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285. Une matrice de transposition est le produit de trois matrices de transvections et d’une matrice de dilatation

Soient $n$ et $p$ deux entiers supérieurs ou égaux à $2$ et $A$ une matrice à coefficients dans un corps $\K$ qui comporte $n$ lignes et $p$ colonnes.

Soient $i$ et $j$ deux éléments différents de l’ensemble $\llbracket 1, n \rrbracket.$

Comme cela a été vu au sein du contenu rédigé dans l'article 272 dont vous reprenez les mêmes notations, quand vous appliquez à la matrice $A$ l’opération élémentaire $L_i \leftrightarrow L_j$, cela revient à la multiplier à gauche par la matrice suivante :

T = F_{ij} + F_{ji} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{mm}.

Une idée de décomposition en utilisant des transvections

Considérez les variables $x$ et $y$ auxquelles vous appliquez les instructions suivantes :

\begin{align*}
x&\leftarrow x+y\\
y&\leftarrow y-x\\
x&\leftarrow x+y.
\end{align*}

Ces trois opérations échangent les valeurs de $x$ et de $y$ et transforment $x$ en son opposé, comme le montre le tableau des valeurs successives prises par $x$ et $y$ :

\begin{array}{|c|c|}
\hline\
\text{Variable }x & \text{Variable }y \\ \hline
x & y \\ 
x+y & y\\
x+y & -x\\
y & -x\\\hline
\end{array}

Pour permuter $x$ avec $y$ il faut rajouter une dilatation en changeant la variable $y$ en son opposé.

L’opération d’échange :

x\leftrightarrow y

est donc équivalente à la série des quatre opérations suivantes :

\left\{
\begin{align*}
x&\leftarrow x+y\\
y&\leftarrow y-x\\
x&\leftarrow x+y\\
y&\leftarrow -y.
\end{align*}
\right.

Vérifiez l’ensemble sur le plan matriciel

Les quatre opérations décrites ci-dessus s’écrivent de façon analogue de la façon suivante :

\left\{
\begin{align*}
L_i&\leftarrow L_i+L_j\\
L_j&\leftarrow L_j-L_i\\
L_i&\leftarrow L_i+L_j\\
L_j&\leftarrow -L_j.
\end{align*}
\right.

Vous posez :

V_i =    F_{i j} + \sum_{k\in\llbracket 1, n\rrbracket } F_{kk} \\
V_j =  -  F_{ji} + \sum_{\ell \in\llbracket 1, n\rrbracket } F_{\ell\ell}\\
D_j = -F_{jj} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{j\}} F_{mm} = -2F_{jj} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket } F_{mm}.

En notant $I$ la matrice identité d’ordre $n$, il vient :

V_i = F_{ij} + I\\
V_j = -F_{ji} + I\\
D_j = -2F_{jj} + I.

Quand vous appliquez à la matrice $A$ les opérations élémentaires suivantes :

\left\{
\begin{align*}
L_i&\leftarrow L_i+L_j\\
L_j&\leftarrow L_j-L_i\\
L_i&\leftarrow L_i+L_j\\
L_j&\leftarrow -L_j.
\end{align*}
\right.

vous multipliez la matrice $A$ à gauche par le produit :

D_jV_iV_jV_i.

Premier produit, calcul de $V_jV_i$

\begin{align*}
V_jV_i &= (-F_{ji} + I)(F_{ij} + I)\\
&=-F_{ji}F_{ij} - F_{ji} + F_{ij} + I\\
&=F_{ij}-F_{ji}-F_{jj}+I.
\end{align*}

Deuxième produit, calcul de $V_i(V_jV_i)$

\begin{align*}
V_i(V_jV_i) &=(F_{ij} + I)(F_{ij}-F_{ji}-F_{jj}+I)\\
&= F_{ij}F_{ij}-F_{ij}F_{ji}-F_{ij}F_{jj}+F_{ij}\\
&\qquad +F_{ij}-F_{ji}-F_{jj}+I\\
&= 0-F_{ii}-F_{ij}+F_{ij}\\
&\qquad +F_{ij}-F_{ji}-F_{jj}+I\\
&=  F_{ij}-F_{ji}-F_{ii}-F_{jj}+I\\
 &=  F_{ij} - F_{ji} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{mm}.
\end{align*}

Troisième et dernier produit, calcul de $D_j(V_iV_jV_i)$

\begin{align*}
D_j(V_iV_jV_i) &= ( -2F_{jj} + I)\left(  F_{ij} - F_{ji} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{mm}\right)\\
&= -2F_{jj}F_{ij} +2F_{jj}F_{ji}-2\sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{jj}F_{mm}\\
&\qquad +F_{ij} - F_{ji} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{mm}
\\
&= 0+2F_{ji} - 0 \\
&\qquad +F_{ij} - F_{ji} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{mm}\\
&= F_{ij} + F_{ji} + \sum_{m\in\llbracket 1, n\rrbracket \setminus \{i, j\}} F_{mm}\\
&= T.
\end{align*}

Prolongement

Pour savoir ce qui a motivé l’introduction des opérations ci-dessous

\begin{align*}
x&\leftarrow x+y\\
y&\leftarrow y-x\\
x&\leftarrow x+y
\end{align*}

allez lire le contenu rédigé dans l'article 376.

284. Hyperplans, formes linéaires, stabilité d’un hyperplan par un endomorphisme, trigonalisation (3/3)

Vous considérez la matrice :

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

Trigonaliser la matrice $A$ revient à trigonaliser l’endomorphisme $u$ de $\R^4$ canoniquement associé à $A.$ Il est défini par :

\forall(x,y,z,t)\in\R^4, u(x,y,z,t)=(y+2t, -3x+4z, y+3t, -x+z).

Notez les matrices identité

Dans la suite, vous aurez besoin des matrices suivantes :

\begin{align*}
I &= \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0 & 0\\
0 & 0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}
\\
I_2 &= \begin{pmatrix}
1 & 0\\
0 & 1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Déterminez un hyperplan stable par $u$

Suivant ce qui a été établi au sein du contenu écrit dans l'article 283 vous formez la matrice transposée de $A$ :

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

Pour déterminer un vecteur propre de $^{t}A$ vous pouvez choisir la colonne de $^{t}A$ qui semble la plus simple possible, ici la quatrième. Vous posez $V = \begin{pmatrix} 0 \\0\\0\\1\end{pmatrix}$ et calculez les itérés de ce vecteur par la matrice $^{t}A.$

Tout d’abord :

\begin{align*}
^{t}A V &=\begin{pmatrix}
0 & -3 & 0 & -1\\
1 & 0 & 1 & 0\\
0 & 4 & 0 & 1\\
2 & 0 & 3 & 0
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
0 \\
0\\
0\\
1
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
-1 \\
0\\
1\\
0
\end{pmatrix}.
\end{align*}

La famille $(V, ^{t}A V)$ étant libre, vous poursuivez.

\begin{align*}
(^{t}A)^2 V &=\ ^{t}A (^{t}AV)\\
&= \begin{pmatrix}
0 & -3 & 0 & -1\\
1 & 0 & 1 & 0\\
0 & 4 & 0 & 1\\
2 & 0 & 3 & 0
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-1 \\
0\\
1\\
0
\end{pmatrix}  \\
&= \begin{pmatrix}
0 \\
-1\\
0\\
-2
\end{pmatrix} 
+
\begin{pmatrix}
0 \\
1\\
0\\
3
\end{pmatrix} 
\\
&=
\begin{pmatrix}
0 \\
0\\
0\\
1
\end{pmatrix} \\
&=V.
\end{align*}

Cette égalité fournit :

\begin{align*}
(^{t}A)^2V - V &= 0\\
((^{t}A)^2-I)V &=0\\
(^{t}A-I)(^{t}A+I)V &=0.
\end{align*}

D’après ce qui précède, le polynôme $(X+1)(X-1)$ est le polynôme unitaire de plus petit degré appartenant à l’ensemble :

\{P\in\R[X], P(^{t}A)V = 0\}.

Cet ensemble est un idéal de $\R[X]$ qui est engendré par $(X+1)(X-1).$

Or, le polynôme $\pi$ minimal de la matice $^{t}A$ appartient à cet idéal, donc $(X+1)(X-1)$ divise $\pi$ donc $1$ et $-1$ sont deux racines de $\pi$, donc $1$ et $-1$ sont deux valeurs propres de $^{t}A.$

Ainsi, les deux matrices $(^{t}A-I)$ et $(^{t}A+I)$ sont non inversibles.

Vous formez la première :

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

Pour déterminer son noyau, vous cherchez à exprimer une colonne en fonction des autres, elle vous donnera un vecteur non nul de ce noyau.

Vous effectuez les opérations élémentaires suivantes : $L_2\leftarrow L_2+L_1$ ce qui donne :

\begin{pmatrix}
-1 & -3 & 0 & -1\\
0 & -4 & 1 & -1\\
0 & 4 & -1 & 1\\
2 & 0 & 3 & -1
\end{pmatrix}.

Vous constatez immédiatement en effectuant l’opération $L_3\leftarrow L_3+L_2$ que vous tombez sur une matrice qui comporte une ligne entièrement nulle :

\begin{pmatrix}
-1 & -3 & 0 & -1\\
0 & -4 & 1 & -1\\
0 & 0 & 0 & 0\\
2 & 0 & 3 & -1
\end{pmatrix}.

Vous retrouvez bien le fait que $^{t}A -I$ est non inversible. Vous continuez les opérations élémentaires. Par exemple avec $L_4\leftarrow L_4+2L_1$ :

\begin{pmatrix}
-1 & -3 & 0 & -1\\
0 & -4 & 1 & -1\\
0 & 0 & 0 & 0\\
0 & -6 & 3 & -3
\end{pmatrix}.

Vous effectuez alors $L_3 \leftrightarrow L_4$ puis $L_3 \leftarrow \frac{1}{3}L_3$ :

\begin{pmatrix}
-1 & -3 & 0 & -1\\
0 & -4 & 1 & -1\\
0 & -2 & 1 & -1\\
0 & 0 & 0 & 0
\end{pmatrix}.

