatrix}
+1680\begin{pmatrix}
\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}\\\frac{1}{6}\\\frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\\&=\begin{pmatrix}
-120\\ -60 \\-40 \\-30
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
600\\400\\300\\240
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
-900\\-675\\-540\\-450
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
420\\336\\280\\240
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
0\\
1\\
0\\
0
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Calculez la troisième colonne du produit $H_4L$ :

\begin{align*}
\begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
240\\-2700\\6480\\-4200
\end{pmatrix}
&= 240\begin{pmatrix}
1\\ \frac{1}{2}\\\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}
\end{pmatrix}
-2700\begin{pmatrix}
\frac{1}{2}\\\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}
\end{pmatrix}
+6480\begin{pmatrix}
\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}\\\frac{1}{6}
\end{pmatrix}
-4200\begin{pmatrix}
\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}\\\frac{1}{6}\\\frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\\&=
\begin{pmatrix}
240\\120\\80\\60
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
-1350\\-900\\-675\\-540
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
2160\\ 1620\\1296\\1080
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
-1050\\-840\\-700\\-600
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
0\\
0\\
1\\
0
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Calculez la quatrième colonne du produit $H_4L$ :

\begin{align*}
\begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}& \frac{1}{5}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}\\
 \frac{1}{4} & \frac{1}{5}& \frac{1}{6}& \frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-140\\1680\\-4200\\2800
\end{pmatrix}
&= -140\begin{pmatrix}
1\\ \frac{1}{2}\\\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}
\end{pmatrix}
+1680\begin{pmatrix}
\frac{1}{2}\\\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}
\end{pmatrix}
-4200\begin{pmatrix}
\frac{1}{3}\\\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}\\\frac{1}{6}
\end{pmatrix}
+2800\begin{pmatrix}
\frac{1}{4}\\\frac{1}{5}\\\frac{1}{6}\\\frac{1}{7}
\end{pmatrix}
\\&=\begin{pmatrix}
-140\\-70\\-140/3\\-35
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
840\\560\\420\\336
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
-1400\\-1050\\-840\\-700
\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
700\\560\\1400/3\\400
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
0\\
0\\
1260/3-420\\
1
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
0\\0\\0\\1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Concluez

D’après les calculs effectués, si vous notez $I_4$ la matrice identité d’ordre $4$ :

H_4L = I_4.

En transposant cette égalité, vous obtenez :

{}^{t}L{}^{t}H_4 = I_4.

Or, les matrices $L$ et $H_4$ sont symétriques donc ${}^{t}L = L$ et ${}^{t}H_4 = H_4$ d’où finalement :

H_4L = LH_4 = I_4.

Ce résultat montre que la matrice $H_4$ est inversible et que son inverse est la matrice $L.$

En définitive :

\boxed{H_4^{-1} = \begin{pmatrix}
16 & -120 & 240 & -140\\
-120 & 1200&-2700 & 1680\\
240 & -2700 & 6480 & -4200\\
-140 & 1680 & -4200 & 2800
\end{pmatrix}.}

Prolongement

Il rappelé que pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, la matrice de Hilbert d’ordre $n$ est la matrice réelle carrée notée $H_n$ qui est définie par :

\forall (i,j)\in\llbracket1, n\rrbracket, (H_n)_{i,j} = \frac{1}{i+j-1}.

Pourriez-vous démontrer que, pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, la matrice $H_n$ est inversible et que son inverse $H_n^{-1}$ est à coefficients entiers ?

291. Inversez les matrices de Hilbert

Pour tout entier $n$ supérieur ou égal à $2$, vous appelez matrice de Hilbert d’ordre $n$ la matrice réelle carrée notée $H_n$ définie par :

\forall (i,j)\in\llbracket1, n\rrbracket, (H_n)_{i,j} = \frac{1}{i+j-1}.

Inversez la matrice $H_2$ en utilisant un système d’équations

Par définition :

H_2 = \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3}
\end{pmatrix}.

A ce stade, vous ne savez pas encore que $H_2$ est inversible. Toutefois, si $(e_1,e_2)$ désigne la base canonique de $\R^2$, vous posez :

\left\{
\begin{align*}
f_1 &= e_1 + \frac{1}{2}e_2\\
f_2 &=\frac{1}{2}e_1+\frac{1}{3}e_2.
\end{align*}
\right.

Alors, vous obtenez successivement :

\left\{
\begin{align*}
2f_1 &= 2e_1 + e_2\\
6f_2 &=3e_1+2e_2.
\end{align*}
\right.

Par suite :

\left\{
\begin{align*}
4f_1 &= 4e_1 + 2e_2\\
6f_2 &=3e_1+2e_2.
\end{align*}
\right.

Par différence, il vient :

\boxed{e_1 = 4f_1-6f_2.}

Comme :

e_2 = 2f_1-2e_1

il vient :

\begin{align*}
e_2 &= 2f_1-2(4f_1-6f_2)\\
&=-6f_1+12f_2.
\end{align*}

Du coup :

\boxed{e_2 = -6f_1+12f_2.}

Vous venez de montrer que :

\R^2\subset \mathrm{Vect}(e_1,e_2)\subset \mathrm{Vect}(f_1,f_2) \subset \R^2

donc :

\R^2 = \mathrm{Vect}(f_1,f_2).

La famille $(f_1,f_2)$ est génératrice de $\R^2$ et son nombre de vecteurs est égal à la dimension de $\R^2$ donc $(f_1,f_2)$ est une base de $\R^2.$

La matrice $H_2$ est la matrice de passage de la base $(e_1,e_2)$ vers la base $(f_1,f_2).$ Elle est donc inversible.

La décomposition des vecteurs $e_1$ et $e_2$ sur la base $(f_1,f_2)$ fournit l’expression de $H_2^{-1}$ :

\boxed{H_2^{-1} = \begin{pmatrix}
4 & -6\\
-6 & 12
\end{pmatrix}.}

Inversez la matrice $H_3$ en utilisant des matrices par blocs

La matrice $H_3$ est définie par :

H_3 = \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}
\end{pmatrix}.

Elle pourrait être inversée par résolution de système aussi.

Cependant, compte tenu du fait que la matrice $H_2$ apparaît dans le bloc supérieur gauche de la matrice $H_3$ une autre approche va être utilisée.

La matrice $H_3$ étant symétrique, vous posez :

\begin{align*}
C &= \begin{pmatrix}
\frac{1}{3}\\
\frac{1}{4}
\end{pmatrix}
\\
a &= \frac{1}{5}.
\end{align*}

Avec ces notations, vous obtenez :

H_3 = \begin{pmatrix}
H_2 & C\\
{}^{t} C & a
\end{pmatrix}.

Soit $I_2$ la matrice identité d’ordre $2$ et $O_2$ la matrice définie par :

O_2 = \begin{pmatrix}
0\\
0
\end{pmatrix}.

Analyse. Supposez que $H_3$ soit inversible. Alors $H_3^{-1}$ est symétrique puisque $H_3$ l’est. Il existe une matrice symétrique $K_2$ d’ordre $2$, $b$ un réel et $D_2$ une matrice colonne comportant deux coefficients tels que :

\begin{pmatrix}
H_2 & C\\
{}^{t} C & a
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
K_2 & D_2\\
{}^{t} D_2 & b
\end{pmatrix} =
\begin{pmatrix}
I_2 & O_2\\
{}^{t} O_2 & 1
\end{pmatrix} .

Le produit matriciel par blocs fournit :

\left\{
\begin{align*}
H_2K_2+C({}^tD_2) &= I_2\\
H_2D_2+bC &= O_2\\
{}^tCK_2+a^{t}D_2 &= ^{t}O_2\\
{}^tCD_2 + ab &= 1.
\end{align*}
\right.

Ignorez la troisième équation.

\left\{
\begin{align*}
H_2K_2+C({}^tD_2) &= I_2\\
H_2D_2+bC &= O_2\\
{}^tCD_2 + ab &= 1.
\end{align*}
\right.

L’inversibilité de la matrice $H_2$, utilisée sur les deux premières lignes, fournit :

\left\{
\begin{align*}
K_2 &=H_2^{-1}( I_2-C({}^tD_2))\\
D_2 &=-bH_2^{-1}C\\
{}^tCD_2 + ab &= 1.
\end{align*}
\right.

Vous substituez $D_2$ par $-bH_2^{-1}C$ dans la dernière ligne et obtenez :

\left\{
\begin{align*}
K_2 &=H_2^{-1}( I_2-C({}^tD_2))\\
D_2 &=-bH_2^{-1}C\\
-b{}^tCH_2^{-1}C + ab &= 1.
\end{align*}
\right.

La dernière ligne se factorise par $b$ :

b(a-{}^tCH_2^{-1}C ) = 1.

Remarquez alors que le réel $a-{}^tCH_2^{-1}C$ est non nul.