Pour triangulariser la matrice, vous terminez par les opérations $L_2\leftarrow L_2 – 2L_3$ et $L_2\leftrightarrow L_3$ :

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

Il apparaît alors que $C_4 = C_1-C_3$, autrement dit $C_1-C_3-C_4 = 0.$

Les opérations élémentaires sur les lignes conservant les noyaux, il vient, en posant $W = \begin{pmatrix}1 \\0\\-1\\-1\end{pmatrix}$ :

\begin{align*}
(^{t}A-I)W&=\begin{pmatrix}
-1 & -3 & 0 & -1\\
1 & -1 & 1 & 0\\
0 & 4 & -1 & 1\\
2 & 0 & 3 & -1
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}1 \\0\\-1\\-1\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}0 \\0\\0\\0\end{pmatrix}.
\end{align*}

Donc $W$ est un vecteur propre de la matrice $^{t}A$ associé à la valeur propre $1.$

Ainsi, l’hyperplan $H_3$ de $\R^4$ défini par :

\boxed{H_3 = \{(x,y,z,t)\in\R^4, x-z-t = 0\}}

est stable par l’endomorphisme $u.$

Facultatif : vérifiez que cet hyperplan est stable par $u$

Soit $(x,y,z,t)\in\R^4$ tel que $(x,y,z,t)\in H_3.$

Alors $x = z+t.$

De plus :

\begin{align*}
u(x,y,z,t)&=(y+2t, -3x+4z, y+3t, -x+z) \\
 &=(y+2t, -3z-3t+4z, y+3t, -z-t+z)\\
&=(y+2t, z-3t, y+3t, -t).
\end{align*}

Or :

\begin{align*}
(y+2t)-(y+3t)-(-t) &= y+2t-y-3t+t\\
&=0.
\end{align*}

donc $u(x,y,z,t)\in H_3.$

De ce qui précède, vous déduisez que la restriction de $u$ à $H_3$, notée $u_{|H_3}$ est bien définie.

Déterminez un hyperplan stable par $u_{|H_3}$

Comme :

H_3 = \{(x,y,z,t)\in\R^4, x = z+t\}

vous déduisez :

\begin{align*}
H_3 &= \{(z+t,y,z,t), (y,z,t)\in\R^3\}\\
&= \{(z,0,z,0) + (t,0,0,t) + (0,y,0,0), (y,z,t)\in\R^3\}\\
&= \{z(1,0,1,0) + t(1,0,0,1) + y(0,1,0,0), (y,z,t)\in\R^3\}.
\end{align*}

Vous posez :

\boxed{\begin{align*}
e_1 &= (1,0,1,0)\\
e_2 &= (1,0,0,1)\\
e_3 &= (0,1,0,0).
\end{align*}}

Alors :

H_3 = \mathrm{Vect}(e_1,e_2,e_3).

Comme $H_3$ est de dimension $3$ en tant qu’hyperplan de $\R^4$ vous déduisez que la famille $(e_1,e_2,e_3)$, qui est génératrice de $H_3$, est en fait une base de $H_3.$ Vous noterez $(e_1^{*}, e_2^{*}, e_3^{*})$ sa base duale.

Vous calculez d’abord :

\begin{align*}
u_{|H_3}(e_1) &= u(1,0,1,0)\\
&=(0, 1, 0, 0)\\
&=e_3.
\end{align*}

Puis :

\begin{align*}
u_{|H_3}(e_2) &= u(1,0,0,1)\\
&=(2, -3, 3, -1)\\
&=(2, -3, 3, -1) +e_2-e_2\\
&=(2, -3, 3, -1) + (1,0,0,1)-e_2\\
&=(3, -3, 3, 0) -e_2\\
&=3(1, -1, 1, 0) -e_2\\
&=3(e_1-e_3) -e_2\\
&=3e_1 -e_2-3e_3.
\end{align*}

Enfin :

\begin{align*}
u_{|H_3}(e_3) &= u(0,1,0,0)\\
&=(1, 0, 1, 0)\\
&=e_1.
\end{align*}

Vous déduisez que la matrice de $u_{|H_3}$ dans la base $(e_1,e_2,e_3)$ est :

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

Du coup, la matrice transposée de $B$ est :

^{t}B = \begin{pmatrix}
0  & 0 & 1\\
3  & -1 & -3\\
1 & 0 & 0
\end{pmatrix}.

La colonne la plus simple de $B$ est la deuxième, ce qui conduit à poser $V = \begin{pmatrix}0\\ 1 \\ 0\end{pmatrix}.$

\begin{align*}
^{t}B V &=  \begin{pmatrix}
0  & 0 & 1\\
3  & -1 & -3\\
1 & 0 & 0
\end{pmatrix}
 \begin{pmatrix}0\\ 1 \\ 0\end{pmatrix}
\\
&= \begin{pmatrix}0\\ -1 \\ 0\end{pmatrix}\\
&=-V.
\end{align*}

Vous avez obtenu un vecteur propre de $^{t}B.$

Notez :

\begin{align*}
H_2 &= \{x\in H_3, 0e_1^{*}(x)+1e_2^{*}(x)+0e_3^{*}(x) = 0\}\\
&= \{x\in H_3, e_2^{*}(x) = 0\}.
\end{align*}

Alors $H_2$ est le noyau d’une forme linéaire non nulle de $H_3$ donc $H_2$ est un hyperplan de $H_3$ et donc $H_2$ est de dimension $2.$

Soit $x\in H_2.$ Comme :

\begin{align*}
x &= e_1^{*}(x) e_1+e_2^{*}(x) e_2+e_3^{*}(x) e_3\\
&= e_1^{*}(x) e_1+0 e_2+e_3^{*}(x) e_3\\
&= e_1^{*}(x) e_1+e_3^{*}(x) e_3
\end{align*}

vous déduisez que $x \in \mathrm{Vect}(e_1, e_3).$

Réciproquement, soit $x \in \mathrm{Vect}(e_1, e_3).$

Il existe $(\lambda_1, \lambda_3)\in\R^2$ tel que :

x = \lambda_1 e_1 + \lambda_3 e_3.

Par linéarité :

\begin{align*}
e_2^{*}(x) &= \lambda_1 e_2^{*}(e_1) + \lambda_3 e_2^{*}(e_3)\\
&= \lambda_1 \times 0 + \lambda_3 \times 0\\
&=0.
\end{align*}

Donc $x\in H_2.$

Ainsi l’hyperplan $H_2$ est stable par $u_{|H_3}$ donc par $u$, avec :

\boxed{H_2  = \mathrm{Vect}(e_1, e_3).}

Comme $H_2$ est de dimension $2$, la famille $(e_1,e_3)$ qui est génératrice de $H_2$, en est une base.

Déterminez une droite stable par $u_{|H_2}$

Comme $u(e_1) = e_3$ et $u(e_3) = e_1$ la matrice $C$ de $u_{|H_2}$ dans la base $(e_1,e_3)$ est :

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

Vous constatez que $^{t}C = C.$ Vous posez $V = \begin{pmatrix}1\\ 0 \end{pmatrix}.$

Alors :

\begin{align*}
^{t}CV &= \begin{pmatrix}
0 & 1\\
1 & 0
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}1\\ 0 \end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}0\\ 1 \end{pmatrix}.
\end{align*}

La famille $(V, ^{t}CV)$ étant libre vous poursuivez.

Puis :

\begin{align*}
(^{t}C)^2V &= \begin{pmatrix}
0 & 1\\
1 & 0
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}0\\ 1 \end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}1\\ 0 \end{pmatrix}\\
&=V.
\end{align*}

Ainsi, le polynôme $X^2-1$ est le polynôme unitaire de plus petit degré appartenant à l’ensemble :

\{P\in\R[X], P(^{t}C)V = 0\}.

Comme le polynôme minimal de la matrice $^{t}C$ y appartient, vous déduisez que $X^2-1 = (X+1)(X-1)$ le divise. Le polynôme minimal de $^{t}C$ admet donc $1$ et $-1$ pour racines qui sont deux valeurs propres.

Vous formez la matrice :

^{t}C - I_2 = \begin{pmatrix}
-1 & 1\\
1 & -1
\end{pmatrix}.

La colonne $2$ vaut $-1$ fois la colonne $1$, soit $C_2 = -C_1$ soit $C_1+C_2 = 0$ donc le vecteur $\begin{pmatrix}1\\ 1 \end{pmatrix}$ est vecteur propre de $^{t}C.$

En notant $(e_1^{**}, e_3^{**})$ la base duale de $(e_1,e_3)$ vous définissez la droite $D$ de $H_2$ en posant :

\begin{align*}
D &= \{x\in H_2, 1e_1^{**}(x)+ 1e_3^{**}(x) = 0\}\\
&= \{x\in H_2, e_1^{**}(x)+ e_3^{**}(x) = 0\}.
\end{align*}

Notez que $e_1^{**}(e_1)+ e_3^{**}(e_1) = 1+0 = 1$ donc la forme linéaire $e_1^{**}+e_3^{**}$ n’est pas nulle.

Donc $D$ est un hyperplan de $H_2$ et par suite $D$ est de dimension $1$, c’est une droite.

Il s’agit maintenant d’en déterminer une base.

Soit $x \in D.$ Alors $x\in H_2$ donc il existe $(\lambda_1, \lambda_3)\in \R^2$ tel que :

x=\lambda_1e_1+\lambda_3e_3.

Par linéarité :

\begin{align*}
e_1^{**}(x) &= \lambda_1e_1^{**}(e_1)+\lambda_3 e_1^{**}(e_3)\\
&=\lambda_1.
\end{align*}
\begin{align*}
e_3^{**}(x) &= \lambda_1e_3^{**}(e_1)+\lambda_3 e_3^{**}(e_3)\\
&=\lambda_3.
\end{align*}

Comme :

e_1^{**}(x)+ e_3^{**}(x) = 0

Vous déduisez :

\begin{align*}
\lambda_1+\lambda_3 &= 0\\
\lambda_1 &= - \lambda_3.
\end{align*}

Du coup :

\begin{align*}
x&=\lambda_1e_1+\lambda_3e_3\\
x&=-\lambda_3e_1+\lambda_3e_3\\
x&=\lambda_3(-e_1+e_3)\\
x&\in \mathrm{Vect}(-e_1+e_3).
\end{align*}

Réciproquement, soit $x\in \mathrm{Vect}(-e_1+e_3).$

Il existe un réel $\lambda$ tel que :

\begin{align*}
x&=\lambda(-e_1+e_3)\\
&=-\lambda e_1+ \lambda e_3.
\end{align*}

Vous obtenez toujours par linéarité :

\begin{align*}
e_1^{**}(x) &= -\lambda e_1^{**}(e_1) + \lambda e_1^{**}(e_3)\\
&=-\lambda.
\end{align*}
\begin{align*}
e_3^{**}(x) &= -\lambda e_3^{**}(e_1) + \lambda e_3^{**}(e_3)\\
&=\lambda.
\end{align*}

Et par suite :

e_1^{**}(x)+ e_3^{**}(x) = 0

donc $x\in D.$

En définitive, la droite $\boxed{D = \mathrm{Vect}(-e_1+e_3)}$ est stable par $u_{|H_2}$ donc par $u.$

Déduisez-en une trigonalisation de l’endomorphisme $u$

Choisissez un vecteur $v_4$ n’appartenant pas à $H_3.$

Comme $H_3$ est caractérisé par l’égalité :

H_3 = \{(x,y,z,t)\in\R^4, x-z-t = 0\}

vous choisissez $\boxed{v_4 = (1,0,0,0).}$

Alors $\R^4$ s’écrit comme somme directe :

\R^4 = H_3 \oplus \mathrm{Vect}(v_4)

Vous cherchez maintenant à décomposer $H_3.$ Vous prenez un vecteur de $H_3$ qui n’appartient pas à $H_2.$

Pour rappel :

H_3 = \mathrm{Vect}(e_1,e_2,e_3).

Cependant :

\begin{align*}
H_2 &= \mathrm{Vect}(e_1,e_3)\\
&= \{x\in H_3, e_2^{*}(x) = 0\}.
\end{align*}

En choisissant $\boxed{v_3 = e_2 = (1,0,0,1)}$ vous aboutissez à :

\R^4 = H_2  \oplus \mathrm{Vect}(v_3) \oplus \mathrm{Vect}(v_4)

Pour décomposer $H_2$ vous choisissez de $H_2$ qui n’appartient pas à $D.$ Vous pouvez choisir $\boxed{v_2 = e_3 = (0,1,0,0).}$

En effet, si $e_3$ appartenait à la droite $D$, il existerait un scalaire $\lambda$ tel que :

\begin{align*}
e_3 &= \lambda(-e_1+e_3)\\
\lambda e_1+(1-\lambda)e_3&=0
\end{align*}

La famille $(e_1,e_3)$ étant libre, cela fournit $\lambda = 0$ et $1-\lambda = 0$ donc $\lambda= 0= 1$ ce qui est absurde.

En posant $\boxed{v_1 = -e_1+e_3 = (-1,1,-1,0)}$ vous aboutissez à :

\R^4 =\mathrm{Vect}(v_1) \oplus \mathrm{Vect}(v_2)   \oplus \mathrm{Vect}(v_3) \oplus \mathrm{Vect}(v_4).

Pour finir les calculs, il reste à calculer, pour tout $i\in \llbracket, 1,4\rrbracket$ le vecteur $u(v_i)$ au sein de la base $(v_1,v_2,v_3,v_4).$

Tout d’abord :

\begin{align*}
u(v_1) &= u(-1,1,-1,0)\\
&= (1, -1, 1, 0)\\
&= -v_1.
\end{align*}

Ensuite :

\begin{align*}
u(v_2) &= u(0,1,0,0)\\
&= (1, 0, 1, 0)\\
&= (1, 0, 1, 0) + (-1,1,-1,0) - v_1\\
&= (0,1,0,0) -v_1\\
&= -v_1+v_2.
\end{align*}

Puis :

\begin{align*}
u(v_3) &= u(1,0,0,1)\\
&= (2, -3, 3, -1) \\
&=  (2, -3, 3, -1) + (1,0,0,1)  -v_3\\
&=(3,-3,3,0)-v_3\\
&=3(1,-1,1,0)-v_3\\
&=-3v_1-v_3.
\end{align*}

Enfin :

\begin{align*}
u(v_4) &= u(1,0,0,0)\\
&= (0, -3, 0, -1).
\end{align*}

La famille $(v_1,v_2,v_3,v_4,u(v_4))$ est liée. Cela va permettre d’exprimer le vecteur $u(v_4)$ dans la base $(v_1,v_2,v_3,v_4).$

\left\{\begin{align*}
v_1&=(-1,1,-1,0)\\
v_2 &= (0,1,0,0)\\
v_3 &= (1,0,0,1)\\
v_4 &= (1,0,0,0)\\
u(v_4) &= (0, -3, 0, -1).
\end{align*}\right.
\left\{\begin{align*}
v_2 &= (0,1,0,0)\\
v_1+v_3 &= (0,1,-1,1)\\
v_1+v_4 &= (0,1,-1,0)\\
u(v_4) &= (0, -3, 0, -1).
\end{align*}\right.
\left\{\begin{align*}
v_1-v_2+v_3 &= (0,0,-1,1)\\
v_1-v_2+v_4 &= (0,0,-1,0)\\
3v_2+u(v_4) &= (0, 0, 0, -1).
\end{align*}\right.
\left\{\begin{align*}
v_3 -v_4 &= (0,0,0,1)\\
3v_2+u(v_4) &= (0, 0, 0, -1).
\end{align*}\right.
\begin{align*}
 3v_2+v_3 -v_4 +u(v_4) &= 0 \\
u(v_4) &= -3v_2-v_3+v_4.
\end{align*}

Dans la base $(v_1,v_2,v_3,v_4)$ l’endomorphisme $u$ est trigonalisé, puisque sa matrice $T$ est triangulaire supérieure :

\boxed{T = \begin{pmatrix}
-1 & -1 & -3 & 0\\
0 & 1 & 0 & -3\\
0 & 0 & -1 & -1\\
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}.}

Interprétez matriciellement le changement de base

Partez de la matrice :

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

Vous notez $P$ la matrice de passage de la base canonique de $\R^4$ vers la base $(v_1,v_2,v_3,v_4)$ :

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

Alors $P$ est inversible et :

\boxed{T = P^{-1}AP.}

283. Hyperplans, formes linéaires, stabilité d’un hyperplan par un endomorphisme, trigonalisation (2/3)

Soit $E$ l’ensemble $\R^3$ muni de sa structure de $\R$-espace vectoriel.

Vous considérez l’endomorphisme $u$ de $\R^3$ défini par :

\forall (x,y,z)\in\R^3, u(x,y,z)=(4x+2y-2z,x+5y-z, x+3y+z).

Note. La matrice de l’endomorphisme $u$ dans la base canonique de $\R^3$ est :

A =\begin{pmatrix}
4 & 2 & -2\\
1 & 5 & -1 \\
1 & 3 & 1
\end{pmatrix}.

Supposez qu’il existe un hyperplan stable par $u$

Notez $H$ un tel hyperplan. Alors $\forall X\in H, u(X)\in H.$

Il a été vu dans le contenu rédigé dans l'article 282 qu’il existe une forme linéaire $\varphi$ non nulle telle que $H = \ker \varphi.$

Vous simplifier les notations, vous notez $a = \varphi(1,0,0)$, $b=\varphi(0,1,0)$ et $c=\varphi(0,0,1).$

Vous fixez un élément $(x,y,z)$ de $\ker \varphi.$

Comme $(x,y,z)\in H$ vous déduisez que $u(x,y,z)$ appartient encore à $H$, ce qui s’écrit :

\begin{align*}
\varphi(4x+2y-2z,x+5y-z, x+3y+z) &= 0 \\
\varphi(4x,x,x)+\varphi(2y,5y,3y)+\varphi(-2z,-z,z)&=0\\
x\varphi(4,1,1)+y\varphi(2,5,3)+z\varphi(-2,-1,1)&=0\\
(4a+b+c)x+(2a+5b+3c)y+(-2a-b+c)z &= 0.
\end{align*}

Considérez la forme linéaire $\psi$ de $\R^3$ définie par :

\forall (x',y',z')\in\R^3, \psi(x',y',z') = (4a+b+c)x'+(2a+5b+3c)y'+(-2a-b+c)z'.

Ainsi vous avez obtenu $(x,y,z)\in\ker \psi.$

Du coup, $\ker \varphi \subset \ker \psi.$

Toujours d’après le contenu rédigé dans l'article 282 vous déduisez qu’il existe un réel $t$ tel que $\psi = t \varphi.$

En évaluant cette égalité pour le vecteur $(1,0,0)$ vous trouvez $4a+b+c = ta.$

Avec l’évaluation sur le vecteur $(0,1,0)$ vous trouvez $2a+5b+3c=tb.$

Enfin, avec le vecteur $(0,0,1)$ vous trouvez $-2a-b+c = tc.$

La forme linéaire $\varphi$ étant non nulle, vous déduisez $(a,b,c)\neq (0,0,0).$ De plus :

\begin{pmatrix}
4 & 1 & 1\\
2 & 5 & 3\\
-2 & -1 & 1\\
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
 a\\
 b\\
c\\
\end{pmatrix} = t\begin{pmatrix}
 a\\
 b\\
c\\
\end{pmatrix}.