Vous posez :

\boxed{u = a-{}^tCH_2^{-1}C.}

Vous avez $u\in\R^{*}$ et par suite :

\boxed{b = \frac{1}{u}.}

$b$ étant connu, vous obtenez la matrice $D_2$ :

\boxed{D_2 = -bH_2^{-1}C.}

Puis vous obtenez la matrice $K_2$ :

\boxed{K_2 =H_2^{-1}-(H_2^{-1}C)({}^tD_2).}

La matrice inverse de $H_3$ est donc :

\boxed{H_3^{-1} = \begin{pmatrix}
K_2 & D_2\\
{}^{t} D_2 & b
\end{pmatrix}.}

Synthèse. Vous calculez d’abord $H_2^{-1}C$ :

\begin{align*}
H_2^{-1}C &=  \begin{pmatrix}
4 & -6\\
-6 & 12
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
\frac{1}{3}\\
\frac{1}{4}
\end{pmatrix}
\\
&=\frac{1}{3}\begin{pmatrix}
4\\
-6
\end{pmatrix}
+
\frac{1}{4}\begin{pmatrix}
-6\\
12
\end{pmatrix}
\\
&=\frac{1}{12}\begin{pmatrix}
16\\
-24
\end{pmatrix}
+
\frac{1}{12}\begin{pmatrix}
-18\\
36
\end{pmatrix}
\\
&=\frac{1}{12}
\begin{pmatrix}
-2\\
12
\end{pmatrix}
\\
&=\frac{1}{6}
\begin{pmatrix}
-1\\
6
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Vous déduisez ensuite ${}^tC(H_2^{-1}C)$ :

\begin{align*}
{}^tC(H_2^{-1}C) &= \frac{1}{6}\begin{pmatrix}
\frac{1}{3} & \frac{1}{4}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-1 \\ 6
\end{pmatrix}\\
&=\frac{1}{6}\left(\frac{-1}{3}+\frac{3}{2}\right)
\\
&=\frac{1}{6}\left(\frac{-2}{6}+\frac{9}{6}\right)
\\
&=\frac{7}{36}.
\end{align*}

Vous posez :

\begin{align*}
u &= a-{}^tC(H_2^{-1}C)\\
&=\frac{1}{5} - \frac{7}{36}\\
&=\frac{36}{180} - \frac{35}{180}\\
&=\frac{1}{180}.
\end{align*}

Alors vous avez :

\boxed{b = \frac{1}{u } = 180.}

Ensuite :

\begin{align*}
D_2 &= -bH_2^{-1}C\\
&= -180\times \frac{1}{6}
\begin{pmatrix}
-1\\
6
\end{pmatrix}
\\
&=-30  \begin{pmatrix}
-1\\
6
\end{pmatrix}.
\end{align*}

D’où :

\boxed{D_2 = \begin{pmatrix}
30\\
-180
\end{pmatrix}.}

Enfin :

\begin{align*}
K_2 &=H_2^{-1}-(H_2^{-1}C)({}^tD_2) \\
&= \begin{pmatrix}
4 & -6\\
-6 & 12
\end{pmatrix}-\frac{1}{6}
\begin{pmatrix}
-1\\
6
\end{pmatrix}
 \begin{pmatrix}
30 & -180
\end{pmatrix}\\
&=
 \begin{pmatrix}
4 & -6\\
-6 & 12
\end{pmatrix}-
\frac{1}{6}\begin{pmatrix}
-30 & 180\\
6\times30 & -6\times 180
\end{pmatrix}
\\
&=
 \begin{pmatrix}
4 & -6\\
-6 & 12
\end{pmatrix}+
\begin{pmatrix}
5 & -30\\
-30 &  180
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Donc :

\boxed{K_2 = \begin{pmatrix}
9 & -36\\
-36 & 192
\end{pmatrix}.}

Vous notez temporairement $L$ la matrice suivante :

L = \begin{pmatrix}
K_2 & D_2\\
{}^{t} D_2 & b
\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}
9 & -36 & 30\\
-36 & 192 & -180\\
30 & -180 & 180
\end{pmatrix}.

Pour vérifier que $H_3$ est inversible et que son inverse est $L$ vous calculez les deux produits :

\begin{align*}
H_3 L &= \begin{pmatrix}
1 & \frac{1}{2} & \frac{1}{3}\\
\frac{1}{2} & \frac{1}{3} & \frac{1}{4}\\
\frac{1}{3} & \frac{1}{4} & \frac{1}{5}
\end{pmatrix}
 \begin{pmatrix}
9 & -36 & 30\\
-36 & 192 & -180\\
30 & -180 & 180
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
9-18+10 & -36+96-60 & 30-90+60\\
\frac{9}{2}-12+\frac{15}{2} & -18 +64 - 45 & 15-60+45\\
3-9+6 & -12 +48-36 & 10-45+36
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

En transposant cette égalité :

{}^{t}L{}^{t}H_3 = \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}.

Comme $L$ et $H_3$ sont symétriques, $L = {}^{t}L$ et $H_3 = {}^{t}H_3$ du coup :

H_3L = LH_3 = \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}.