Ainsi, le vecteur $\begin{pmatrix}a\\b\\ c\end{pmatrix}$ est un vecteur propre de la matrice $^{t}A.$

Réciproquement, pour chaque vecteur propre de la matrice transposée de $A$, montrez que vous obtenez un hyperplan stable par $u$

Soit $X$ un vecteur propre de la matrice $^{t}A.$

Il existe donc un réel $t$ et un triplet $(a,b,c)\in\R^3 \setminus \{0,0,0\}$ tels que :

\begin{align*}
X&=\begin{pmatrix}
a\\
b\\
c
\end{pmatrix}\\
^{t}AX &= tX.
\end{align*}

Vous déduisez alors que :

\left\{\begin{align*}
 4a+b+c &= ta\\
 2a+5b+3c&=tb\\
-2a-b+c &= tc.
\end{align*}\right.

Notez $\varphi$ la forme linéaire définie par :

\forall (x,y,z)\in\R^3, \varphi(x,y,z)=ax+by+cz.

Comme $(a,b,c)\neq (0,0,0)$ la forme linéaire $\varphi$ n’est pas entièrement nulle.

Posez $H = \ker \varphi.$ Alors $H$ est un hyperplan de $E.$

Soit maintenant $(x,y,z)\R^3$ tel que $(x,y,z)\in H.$

Alors :

\begin{align*}
\varphi(u(x,y,z)) &= \varphi(4x+2y-2z,x+5y-z, x+3y+z) \\
&=a(4x+2y-2z)+b(x+5y-z)+c(x+3y+z)\\
&=(4a+b+c)x+(2a+5b+3c)y+(-2a-b+c)z\\
&=tax+tby+tcz\\
&=t(ax+by+cz)\\
&=t\varphi(x,y,z)\\
&=t\times 0\\
&=0.
\end{align*}

Donc $u(x,y,z)\in H.$

L’hyperplan $H$ est bien stable par $u.$

Concluez

Pour obtenir un hyperplan stable par l’endomorphisme $u$ il faut et il suffit de trouver un triplet de réels $(a,b,c)$ pour que $\begin{pmatrix} a\\ b\\ c \end{pmatrix}$ soit un vecteur propre de la matrice transposée de $A.$

Une fois ce vecteur propre obtenu, l’ensemble défini par :

H = \{(x,y,z)\in\R^3, ax+by+cz=0\}

est un hyperplan stable par $u.$

282. Hyperplans, formes linéaires, stabilité d’un hyperplan par un endomorphisme, trigonalisation (1/3)

Soit $n$ un entier naturel non nul. Soit $E$ un $\K$-espace vectoriel de dimension finie $n.$

Note. Dans cet article, le théorème du rang ainsi que les résultats éventuels sur la dualité ne seront volontairement pas utilisés.

Démontrez qu’un hyperplan est le noyau d’une forme linéaire non nulle

Vous fixez dans ce paragraphe un sous-espace vectoriel de $E$ de dimension $n-1$ qui sera noté $H.$ Un tel sous-espace est nommé hyperplan de $E.$

Notez $(e_1, \dots, e_{n-1})$ une base de $H$ et complétez la en rajoutant un vecteur $e_n$ de $E$ tel que $(e_1,\dots, e_{n-1}, e_n)$ soit une base de $E.$

Une application linéaire étant déterminée par ses images sur une base, vous notez $\varphi$ l’unique forme linéaire de $E$ qui vérifie :

\left\{\begin{array}{l}
\forall i\in \llbracket 1, n-1 \rrbracket, \varphi(e_i)=0\\
\varphi(e_n)=1.
\end{array}\right.

La forme linéaire $\varphi$ est non nulle puisque $\varphi(e_n) \neq 0.$

Soit maintenant $x$ un vecteur de $H.$

Comme $H$ est engendré par la famille de vecteurs $(e_1,\dots,e_{n-1})$ vous déduisez qu’il existe $(\lambda_1,\dots, \lambda_{n-1})\in\K^{n-1}$ tel que :

x = \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i e_i.

Par linéarité de $\varphi$ :

\begin{align*}
\varphi(x) &= \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i \varphi(e_i)\\
&= \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i  \times 0\\
&=0.
\end{align*}

Ainsi $H$ est inclus dans le noyau de $\varphi.$

Soit maintenant $x$ un vecteur de $E$ tel que $x\in \ker \varphi.$

Il existe $(\lambda_1,\dots,\lambda_{n-1},\lambda_n)\in \K^n$ tel que :

x = \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i e_i + \lambda_n e_n

D’autre part, $\varphi(x) = 0.$

Ainsi, en appliquant $\varphi$ vous déduisez :

\begin{align*}
\varphi(x) & = \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i \varphi(e_i) + \lambda_n \varphi(e_n) \\
0 &= \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i \times 0 + \lambda_n \times 1 \\
0 &= \lambda_n.
\end{align*}

Du coup :

\begin{align*}
x &= \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i e_i + 0\times e_n\\
&= \sum_{i=1}^{n-1}\lambda_i e_i.
\end{align*}

Ainsi :

\begin{array}{l}
x\in\mathrm{Vect}(e_1,\dots, e_{n-1})\\
x\in H.
\end{array} 

Vous déduisez l’égalité :

\boxed{H = \ker \varphi.}

Démontrez qu’une forme linéaire est proportionnelle à une autre quand le noyau de la seconde est inclus dans le noyau de la première

Soient $\psi$ et $\varphi$ deux formes linéaires quelconques de $E$ telles que $\ker \varphi \subset \ker \psi.$

Cas où $\varphi = 0$

Si la forme linéaire $\varphi$ est entièrement nulle, alors $\ker \varphi = E$ et l’inclusion $\ker \varphi \subset \ker \psi$ fournit $\ker \psi = E$ et donc $\psi = 0.$ Ainsi $\varphi = \psi$ et les deux formes linéaires $\psi$ et $\varphi$ sont bien proportionnelles.

Cas où $\varphi \neq 0$

Supposez maintenant que $\varphi \neq 0.$ Il existe un vecteur $e_n$ tel que $\varphi(e_n) \neq 0.$ Notez $H = \ker \varphi.$

Démontrez que $E = H\oplus \mathrm{Vect}(e_n).$

Soit $x$ un vecteur de $E.$

Comme $\varphi(x)\in\K$ vous avez :

\varphi(x) =  \frac{\varphi(x)}{\varphi(e_n)} \times \varphi(e_n)

Posez $t = \frac{\varphi(x)}{\varphi(e_n)}.$ Alors :

\begin{align*}
\varphi(x) &=  t \times \varphi(e_n) \\
\varphi(x)&=  \varphi(t e_n) \\
\varphi(x) - \varphi(t e_n) &= 0\\
\varphi(x-te_n)&=0\\
x-te_n \in H.
\end{align*}

Comme :

x= (x-te_n)+te_n

il apparaît que $x\in H + \mathrm{Vect}(e_n).$

Donc

E = H+\mathrm{Vect}(e_n).

Soit maintenant $x\in H\cap \mathrm{Vect}(e_n).$

D’une part, il existe $t\in\K$ tel que $x = te_n$ et d’autre part $\varphi(x) = 0.$

Ainsi $t\varphi(e_n) = 0.$ Or $\varphi(e_n)\neq 0$ donc $t = 0$ et par suite $x=0.$

Donc

H\cap \mathrm{Vect}(e_n) = \{0\}.

Ainsi :

\boxed{E = H \oplus \mathrm{Vect}(e_n).}

Démontrez que la forme $\psi$ est un multiple de $\varphi$

Le vecteur $e_n$ ne peut être nul, sinon $\varphi(e_n)$ serait nul aussi, ce qui est absurde. Donc $\dim \mathrm{Vect(e_n)}=1.$

Comme :

\dim E = \dim H + \dim \mathrm{Vect}(e_n)

vous déduisez que :

\dim H = n-1.

Donc $H$ est un hyperplan de $E.$ Il existe donc $(e_1,\dots, e_{n-1})\in E^{n-1}$ tel que $H$ admette la famille $(e_1,\dots, e_{n-1})$ comme base.

L’égalité $E = H \oplus \mathrm{Vect}(e_n)$ fournit alors le résultat suivant : $(e_1,\dots, e_{n-1}, e_n)$ est une base de $E.$

Les formes linéaires $\psi$ et $\varphi$ s’annulent simultanément lorsqu’elles sont restreintes à $H.$

Via un scalaire $t$ bien choisi, vous allez montrer que $\psi$ et $t \varphi$ coïncident sur $E$ tout entier.

Pour cela intéressez-vous encore au vecteur $e_n.$ Comme $\psi(e_n)\in \K$ il suffit de poser $t = \frac{\psi(e_n)}{\varphi(e_n)}.$

Tout d’abord :

\begin{align*}
(t\varphi)(e_n) &= t\times \varphi(e_n)\\
&=\frac{\psi(e_n)}{\varphi(e_n)} \times \varphi(e_n)\\
&=\psi(e_n).
\end{align*}

Soit maintenant $x\in E.$

Il existe $(\lambda_1, \dots, \lambda_n)\in\K^n$ tel que :

x = \sum_{i=1}^{n}\lambda_i e_i.

D’une part :

\begin{align*}
(t\varphi)(x) &=  t\times \varphi(x)\\
&=t \times \sum_{i=1}^{n} \lambda_i \varphi(e_i)\\
&= \sum_{i=1}^{n} (t\lambda_i) \varphi(e_i)\\
&= \sum_{i=1}^{n-1} (t\lambda_i) \varphi(e_i) + t\lambda_n \varphi(e_n) \\
&= \sum_{i=1}^{n-1} (t\lambda_i) \times 0 + \lambda_n \times (t\varphi)(e_n) \\
&= \lambda_n \psi(e_n).
\end{align*}

D’autre part :

\begin{align*}
\psi(x) &=   \sum_{i=1}^{n} \lambda_i \psi(e_i)\\
&= \sum_{i=1}^{n-1} \lambda_i \psi (e_i) + \lambda_n \psi(e_n) \\
&= \sum_{i=1}^{n-1} \lambda_i \times 0 + \lambda_n \psi(e_n) \\
&= \lambda_n \psi(e_n)\\
&=(t\varphi)(x).
\end{align*}

Concluez

Si $\varphi$ et $\psi$ sont deux formes linéaires telles que $\ker \varphi \subset \ker \psi$, alors la forme linéaire $\psi$ est un multiple de la forme linéaire $\varphi.$

281. Déterminez l’expression d’une forme linéaire qui vérifie certaines conditions

Dans $\R^3$ vous posez :

\left\{\begin{align*}
\alpha_1 &= (1,0,1)\\
\alpha_2 &= (0,1,-2)\\
\alpha_3 &= (-1,-1,0).
\end{align*}\right.

Exprimez les vecteurs de la base canonique de $\R^3$ en fonction des vecteurs $\alpha_1$ $\alpha_2$ et $\alpha_3.$

Vous adoptez les notations suivantes pour les vecteurs de la base canonique de $\R^3$ :

\left\{\begin{align*}
\e_1 &= (1,0,0)\\
\e_2 &= (0,1,0)\\
\e_3 &= (0,0,1).
\end{align*}\right.

Votre objectif est de triangulariser le système suivant :

\left\{\begin{array}{llll}
\alpha_1 &= &\hphantom{-}e_1&&+\hphantom{-}e_3\\
\alpha_2 &= & &\hphantom{-}e_2&-2e_3\\
\alpha_3 &= &-e_1&-e_2&\\
\end{array}\right.
\left\{\begin{array}{llll}
\alpha_1 &= &\hphantom{-}e_1&&+\hphantom{-}e_3\\
\alpha_2 &= & &\hphantom{-}e_2&-2e_3\\
\alpha_1 + \alpha_3 &= &&-e_2&+\hphantom{-}e_3\\
\end{array}\right.
\left\{\begin{array}{llll}
\alpha_1 &= &\hphantom{-}e_1&&+\hphantom{-}e_3\\
\alpha_2 &= & &\hphantom{-}e_2&-2e_3\\
\alpha_1 + \alpha_2 + \alpha_3 &= &&&-\hphantom{-}e_3\\
\end{array}\right.

Puis par remontée vous obtenez :

\left\{\begin{array}{llll}
e_3 &= &-\alpha_1&-\hphantom{2}\alpha_2&-\alpha_3\\
e_2 &= &\hphantom{-}\alpha_2&+2e_3\\
e_1 &= &\hphantom{-}\alpha_1&-\hphantom{-}e_3
\end{array}\right.
\left\{\begin{array}{llll}
e_3 &= &-\alpha_1&-\hphantom{2}\alpha_2-\alpha_3\\
e_2 &= &\hphantom{-}\alpha_2&+2(-\alpha_1-\alpha_2-\alpha_3)\\
e_1 &= &\hphantom{-}\alpha_1&-(-\alpha_1-\alpha_2-\alpha_3)
\end{array}\right.
\left\{\begin{array}{llll}
e_3 &= &-\hphantom{2}\alpha_1&-\alpha_2&-\hphantom{2}\alpha_3\\
e_2 &= &-2\alpha_1&-\alpha_2&-2\alpha_3\\
e_1 &= &\hphantom{-}2\alpha_1&+\alpha_2&+\hphantom{2}\alpha_3.
\end{array}\right.

Vous allez maintenant pouvoir déterminer les expressions de certaines formes linéaires vérifiant des conditions sur les vecteurs $\alpha_1$, $\alpha_2$ et $\alpha_3.$

Exemple : déterminez une forme linéaire $f$ telle que $f(\alpha_1) = 1$, $f(\alpha_2) = -1$ et $f(\alpha_3) = 3$

Analyse. Supposez qu’il existe une forme linéaire $f$ telle que $f(\alpha_1) = 1$, $f(\alpha_2) = -1$ et $f(\alpha_3) = 3.$

Soit $(x,y,z)$ un vecteur de $\R^3.$ Vous obtenez :

\begin{align*}
f(x,y,z) &= f(xe_1+ye_2+ze_3)\\
&=xf(e_1)+yf(e_2)+zf(e_3)\\
&=xf(2\alpha_1+\alpha_2+\alpha_3)+yf(-2\alpha_1-\alpha_2-2\alpha_3)+zf(-\alpha_1-\alpha_2-\alpha_3)\\
&=x(2f(\alpha_1)+f(\alpha_2)+f(\alpha_3))\\
&\qquad +y(-2f(\alpha_1)-f(\alpha_2)-2f(\alpha_3))\\
&\qquad +z(-f(\alpha_1)-f(\alpha_2)-f(\alpha_3))\\
&=x(2+(-1)+3)+y(-2-(-1)-6)+z(-1-(-1)-3)\\
&=4x-7y-3z.
\end{align*}

Synthèse. Quel que soit $(x,y,z)\in\R^3$ vous posez $f(x,y,z)=4x-7y-3z.$ Alors :

\begin{align*}
f(\alpha_1) &= f(1,0,1)\\
&=4\times 1 - 7\times 0 - 3\times 1\\
&=4-0-3\\
&=1.
\end{align*}

De même :

\begin{align*}
f(\alpha_2) &= f(0,1,-2)\\
&=4\times 0 - 7\times 1 - 3\times (-2)\\
&=0-7+6\\
&=-1.
\end{align*}

Enfin :

\begin{align*}
f(\alpha_3) &= f(-1,-1,0)\\
&=4\times (-1) - 7\times (-1) - 3\times 0\\
&=-4+7-0\\
&=3.
\end{align*}

La forme linéaire $f$ convient.

Conclusion. Il existe une et une seule forme linéaire $f$ définie sur $\R^3$ telle que $f(\alpha_1) = 1$, $f(\alpha_2) = -1$ et $f(\alpha_3) = 3.$ Elle est définie par :

\boxed{\forall (x,y,z)\in\R^3, f(x,y,z)=4x-7y-3z.}

280. Trigonalisez un endomorphisme avec des polynômes conducteurs (2/2)

Soit $f$ l’endomorphisme de $\R^4$ défini par ce qui suit, à savoir $\forall(x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4,$

f(x_1,x_2,x_3,x_4)=(4x_1+3x_2+7x_3\ ,\ x_1+2x_2+2x_3\ ,\ -x_1\ ,\ -4x_1-7x_2-14x_3-3x_4).

Pour trigonaliser cet endomorphisme, vous allez utiliser le concept de polynôme conducteur.

Pour rappel, si $W$ est un sous-espace stable de $\R^4$ et si $u$ est un vecteur de $\R^4$, vous désignerez par $P_{u,W}$ le polynôme unitaire de plus petit degré de $\R[X]$ tel que $(P_{u,W}(f))(u)\in W.$ Le polynôme $P_{u,W}$ est appelé polynôme conducteur du vecteur $u$ dans le sous-espace $W.$

Vous posez $W_1 = \{0\}$ et posez $e_1 = (1,0,0,0).$

Calculez le polynôme conducteur $P_{e_1, W_1}$

Tout d’abord, le vecteur $e_1$ n’appartient pas à $W_1$ donc $P_{e_1, W_1}$ ne peut être constant.

Supposez que $P_{e_1, W_1}$ soit de degré $1.$

Alors il existe un réel $a$ tel que $P_{e_1, W_1}(X) = X+a$ du coup $P_{e_1, W_1}(f) = f+a\mathrm{Id}_{\R^4}.$ Par suite :

\begin{align*}
( f+a\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) &= 0\\
f(1,0,0,0)+(a,0,0,0) &= (0,0,0,0)\\
(4,1,-1,-4) + (a,0,0,0) &= (0,0,0,0)\\
(4+a,1,-1,-4)  &= (0,0,0,0).
\end{align*}

L’identification de la quatrième coordonnée aboutit à une impossibilité.

Supposez que $P_{e_1, W_1}$ soit de degré $2.$

Alors il existe deux réels $a$ et $b$ tels que $P_{e_1, W_1}(X) = X^2+aX+b$ du coup $P_{e_1, W_1}(f) = f\circ f+af+b\mathrm{Id}_{\R^4}.$ Par suite :

\begin{align*}
( f\circ f+af+b\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) &= 0\\
(f\circ f)(1,0,0,0)+af(1,0,0,0)+b(1,0,0,0) &= (0,0,0,0)\\
f(4,1,-1,-4)+a(4,1,-1,-4) + (b,0,0,0) &= (0,0,0,0)\\
(12,4,-4,3)+(4a,a,-a,-4a)+ (b,0,0,0) &= (0,0,0,0)\\
(12+4a+b, 4+a,-4-a,3-4a)&= (0,0,0,0)\\
\end{align*}

L’identification de la deuxième coordonnée fournit $4+a = 0$ donc $a=-4.$

L’identification de la quatrième coordonnée fournit $3-4a = 0.$ Or, $3-4a = 3+16=19$ ce qui est incompatible.

Du coup, le degré de $P_{e_1, W_1}$ est supérieur ou égal à $3.$

Analyse. Supposez que $P_{e_1, W_1}$ soit de degré $3.$

Alors il existe trois réels $a$, $b$ et $c$ tels que $P_{e_1, W_1}(X) = X^3+aX^2+bX+c$ du coup $P_{e_1, W_1}(f) = f\circ f\circ f+af\circ f+bf+c\mathrm{Id}_{\R^4}.$ Par suite :

\begin{align*}
(  f\circ f\circ f+af\circ f+bf+c\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) &= 0\\
(32,12,-12,-29)+a(12,4,-4,3)+b(4,1,-1,-4)+c(1,0,0,0) &= (0,0,0,0)\\
(32+12a+4b+c, 12+4a+b, -12-4a-b, -29+3a-4b)&= (0,0,0,0).
\end{align*}

L’identification de la troisième et de la quatrième coordonnée fournit le système suivant :

\left\{\begin{align*}
3a-4b &= 29 \\
4a+b &= -12.
\end{align*}\right.

Vous multipliez la deuxième ligne par $4$ :

\left\{\begin{align*}
3a-4b &= 29 \\
16a+4b &= -48.
\end{align*}\right.

Par somme vous déduisez $19a = -19$, ainsi :

a=-1.