Il est ainsi démontré que $H_3$ est inversible et que :

\boxed{H_3^{-1} = \begin{pmatrix}
9 & -36 & 30\\
-36 & 192 & -180\\
30 & -180 & 180
\end{pmatrix}.}

Prolongements

  • Vous souhaitez savoir ce qu’il advient pour la matrice $H_4$ ? Allez lire le contenu rédigé dans l'article 292.
  • La troisième équation de cet article a été ignorée. Sans cette dernière, il a été quand même été possible de calculer explicitement tous les coefficients de $H_3^{-1}.$ Pourriez-vous expliquer si ce phénomène est généralisable pour les autres matrices de Hilbert ?
  • Le calcul explicite du produit $H_3L$ a fourni la matrice identité d’ordre $3.$ En fait, ce calcul aurait pu être évité. Pourriez-vous l’expliquer ?

290. Mise sous forme de Hessenberg d’une matrice symétrique (2/2)

Vous prenez la suite du contenu écrit dans l'article 289.

Vous appelez $u$ l’endomorphisme de $\R^4$ canoniquement associé à la matrice $A$ définie par :

A = \begin{pmatrix}
0 & 1 &1 &1\\
1 & 0 &1 &1\\
1 & 1 &0 &1\\
1 & 1 &1 &0
\end{pmatrix}.

Cet endomorphisme est connu sur les vecteurs de la base canonique de $\R^4$ :

\left\{\begin{align*}
u(1,0,0,0) &= (0,1,1,1)\\
u(0,1,0,0) &= (1,0,1,1)\\
u(0,0,1,0) &= (1,1,0,1)\\
u(0,0,0,1) &= (1,1,1,0).
\end{align*}
\right.

Il a été établi dans l’article précité que la matrice $P$ :

P=\begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 1 &1 &0\\
0 & 1 &0 &1
\end{pmatrix}

est une matrice de changement de base dans laquelle la matrice de $u$ dans la nouvelle base est de Hessenberg, notée $H$ :

H= \begin{pmatrix}
0 & 3 &1 &1\\
1 & 2 &1 &1\\
0 & 0 &-1 &0\\
0 & 0 &0 &-1
\end{pmatrix}.

Vous allez vérifier ce point directement.

Effectuez le changement de base en adoptant le point de vue des endomorphismes

Notez $(e_1,e_2,e_3,e_4)$ la base canonique de $\R^4.$

Le $\R$-espace vectoriel $\R^4$ est muni de son produit scalaire usuel. Ainsi $(e_1,e_2,e_3,e_4)$ est une base orthonormée de $\R^4.$

Vu la matrice $P$ qui est inversible, vous posez :

\left\{
\begin{align*}
f_1 &= e_1 \\
f_2 &= e_2+e_3+e_4\\
f_3 &= e_3\\
f_4 &= e_4.
\end{align*}
\right.

La famille $(f_1,f_2,f_3,f_4)$ est une base de $\R^4.$

La matrice $P$ est donc la matrice de passage de la base $(e_1,e_2,e_3,e_4)$ vers la base $(f_1,f_2,f_3,f_4).$

Pour rappel :

\left\{
\begin{align*}
u(e_1) &=  e_2+e_3+e_4\\
u(e_2) &= e_1+e_3+e_4\\
u(e_3) &=  e_1+e_2+e_4\\
u(e_4) &=  e_1+e_2+e_3.
\end{align*}
\right.

Maintenant vous calculez les images par l’endomorphisme $u$ des vecteurs $f_1$, $f_2$, $f_3$ et $f_4$ et vous exprimez les résultats dans la base $(f_1,f_2,f_3,f_4).$ Cela conduit à ce qui suit.

\begin{align*}
u(f_1) &= u(e_1)\\
&= e_2+e_3+e_4\\
&=f_2.
\end{align*}

Puis :

\begin{align*}
u(f_2) &= u(e_2+e_3+e_4)\\
&= u(e_2)+u(e_3)+u(e_4)\\
&=3e_1+2e_2+2e_3+2e_4\\
&=3f_1+2(e_2+e_3+e_4)\\
&=3f_1+2f_2.
\end{align*}

Vous poursuivez :

\begin{align*}
u(f_3) &= u(e_3)\\
&= e_1+e_2+e_4\\
&=e_1+(e_2+e_3+e_4)-e_3\\
&=f_1+f_2-f_3.
\end{align*}

Vous terminez :

\begin{align*}
u(f_4) &= u(e_4)\\
&= e_1+e_2+e_3\\
&=e_1+(e_2+e_3+e_4)-e_4\\
&=f_1+f_2-f_4.
\end{align*}

Vous avez retrouvé que, dans la base $(f_1,f_2,f_3,f_4)$ la matrice de $u$ est bien la matrice $H$ précitée :

H= \begin{pmatrix}
0 & 3 &1 &1\\
1 & 2 &1 &1\\
0 & 0 &-1 &0\\
0 & 0 &0 &-1
\end{pmatrix}.

Utilisez le procédé d’orthonormalisation de Gram-Schmidt

Dans la base $(f_1,f_2,f_3,f_4)$, la matrice de $u$ est de Hessenberg. Cependant, la base $(f_1,f_2,f_3,f_4)$ n’est pas orthonormée : par exemple, le produit scalaire $\langle f_2,f_3\rangle$ n’est pas nul.

Vous allez donc dans un premier temps orthogonaliser la base $(f_1,f_2,f_3,f_4)$ pour le produit scalaire usuel qui sera noté entre crochets.

Premier vecteur

Vous posez d’abord :

\boxed{f_1^{\perp} = f_1 = e_1.}
\Vert f_1^{\perp}\Vert^2 = \Vert e_1\Vert^2 = 1.

Deuxième vecteur

Utilisant la projection orthogonale du vecteur $f_2$ sur l’espace engendré par le vecteur $f_1^{\perp}$, vous posez :

\begin{align*}
f_2^{\perp} &= f_2-\frac{\langle f_2, f_1^{\perp}\rangle}{\Vert f_1^{\perp}\Vert^2} f_1^{\perp}\\
&= f_2-\langle f_2, f_1\rangle f_1.
\end{align*}

Or :

\begin{align*}
\langle f_2,f_1\rangle &= \langle e_2+e_3+e_4, e_1\rangle\\
&= \langle e_2, e_1\rangle +  \langle e_3, e_1\rangle +  \langle e_4, e_1\rangle \\
&=0+0+0\\
&=0.
\end{align*}

Donc :

\boxed{f_2^{\perp} = f_2 = e_2+e_3+e_4.}

Vous évaluez la norme au carré de ce vecteur :

\begin{align*}
\Vert f_2^{\perp}\Vert^2 &= \Vert e_2 \Vert^2+ \Vert e_3 \Vert^2+\Vert e_4\Vert^2 \\
&=1+1+1\\
&=3.
\end{align*}

Troisième vecteur

Utilisant la projection orthogonale du vecteur $f_3$ sur l’espace engendré par les vecteurs $f_1^{\perp}$ et $f_2^{\perp}$ vous posez :

\begin{align*}
f_3^{\perp} &= f_3-\frac{\langle f_3, f_1^{\perp}\rangle}{\Vert f_1^{\perp}\Vert^2} f_1^{\perp}-\frac{\langle f_3, f_2^{\perp}\rangle}{\Vert f_2^{\perp}\Vert^2} f_2^{\perp}
\\
&= f_3-\frac{\langle f_3, f_1\rangle}{\Vert f_1\Vert^2} f_1-\frac{\langle f_3, f_2\rangle}{\Vert f_2\Vert^2} f_2.
\end{align*}

Vous avez deux produits scalaires à calculer.

D’une part :

\begin{align*}
\langle f_3,f_1\rangle &= \langle e_3,e_1 \rangle\\
&=0.
\end{align*}

D’autre part :

\begin{align*}
\langle f_3,f_2\rangle &= \langle e_3,e_2+e_3+e_4 \rangle\\
&= \langle e_3,e_2 \rangle +  \langle e_3,e_3 \rangle+  \langle e_3,e_4 \rangle \\
&=0+\Vert e_3 \Vert^2+0\\
&=1.
\end{align*}

Donc :

\boxed{f_3^{\perp} = f_3-\frac{1}{3} f_2.}

Dans la base $(e_1,e_2,e_3,e_4)$ le vecteur $f_3^{\perp}$ s’écrit comme suit :

f_3^{\perp} = e_3 - \frac{1}{3}(e_2+e_3+e_4)

Après développement et réduction vous obtenez :

\boxed{f_3^{\perp} =- \frac{1}{3}e_2+\frac{2}{3} e_3  - \frac{1}{3}e_4.}

Au passage, la norme au carré de ce vecteur est égale à :

\begin{align*}
\Vert f_3^{\perp} \Vert^2 &= \left(-\frac{1}{3}\right)^2 + \left(\frac{2}{3}\right)^2 + \left(-\frac{1}{3}\right)^2\\
&=\frac{1}{9}+\frac{4}{9}+\frac{1}{9}\\
&=\frac{6}{9}\\
&=\frac{2}{3}.
\end{align*}