Comme $b = -12-4a$ vous déduisez :

\begin{align*}
b &= -12+4\\
&= -8.
\end{align*}

D’autre part, $32+12a+4b+c = 0$ donc :

\begin{align*}
c&=-32-12a-4b\\
c&=-32+12+32\\
c&=12.
\end{align*}

Synthèse. Soit $P$ le polynôme défini par $P(X) = X^3-X^2-8X+12.$

Vous calculez :

\begin{align*}
P(f)(e_1) &= (f\circ f\circ f-f\circ f-8f+12\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \\
&= (32,12,-12,-29)-(12,4,-4,3)-8(4,1,-1,-4)+12(1,0,0,0)\\
&=(32-12-32+12, 12-4-8, -12+4+8, -29-3+32)\\
&=(0,0,0,0).
\end{align*}

Par conséquent $(P(f))(e_1)\in W_1$, vous déduisez ainsi que :

\boxed{P_{e_1, W_1}(X)=X^3-X^2-8X+12.}

Trouvez une racine du polynôme conducteur $P_{e_1, W_1}$ et construisez un vecteur $v_1$

Vous constatez que :

\begin{align*}
P_{e_1, W_1}(2)&=2^3-2^2-8\times 2+12\\
&= 8-4-16+12\\
&=0.
\end{align*}

Vous factorisez $P_{e_1, W_1}$ par $X-2.$ Il existe un réel $a$ tel que :

X^3-X^2-8X+12 = (X-2)(X^2+aX-6).

Remplacez $X$ par $-1$, vous obtenez :

\begin{align*}
-1-1+8+12 &= (-3)(-5-a) \\
18&=3(a+5)\\
6&=a+5\\
1&=a.
\end{align*}

De ce qui précède :

P_{e_1, W_1}(X)= (X-2)(X^2+X-6).

Vous posez $v_1 = (f\circ f+f-6\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1).$ Alors :

\begin{align*}
P_{e_1, W_1}(f)&= (f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(f\circ f+f-6\mathrm{Id}_{\R^4}) \\
(P_{e_1, W_1}(f))(e_1)&= ((f-2\mathrm{Id}_{\R^4})\circ (f\circ f+f-6\mathrm{Id}_{\R^4}) )(e_1)\\
&= (f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(v_1).
\end{align*}

Comme $(P_{e_1, W_1}(f))(e_1) \in W_1$ vous déduisez $(f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(v_1) \in W_1$ et par suite $f(v_1)=2v_1.$

D’autre part, comme $P_{e_1, W_1}(f)$ est le polynôme conducteur du vecteur $e_1$ dans l’espace $W_1$, vous déduisez que $ (f\circ f+f-6\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \notin W_1$ donc $v_1\notin W_1$ donc $v_1\neq 0.$

Calculez maintenant explicitement le vecteur $v_1$ :

\begin{align*}
v_1 &=  (f\circ f+f-6\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1)\\
&=f(f(e_1))+f(e_1)-6e_1\\
&=(12,4,-4,3)+(4,1,-1,-4)+(-6,0,0,0)\\
&=(10,5,-5,-1).
\end{align*}

En définitive, avec $\boxed{v_1 =(10,5,-5,-1)}$ vous avez obtenu :

\boxed{f(v_1) = 2v_1.}

Dans la suite, vous posez $W_2 = \mathrm{Vect}(v_1).$

Vous constatez que $e_1$ et $v_1$ ne sont pas colinéaires donc $e_1\notin W_2.$ Comme $f(v_1)\in W_2$ il s’ensuit que $W_2$ est stable par $f.$

Calculez le polynôme conducteur $P_{e_1, W_2}$

Le vecteur $e_1$ n’appartient pas à $W_2$ donc $P_{e_1, W_2}$ ne peut être constant.

Supposez que $P_{e_1, W_2}$ soit de degré $1.$

Alors il existe un réel $a$ tel que $P_{e_1, W_2}(X) = X+a$ du coup $P_{e_1, W_2}(f) = f+a\mathrm{Id}_{\R^4}.$ Par suite :

\begin{align*}
( f+a\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \in W_2\\
(4+a,1,-1,-4)  \in W_2.
\end{align*}

Il existe un réel $t$ tel que :

(4+a,1,-1,-4) = t(10,5,-5,-1).

L’identification de la deuxième coordonnée fournit :

1 = 5t.

L’identification de la quatrième coordonnée fournit :

-4 = -t.

Vous déduisez $t=4$ et $1=5t$ fournit $1=20$, contradiction.

Supposez que $P_{e_1, W_2}$ a un degré supérieur ou égal à $2.$

Analyse. Vous supposez que $P_{e_1, W_2}$ est de degré $2.$

Alors il existe deux réels $a$ et $b$ tels que $P_{e_1, W_1}(X) = X^2+aX+b$ du coup :

\begin{align*}
( f\circ f+af+b\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \in W_2\\
(12+4a+b, 4+a,-4-a,3-4a)\in W_2.
\end{align*}

Il existe un réel $t$ tel que :

(12+4a+b, 4+a,-4-a,3-4a) = t(10,5,-5,-1).

L’identification de la deuxième coordonnée fournit :

4+a = 5t.

L’identification de la quatrième coordonnée fournit :

\begin{align*}
3-4a &= -t \\
t&=4a-3.
\end{align*}

Du coup :

\begin{align*}
4+a &= 5(4a-3)\\
4+a&=20a-15\\
19 &=19a\\
1&=a.
\end{align*}

Par suite :

t = 4\times 1-3 = 1.

L’identification de la première coordonnée fournit :

\begin{align*}
12+4a+b &= 10t\\
b&=10t-12-4a\\
b&=10-12-4\\
b&=-6.
\end{align*}

Synthèse. Posez $P(X) = X^2+X-6.$

\begin{align*}
(P(f))(e_1) &= ( f\circ f+f-6\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \\
&=(f\circ f)(e_1)+f(e_1)-6e_1\\
&= (12,4,-4,3)+(4,1,-1,-4)+(-6,0,0,0)\\
&=(10,5,-5,-1)\\
&=v_1.
\end{align*}

Donc $(P(f))(e_1) \in W_2$, vous déduisez ainsi que :

\boxed{P_{e_1, W_2}(X)=X^2+X-6.}

Trouvez une racine de $P_{e_1, W_2}$ et construisez un vecteur $v_2$

Vous constatez que :

\begin{align*}
P_{e_1, W_2}(-3)&=(-3)^2-3-6\\
&= 9-9\\
&=0.
\end{align*}

Vous factorisez $P_{e_1, W_2}$ par $X+3$ ce qui fournit :

P_{e_1, W_2}(X)=(X+3)(X-2).

Vous posez $v_2 = (f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1).$ Alors :

\begin{align*}
P_{e_1, W_2}(f)&= (f+3\mathrm{Id}_{\R^4})(f-2\mathrm{Id}_{\R^4}) \\
(P_{e_1, W_2}(f))(e_1)&= ((f+3\mathrm{Id}_{\R^4})\circ (f-2\mathrm{Id}_{\R^4}) )(e_1)\\
v_1 &= (f+3\mathrm{Id}_{\R^4})(v_2)\\
v_1 &= f(v_2)+3v_2.
\end{align*}

D’autre part, comme $P_{e_1, W_2}(f)$ est le polynôme conducteur du vecteur $e_1$ dans l’espace $W_2$, vous déduisez que $ (f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \notin W_2$ donc $v_2\notin W_1$ donc $v_2\notin \mathrm{Vect}(v_1)$ donc la famille $(v_1,v_2)$ est libre.

Calculez maintenant explicitement le vecteur $v_2$ :

\begin{align*}
v_2 &=  (f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1)\\
&=f(e_1)-2e_1\\
&=(4,1,-1,-4)+(-2,0,0,0)\\
&=(2,1,-1,-4).
\end{align*}

En définitive, avec $\boxed{v_2 =(2,1,-1,-4)}$ vous avez obtenu :

\boxed{f(v_2) = -3v_2+v_1.}

Dans la suite, vous posez $W_3 = \mathrm{Vect}(v_1,v_2).$

Avant de poursuivre, il faut déterminer les coordonnées d’un vecteur qui n’appartienne pas à $W_3.$

Caractérisez l’espace $W_3$ par un système d’équations linéaires

Analyse. Soit $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4$ tel que $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in W_3.$

Par définition de $W_3$, il existe deux réels $a$ et $b$ tels que $(x_1,x_2,x_3,x_4) = av_1+bv_2$ d’où :

(x_1,x_2,x_3,x_4) = a(10,5,-5,-1)+b(2,1,-1,-4).

Par conséquent :

\left\{\begin{align*}
10a+2b &= x_1 \\
5a+b &=x_2\\
-5a-b &= x_3\\
-a-4b &=x_4.
\end{align*}\right.

Vous permutez d’abord les lignes $1$ et $4$ :

\left\{\begin{align*}
-a-4b &=x_4\\
10a+2b &= x_1 \\
5a+b &=x_2\\
-5a-b &= x_3.
\end{align*}
\right.

Vous effectuez les opérations élémentaires suivantes : $L_2\leftarrow L_2+10L_1$, $L_3\leftarrow L_3+5L_1$ et $L_4\leftarrow L_4-5L_1$ :

\left\{\begin{align*}
-a-4b &=x_4\\
-38b &= x_1+10x_4 \\
-19b &=x_2+5x_4\\
19b &= x_3-5x_4.
\end{align*}
\right.

Vous permutez ensuite les lignes $2$ et $4$ :

\left\{\begin{align*}
-a-4b &=x_4\\
19b &= x_3-5x_4\\
-19b &=x_2+5x_4\\
-38b &= x_1+10x_4.
\end{align*}
\right.

Vous effectuez les opérations élémentaires suivantes : $L_3\leftarrow L_3+L_2$, $L_4\leftarrow L_4+2L_2.$

\left\{\begin{align*}
-a-4b &=x_4\\
19b &= x_3-5x_4\\
0 &=x_2+x_3\\
0 &= x_1+2x_3.
\end{align*}
\right.

Synthèse. Soit maintenant $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4$ tel que :

\left\{\begin{align*}
x_2+x_3 &= 0\\
x_1+2x_3 &=0.
\end{align*}\right.

Vous posez :

b = \frac{x_3-5x_4}{19}.

Puis vous posez :

\begin{align*}
a&=-x_4-4b\\
&=\frac{-19x_4}{19}+\frac{-4x_3+20x_4}{19}\\
&=\frac{-4x_3+x_4}{19}.
\end{align*}

Maintenant, vous calculez :

\begin{align*}
av_1+bv_2 &= a(10,5,-5,-1)+b(2,1,-1,-4) \\
&=\frac{-4x_3+x_4}{19} (10,5,-5,-1)+\frac{x_3-5x_4}{19}(2,1,-1,-4)\\
&=\frac{1}{19}\left[(-4x_3+x_4)(10,5,-5,-1) + (x_3-5x_4)(2,1,-1,-4)\right]\\
&=\frac{1}{19}\left[(-40x_3+10x_4,-20x_3+5x_4,20x_3-5x_4,4x_3-x_4) + (2x_3-10x_4,x_3-5x_4,-x_3+5x_4,-4x_3+20x_4)\right]\\
&=\frac{1}{19}( -38x_3, -19x_3, 19x_3, 19x_4)\\
&=(-2x_3,-x_3,x_3,x_4).
\end{align*}

Or, $x_2 = -x_3$ et $x_1 = -2x_3$ donc :

av_1+bv_2 = (x_1,x_2,x_3,x_4).

Et par conséquent $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in W_3.$

Vous venez d’établir l’équivalence suivante :

\boxed{
\forall (x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4, (x_1,x_2,x_3,x_4)\in W_3 \Longleftrightarrow \left\{
\begin{align*}
x_2+x_3 &= 0\\
x_1+2x_3 &=0.
\end{align*}
\right.
}

De ce qui précède, vous déduisez que $(1,0,0,0)\notin W_3$ et donc $e_1\notin W_3.$

Comme $f(v_1)\in\mathrm{Vect}(v_1)$ vous obtenez $f(v_1)\in\mathrm{Vect}(v_1,v_2).$

De même, comme $f(v_2) = -3v_2+v_1$ vous avez aussi $f(v_2)\in\mathrm{Vect}(v_1,v_2).$

Du coup, l’espace $W_3$ est stable par $f.$

Calculez le polynôme conducteur $P_{e_1, W_3}$

Le vecteur $e_1$ n’appartient pas à $W_3$ donc $P_{e_1, W_3}$ ne peut être constant.

Analyse. Supposez que $P_{e_1, W_3}$ soit de degré $1.$

Alors il existe un réel $a$ tel que $P_{e_1, W_3}(X) = X+a$ du coup $P_{e_1, W_3}(f) = f+a\mathrm{Id}_{\R^4}.$ Par suite :

\begin{align*}
( f+a\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \in W_3\\
f(1,0,0,0)+(a,0,0,0) \in W_3\\
(4,1,-1,-4) + (a,0,0,0)  \in W_3\\
(4+a,1,-1,-4)  \in W_3.
\end{align*}

D’après la deuxième équation qui caractérise l’espace $W_3$ vous déduisez :

\begin{align*}
(4+a)+2\times (-1) &=0 \\
2+a&=0\\
a&=-2.
\end{align*}

Synthèse. Posez $P(X)=X-2.$ Alors :

\begin{align*}
(P(f))(e_1) &= (f-2\mathrm{Id}_{\R^4})(e_1) \\
&=f(e_1)-2e_1\\
&=(4,1,-1,-4)+(-2,0,0,0)\\
&=(2,1,-1,-4).
\end{align*}

Comme $1+(-1) = 0$ et $2+2\times (-1) = 0$ les équations qui caractérisent $W_3$ sont satisfaites par le vecteur $(2,1,-1,-4)$ donc $(P(f))(e_1) \in W_3.$

Du coup, il est prouvé que $\boxed{P_{e_1,W_3} = X-2.}$

Construisez un vecteur $v_3$

Vous posez $v_3 = \boxed{(1,0,0,0)} = e_1.$ Il a été vu que $e_1 \notin W_3$ donc $v_3 \notin W_3$ donc la famille $(v_1,v_2,v_3)$ est libre.

Comme $(2,1,-1,-4)\in W_3$, c’est-à-dire $f(v_3)-2v_3 \in W_3$, ce vecteur est une combinaison linéaire des vecteurs $v_1$ et $v_2.$

Une telle combinaison se trouve à l’aide des calculs effectués pour caractériser $W_3.$ Avec

\begin{align*}
a&=\frac{-4\times(-1)+(-4)}{19} \\
&=0
\end{align*}
\begin{align*}
b &= \frac{(-1)-5(-4)}{19}\\
&=\frac{-1+20}{19}\\
&=1
\end{align*}

vous retrouvez bien que :

\begin{align*}
(2,1,-1,-4) &=  v_2\\
f(v_3) -2 v_3&=  v_2.
\end{align*}

D’après ce qui précède :

\boxed{f(v_3) = 2v_3 + v_2.}

Pour finir, vous posez $W_4 = \mathrm{Vect}(v_1,v_2,v_3)$ qui est un espace de dimension $3.$

Caractérisez par une équation l’espace $W_4$ et déduisez-en un vecteur $v_4$

Vous pourrez ainsi choisir un vecteur $v_4$ tel que $v_4\notin W_4.$

Analyse. Soit $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4$ tel que $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in W_4.$

Par définition de $W_4$, il existe trois réels $a$, $b$ et $c$ tels que $(x_1,x_2,x_3,x_4) = av_1+bv_2+cv_3$ d’où :

(x_1,x_2,x_3,x_4) = a(10,5,-5,-1)+b(2,1,-1,-4)+c(1,0,0,0).

Par conséquent :

\left\{\begin{array}{llll}
10a&+2b &+c&= x_1 \\
5a&+b &&=x_2\\
-5a&-b &&= x_3\\
-a&-4b &&=x_4.
\end{array}\right.

Vous permutez la ligne $1$ et la ligne $4$ :

\left\{\begin{array}{llll}
-a&-4b &&=x_4\\
5a&+b &&=x_2\\
-5a&-b &&= x_3\\
10a&+2b &+c&= x_1.
\end{array}\right.

Vous effectuez l’opération élémentaire $L_2\leftarrow L_2+5L_1$ :

\left\{\begin{array}{llll}
-a&-4b  &&=x_4\\
   &-19b &&=x_2+5x_4\\
-5a&-b &&= x_3\\
10a&+2b &+c&= x_1.
\end{array}\right.

Vous effectuez l’opération élémentaire $L_3\leftarrow L_3-5L_1$ :

\left\{\begin{array}{llll}
-a&-4b  &&=x_4\\
   &-19b &&=x_2+5x_4\\
&\hphantom{+} 19b   &&= x_3-5x_4\\
10a&+2b &+c&= x_1.
\end{array}\right.

Vous effectuez l’opération élémentaire $L_4\leftarrow L_4+10L_1$ :

\left\{\begin{array}{llll}
-a&-4b  &&=x_4\\
   &-19b &&=x_2+5x_4\\
&\hphantom{+} 19b   &&= x_3-5x_4\\
&-38b &+c&= x_1+10x_4.
\end{array}\right.

Vous effectuez l’opération élémentaire $L_3\leftarrow L_3+L_2$ :

\left\{\begin{array}{llll}
-a&-4b  &&=x_4\\
   &-19b &&=x_2+5x_4\\
&   &\hphantom{+}0&= x_2+x_3\\
&-38b &+c&= x_1+10x_4.
\end{array}\right.

Afin d’obtenir un système triangularisé, vous effectuez $L_4\leftarrow L_4-2L_2$ et vous permutez la ligne $3$ et la ligne $4$ :

\left\{\begin{array}{llll}
-a&-4b  &&=x_4\\
   &-19b &&=x_2+5x_4\\
& &c&= x_1-2x_2\\
&   &0&= x_2+x_3.
\end{array}\right.

Il sera utile de trouver $b$ et $a$.

Vous avez :

b=\frac{-x_2-5x_4}{19}.

Enfin :

\begin{align*}
a&=-4b-x_4\\
&=\frac{4x_2+20x_4}{19}+\frac{-19x_4}{19}\\
&=\frac{4x_2+x_4}{19}.
\end{align*}

Synthèse. Soit $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4$ tel que $x_2+x_3 =0.$

Vous posez :

\begin{align*}
a&=\frac{4x_2+x_4}{19}\\
b&=\frac{-x_2-5x_4}{19}\\
c&=x_1-2x_2.
\end{align*}

Vous calculez le vecteur suivant :

\begin{align*}
av_1+bv_2+cv_3 &= \frac{4x_2+x_4}{19}(10,5,-5,-1)+ \frac{-x_2-5x_4}{19}(2,1,-1,-4)+(x_1-2x_2)(1,0,0,0)\\
19(av_1+bv_2+cv_3) &= (40x_2+10x_4, 20x_2+5x_4,-20x_2-5x_4, -4x_2-x_4)\\
&\qquad+(-2x_2-10x_4, -x_2-5x_4, x_2+5x_4, 4x_2+20x_4)\\
&\qquad+(19x_1-38x_2,0,0,0)\\
&=(19x_1,19x_2, -19x_2, 19x_4)\\
av_1+bv_2+cv_3 &=(x_1, x_2, -x_2, x_4).
\end{align*}

Comme $x_3 = -x_2$ vous déduisez que $(x_1,x_2,x_3,x_4) = av_1+bv_2+cv_3$ donc $(x_1,x_2,x_3,x_4)\in W_4.$

En définitive, il a été démontré que :

\boxed{\forall (x_1,x_2,x_3,x_4)\in\R^4, (x_1,x_2,x_3,x_4)\in W_4\Longleftrightarrow x_2+x_4 = 0.}

Vous constatez alors que $e_1 \in W_4$ il faut donc changer de vecteur. Prenez par exemple $e_2 = (0,1,0,0).$ Alors $e_2\notin W_4.$