Quatrième vecteur

Utilisant la projection orthogonale du vecteur $f_4$ sur l’espace engendré par les vecteurs $f_1$, $f_2$ et $f_3$ vous posez :

\begin{align*}
f_4^{\perp} &= f_4-\frac{\langle f_4, f_1^{\perp}\rangle}{\Vert f_1^{\perp}\Vert^2} f_1^{\perp}-\frac{\langle f_4, f_2^{\perp}\rangle}{\Vert f_2^{\perp}\Vert^2} f_2^{\perp}-\frac{\langle f_4, f_3^{\perp}\rangle}{\Vert f_3\Vert^2} f_3^{\perp}
\\
&= f_4-{\langle f_4, f_1\rangle} f_1-\frac{\langle f_4, f_2\rangle}{3} f_2^{\perp} - \frac{3}{2}{\langle f_4, f_3^{\perp}\rangle} f_3^{\perp}.
\end{align*}

Vous avez trois produits scalaires à calculer.

\begin{align*}
\langle f_4,f_1\rangle &= \langle e_4,e_1 \rangle\\
&=0.
\end{align*}
\begin{align*}
\langle f_4,f_2\rangle &= \langle e_4,e_2+e_3+e_4 \rangle\\
&=1.
\end{align*}
\begin{align*}
\langle f_4,f_3^{\perp}\rangle &= \left\langle e_4,- \frac{1}{3}e_2+\frac{2}{3} e_3  - \frac{1}{3}e_4 \right\rangle\\
&=\frac{-1}{3}.
\end{align*}
\begin{align*}
f_4^{\perp} &=f_4-\frac{1}{3} f_2^{\perp} + \frac{1}{2} f_3^{\perp}\\
&=f_4-\frac{1}{3}f_2+\frac{1}{2}\left(f_3-\frac{1}{3} f_2\right)\\
&=-\frac{1}{2}f_2+\frac{1}{2}f_3+f_4.
\end{align*}

En résumé :

\boxed{f_4^{\perp} = -\frac{1}{2}f_2+\frac{1}{2}f_3+f_4.}

Dans la base $(e_1,e_2,e_3,e_4)$ le vecteur $f_4^{\perp}$ s’écrit comme suit :

\begin{align*}
f_4^{\perp} &= -\frac{1}{2}(e_2+e_3+e_4)+\frac{1}{2}e_3+e_4
\\
&=-\frac{1}{2}e_2+\frac{1}{2}e_4.
\end{align*}

Vous avez obtenu :

\boxed{f_4^{\perp} =-\frac{1}{2}e_2+\frac{1}{2}e_4.}

La norme au carré de ce vecteur est égale à :

\begin{align*}
\Vert f_4^{\perp} \Vert^2 &= \left(-\frac{1}{2}\right)^2 + \left(\frac{1}{2}\right)^2 \\
&=\frac{1}{4}+\frac{1}{4}\\
&=\frac{1}{2}.
\end{align*}

Orthonormalisez la base obtenue

Par le procédé effectué, la famille $(f_1^{\perp},f_2^{\perp},f_3^{\perp},f_4^{\perp})$ est orthogonale.

Donc la famille :

\left(f_1^{\perp},\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp},\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp},\sqrt{2}f_4^{\perp}\right)

est orthonormale.

Déterminez la matrice de $u$ dans la base $(f_1^{\perp},f_2^{\perp},f_3^{\perp},f_4^{\perp})$

Premier vecteur

Comme $u(f_1) =f_2$ vous déduisez :

\begin{align*}
u(f_1^{\perp}) &=f_2^{\perp}.
\end{align*}

Deuxième vecteur

Ensuite, comme $u(f_2) = 3f_1+2f_2$ il vient :

\begin{align*}
u(f_2^{\perp}) &= 3f_1^{\perp}+2f_2^{\perp}.
\end{align*}

Troisième vecteur

Comme :

\begin{align*}
u(f_3) &= f_1+f_2-f_3
\\
f_3^{\perp} &= f_3-\frac{1}{3} f_2
\end{align*}

il vient par linéarité :

\begin{align*}
u(f_3^{\perp}) &= u(f_3)-\frac{1}{3} u(f_2)\\
&= f_1+f_2-f_3-\frac{1}{3}(3f_1+2f_2)\\
&=\frac{1}{3}f_2-f_3\\
&=\frac{1}{3}f_2-(f_3^{\perp}+\frac{1}{3}f_2)\\
&=-f_3^{\perp}.
\end{align*}

Quatrième vecteur

Comme :

\begin{align*}
u(f_4) &=f_1+f_2-f_4 \\
f_4^{\perp} &= -\frac{1}{2}f_2+\frac{1}{2}f_3+f_4
\end{align*}

par linéarité, il vient :

\begin{align*}
u(f_4^{\perp}) &= -\frac{1}{2}u(f_2)+\frac{1}{2}u(f_3)+u(f_4)\\
&= -\frac{1}{2}(3f_1+2f_2)+\frac{1}{2}(f_1+f_2-f_3)+(f_1+f_2-f_4)\\
&=\frac{1}{2}f_2-\frac{1}{2}f_3-f_4\\
&=-f_4^{\perp}.
\end{align*}

La matrice $K$ de $u$ dans la base $(f_1^{\perp},f_2^{\perp},f_3^{\perp},f_4^{\perp})$ est toujours de Hessenberg :

K=\begin{pmatrix}
0 & 3 & 0 & 0\\
1 & 2 & 0 & 0\\
0 & 0 & -1 & 0\\
0 & 0 & 0 & -1
\end{pmatrix}.

Déterminez la matrice de $u$ dans la base $\left(f_1^{\perp},\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp},\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp},\sqrt{2}f_4^{\perp}\right)$

La matrice de $u$ dans la base canonique est symétrique, donc $u$ est auto-adjoint.

Donc sa matrice sera symétrique dans n’importe quelle base orthonormée.

Vous déduisez que, dans la base $\left(f_1^{\perp},\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp},\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp},\sqrt{2}f_4^{\perp}\right)$ la matrice $L$ de $u$ sera à la fois symétrique et de Hessenberg. En particulier elle sera symétrique et tridiagonale.

Premier vecteur

De $u(f_1^{\perp}) =f_2^{\perp}$ vous déduisez :

\begin{align*}
u(f_1^{\perp}) =\sqrt{3} \left(\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp}\right).
\end{align*}

Deuxième vecteur

De $u(f_2^{\perp}) = 3f_1^{\perp}+2f_2^{\perp}$ il vient :

\begin{align*}
u\left(\frac{\sqrt{3}}{3} f_2^{\perp}\right) &= \sqrt{3}f_1^{\perp}+\frac{2\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp}\\
&=\sqrt{3}f_1^{\perp}+2\left(\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp}\right).
\end{align*}

Troisième vecteur

De $u(f_3^{\perp}) = -f_3^{\perp}$ vous déduisez :

\begin{align*}
u\left(\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp}\right) = -\left(\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp}\right).
\end{align*}

Quatrième vecteur

De $u(f_4^{\perp}) = -f_4^{\perp}$ vous déduisez :

\begin{align*}
u\left(\sqrt{2}f_4^{\perp}\right) &= -\left(\sqrt{2}f_4^{\perp}\right).
\end{align*}

La matrice $L$ de $u$ dans la base $\left(f_1^{\perp},\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp},\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp},\sqrt{2}f_4^{\perp}\right)$ est symétrique et tridiagonale :

L=\begin{pmatrix}
0 & \sqrt{3} & 0 & 0\\
\sqrt{3} & 2 & 0 & 0\\
0 & 0 & -1 & 0\\
0 & 0 & 0 & -1
\end{pmatrix}.

Concluez

En notant $Q$ la matrice de passage de la base canonique de $\R^4$ vers la famille $\left(f_1^{\perp},\frac{\sqrt{3}}{3}f_2^{\perp},\frac{\sqrt{6}}{2}f_3^{\perp},\sqrt{2}f_4^{\perp}\right)$ vous obtenez une matrice orthogonale :

Q = \begin{pmatrix}
1 &     0                         & 0 & 0\\
0 & \frac{\sqrt{3}}{3} & -\frac{\sqrt{6}}{6} & -\frac{\sqrt{2}}{2}\\
0 & \frac{\sqrt{3}}{3} & \frac{\sqrt{6}}{3} & 0\\
0 & \frac{\sqrt{3}}{3} & -\frac{\sqrt{6}}{6} & \frac{\sqrt{2}}{2}
\end{pmatrix}.

Alors :

\boxed{Q^{-1}AQ = {}^{t}QAQ = L = \begin{pmatrix}
0 & \sqrt{3} & 0 & 0\\
\sqrt{3} & 2 & 0 & 0\\
0 & 0 & -1 & 0\\
0 & 0 & 0 & -1
\end{pmatrix}.}

Prolongement

La matrice réelle $L$ est-elle diagonalisable ? Autrement dit, existe-t-il une base de diagonalisation de l’endomorphisme $u$ ?

289. Mise sous forme de Hessenberg d’une matrice symétrique (1/2)

Soit $A$ la matrice réelle définie par :

A = \begin{pmatrix}
0 & 1 &1 &1\\
1 & 0 &1 &1\\
1 & 1 &0 &1\\
1 & 1 &1 &0
\end{pmatrix}.

Le but de cette section est d’expliciter une matrice réelle inversible notée $P$ telle que :

P^{-1}AP= \begin{pmatrix}
* & * &* &*\\
* & * &* &*\\
0 & * &* &*\\
0 & 0 &* &*
\end{pmatrix}.

Une telle matrice sera dite de Hessenberg puisque tous ses coefficients situés strictement en-dessous de la première sous-diagonale sont nuls.

Traitez la première colonne, premier zéro

A partir de la matrice $A$, vous souhaitez effectuer l’opération élémentaire $L_3\leftarrow L_3-L_2$ ce qui revient à multiplier $A$ à gauche par une matrice de transvection $T$ égale à :

T = \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & -1 &1 &0\\
0 & 0 &0 &1
\end{pmatrix}.

Il vous faut multiplier à droite la matrice $TA$ par $T^{-1}$ qui est aussi une matrice transvection :

T^{-1} = \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 1 &1 &0\\
0 & 0 &0 &1
\end{pmatrix}.

Cela correspond à l’opération élémentaire $C_2\leftarrow C_2+C_3.$

En détail, vous partez de $A$ et vous appliquez l’opération élémentaire $L_3\leftarrow L_3-L_2$ qui donne :

A^{(1)} = \begin{pmatrix}
0 & 1 &1 &1\\
1 & 0 &1 &1\\
0 & 1 &-1 &0\\
1 & 1 &1 &0
\end{pmatrix}.

Vous appliquez à la matrice $A^{(1)}$ l’opération $C_2\leftarrow C_2+C_3$ et obtenez :

A^{(2)} = \begin{pmatrix}
0 & 2 &1 &1\\
1 & 1 &1 &1\\
0 & 0 &-1 &0\\
1 & 2 &1 &0
\end{pmatrix}.

Note. Vous pouvez aussi vérifier que le produit $TAT^{-1}$ est bien égal à $A^{(2)}.$

Traitez la première colonne, second zéro

Comme précédemment, vous considérez les opérations élémentaires successives $L_4\leftarrow L_4-L_2$ et $C_2\leftarrow C_2+C_4.$

A partir de la matrice $A^{(2)}$ vous appliquez $L_4\leftarrow L_4-L_2$ et obtenez :

A^{(3)} = \begin{pmatrix}
0 & 2 &1 &1\\
1 & 1 &1 &1\\
0 & 0 &-1 &0\\
0 & 1 &0 &-1
\end{pmatrix}.

A partir de la matrice $A^{(3)}$ vous appliquez $C_2\leftarrow C_2+C_4.$ et obtenez :

A^{(4)} = \begin{pmatrix}
0 & 3 &1 &1\\
1 & 2 &1 &1\\
0 & 0 &-1 &0\\
0 & 0 &0 &-1
\end{pmatrix}.

En posant :

R = \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 0 &1 &0\\
0 & -1 &0 &1
\end{pmatrix}

vous obtenez :

R^{-1} = \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 0 &1 &0\\
0 & 1 &0 &1
\end{pmatrix}.

Alors le produit $RA^{(2)}R^{-1}$ est égal à $A^{(4)}.$

Comme $A^{(4)}$ est une matrice de Hessenberg, il n’y a pas lieu de traiter spécifiquement la deuxième colonne.

Concluez

Des égalités :

\left\{\begin{align*}
RA^{(2)}R^{-1}&=A^{(4)}\\
TAT^{-1} &=A^{(2)}
\end{align*}
\right.

vous déduisez :

RTAT^{-1}R^{-1}=A^{(4)}.

Du coup, en posant

\begin{align*}
P &= T^{-1}R^{-1} \\
&=   \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 1 &1 &0\\
0 & 0 &0 &1
\end{pmatrix} \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 0 &1 &0\\
0 & 1 &0 &1
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 1 &1 &0\\
0 & 1 &0 &1
\end{pmatrix}
\end{align*}
.

vous déduisez l’inversibilité de $P$ qui est produit de deux matrices inversibles et :

\begin{align*}
P^{-1} &= RT \\
&=   \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & 0 &1 &0\\
0 & -1 &0 &1
\end{pmatrix} \begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & -1 &1 &0\\
0 & 0 &0 &1
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
1 & 0 &0 &0\\
0 & 1 &0 &0\\
0 & -1 &1 &0\\
0 & -1 &0 &1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

De ce qui précède, vous avez obtenu :

P^{-1}AP = A^{(4)} = \begin{pmatrix}
0 & 3 &1 &1\\
1 & 2 &1 &1\\
0 & 0 &-1 &0\\
0 & 0 &0 &-1
\end{pmatrix}.

La matrice $A$ est semblable à une matrice de Hessenberg et la matrice de passage $P$ ainsi que son inverse ont été déterminés.

Note. Le lecteur aura remarqué que la matrice $A^{(4)}$ n’est pas symétrique. Il est néanmoins possible d’améliorer ce qui vient d’être trouvé en utilisant le procédé d’orthonormalisation de Gram-Schmidt. Rendez-vous pour cela au sein du contenu écrit dans l'article 290. En effet, une matrice de Hessenberg qui est multipliée par une matrice triangulaire supérieure, que ce soit à droite ou à gauche, reste de Hessenberg.