Comme $(f(v_1),f(v_2),f(v_3))\in W_4^3$ vous déduisez que $W_4$ est stable par $f.$

Calculez le polynôme conducteur $P_{e_2, W_4}$

Comme le polynôme $P_{e_2,W_4}$ n’est pas constant, son degré est supérieur ou égal à $1.$

Analyse. Supposez que $P_{e_2,W_4}$ est de degré $1.$ Il existe un réel $a$ tel que $P_{e_2,W_4} = X+a.$

Ainsi :

f(e_2)+ae_2 \in W_4\\
(3,2,0,-7)+(0,a,0,0) \in W_4\\
(3,2+a,0,-7)\in W_4

Par suite $(2+a)+0 =0$ donc $a=-2.$

Synthèse. Posez $P(X) = X-2.$

Alors :

\begin{align*}
f(e_2)-2e_2 &= (3,2,0,-7)+(0,-2,0,0)\\
&=(3,0,0,-7).
\end{align*}

Comme $0+0 = 0$ vous déduisez $f(e_2)-2e_2 \in W_3.$

Le polynôme conducteur du vecteur $e_2$ dans l’espace $W_3$ est :

\boxed{P_{e_2,W_3}(X) = X-2.}

Explicitez un vecteur $v_4$ et concluez

Vous posez $v_4 = (0,1,0,0) = e_2.$

Comme $e_2 \notin W_4$ vous déduisez $v_4 \notin W_4$ et donc $(v_1,v_2,v_3,v_4)$ est une famille libre de $\R^4$ avec autant de vecteurs que la dimension de $\R^4$ donc $(v_1,v_2,v_3,v_4)$ est une base de $\R^4.$

Il reste à décomposer, par complétude, le vecteur $(3,0,0,-7)$ comme combinaison linéaire des vecteurs $v_1$, $v_2$ et $v_3.$

Vous posez :

\begin{align*}
a&=\frac{4\times 0-7}{19} = \frac{-7}{19}\\
b&=\frac{-0-5(-7)}{19}=\frac{35}{19}\\
c&=3-2\times 0 = 3.
\end{align*}

Puis :

\begin{align*}
av_1+bv_2+cv_3 &= \frac{-7}{19}(10,5,-5,-1)+\frac{35}{19}(2,1,-1,-4)+3(1,0,0,0)\\
&= \frac{1}{19}(-70,-35,35,7)+\frac{1}{19}(70,35,-35,-140)+(3,0,0,0)\\
&=\frac{1}{19}(0,0,0,-133)+(3,0,0,0)\\
&=(0,0,0,-7)+(3,0,0,0)\\
&=(3,0,0,-7)\\
&=f(v_4)-2v_4.
\end{align*}

Donc :

\begin{align*}
f(v_4)-2v_4 &= \frac{-7}{19}v_1+\frac{35}{19}v_2+3v_3\\
f(19v_4)-2(19v_4) &= -7v_1+35v_2+57v_3.
\end{align*}

Vous posez $\boxed{v’_4 = (0,19,0,0)} = 19v_4$ et ainsi :

\boxed{f(v'_4) = 2v'_4+57v_3+35v_2-7v_1.}

Dans la base $(v_1,v_2,v_3,v’_4)$ l’endomorphisme $f$ est trigonalisé.

Matrice de passage et matrice triangulaire

Soit $A$ la matrice de l’endomorphisme $f$ dans la base canonique de $\R^4.$

A = \begin{pmatrix}
4 & 3 & 7 & 0\\
1 & 2 & 2 & 0\\
-1 & 0 & 0 & 0\\
-4 & -7 & -14 & -3
\end{pmatrix}.

Soit $P$ la matrice inversible de passage de la base canonique de $\R^4$ vers la base $(v_1,v_2,v_3,v’_4).$ Alors :

P = \begin{pmatrix}
10 & 2 & 1 & 0\\
5 & 1 & 0 & 19\\
-5 & -1 & 0 & 0\\
-1 & -4 & 0 & 0
\end{pmatrix}.

La matrice de $f$ dans la base $(v_1,v_2,v_3,v’_4)$ est bien égale à :

T = P^{-1}AP=\begin{pmatrix}
2 & 1 & 0 & -7\\
0 & -3 & 1 & 35\\
0 & 0 & 2 & 57\\
0 & 0 & 0 & 2
\end{pmatrix}.

279. Trigonalisez un endomorphisme avec des polynômes conducteurs (1/2)

Considérez la matrice :

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

Soit $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3.$ En posant $X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2\\ x_3\end{pmatrix}$ il vient :

\begin{align*}
AX &= \begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix} x_1 \\ x_2\\ x_3\end{pmatrix} 
\\
&=\begin{pmatrix} 3x_1-x_2-x_3 \\ -x_1+2x_2\\3x_1-2 x_2\end{pmatrix}.
\end{align*}

Vous allez considérer l’endomorphisme $f$ de $\R^3$ défini par :

\forall (x_1,x_2,x_3), f(x_1,x_2,x_3) = (3x_1-x_2-x_3,-x_1+2x_2, 3x_1-2x_2).

Vous noterez dans la suite $I$ la matrice identité d’ordre $3$ :

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

Déterminez le polynôme minimal de la matrice $A$

La matrice $A$ n’étant pas un multiple de la matrice identité, le polynôme minimal de $A$ n’a pas pour degré $1.$

Vous calculez $A^2$ :

A^2= 
\begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix}.

Supposez qu’il existe deux réels $a$ et $b$ tels que $A^2 = aA+bI$ autrement dit :

 \begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix} = a\begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix} + b \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}.

L’identification du coefficient à la ligne $1$ et à la colonne $2$ fournit :

-3 = -a.

Ainsi, $a = 3.$

L’identification du coefficient à la ligne $3$ et à la colonne $2$ fournit :

-7 = -2a.

Et comme $a=3$, vous aboutissez à une contradiction.

Le polynôme minimal de $A$ n’a pas pour degré $2.$

Vous poursuivez en calculant $A^3$ :

A^3 = 
\begin{pmatrix}
15 & -7 & -7 \\
-17 & 13 & 5\\
31 & -19 & -11
\end{pmatrix}.

Analyse. Supposez qu’il existe trois réels $a$, $b$ et $c$ tels que $A^3 = aA^2+bA+cI$, alors :

\begin{pmatrix}
15 & -7 & -7 \\
-17 & 13 & 5\\
31 & -19 & -11
\end{pmatrix}
 = a \begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix} + b\begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix} + c \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}.

Vous identifiez le coefficient situé à la ligne $1$ et à la colonne $2$ d’où :

-7 = -3a-b.

Vous identifiez le coefficient situé à la ligne $2$ et à la colonne $1$ d’où :

-17 = -5a-b.

Par soustraction des deux égalités obtenues, vous déduisez :

10 = 2a

Du coup $a=5.$

Comme $b=-3a+7$ vous déduisez $b=-15+7 = -8.$

Vous identifiez le coefficient situé à la ligne $1$ et à la colonne $1$ d’où :

\begin{align*}
15 &= 7a+3b+c\\
c&=15-7a-3b\\
c&=15-35+24\\
c&=39-35\\
c&=4.
\end{align*}

Synthèse. Vous calculez ce qui suit :

\begin{align*}
5A^2-8A+4I &= 
 5 \begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix} -8\begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix} + 4 \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}
\\
&=\begin{pmatrix}
35 & -15 & -15 \\
-25 & 25 & 5\\
55 & -35 & -15
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-24 & 8 & 8 \\
8 & -16 & 0\\
-24 & 16 & 0
\end{pmatrix}
+
 \begin{pmatrix}
4 & 0 & 0\\
0 & 4 & 0\\
0 & 0 & 4
\end{pmatrix}
\\
 &=\begin{pmatrix}
15 & -7 & -7\\
-17 & 13 & 5\\
31 & -19 & -11
\end{pmatrix}
\\
&=A^3.
\end{align*}

En définitive, le polynôme $P$ défini par $\boxed{P(X) = X^3-5X^2+8X-4}$ est le polynôme minimal de $A.$ C’est aussi le polynôme minimal de l’endomorphisme $f.$

Factorisez le polynôme minimal

Vous constatez que, quand $X=1$, $X^3-5X^2+8X-4 = 0$.

Le polynôme $X^3-5X^2+8X-4$ est factorisable par $X-1$ du coup, vous déduisez l’existence d’un réel $a$ tel que :

X^3-5X^2+8X-4 =(X-1)(X^2+aX+4).

En effectuant $X=-1$, vous déduisez :

\begin{align*}
-1-5-8-4 &=(-2)(1-a+4)\\
-18 &= (-2)(5-a)\\
9 &= 5-a\\
a&=-4.
\end{align*}

Donc :

\begin{align*}
X^3-5X^2+8X-4 &=(X-1)(X^2-4X+4) \\
&=(X-1)(X-2)^2.
\end{align*}

Commencez à trigonaliser l’endomorphisme $f$

Le polynôme minimal admet $1$ et $2$ pour racines, qui sont les deux valeurs propres de $f.$

Vous faites le choix de commencer par la valeur propre $2.$

Notez que le produit $(A-I)(A-2)$ ne peut être la matrice nulle, sinon $P$ ne serait pas le polynôme minimal de $A.$

Après développement, $(A-I)(A-2I) = A^2-3A+2I$, du coup :

\begin{align*}
(A-I)(A-2I) &=  \begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix}
-3
\begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix}
+2
 \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}
\\
&=
 \begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-9 & 3 & 3 \\
3 & -6 & 0\\
-9 & 6 & 0
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
2 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0\\
0 & 0 & 2
\end{pmatrix}
\\
&=
\begin{pmatrix}
0 & 0 & 0\\
-2 & 1 & 1\\
2 & -1 & -1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

En multipliant par $A-2I$ à gauche, vous déduisez :

\begin{align*}
\begin{pmatrix}
0 & 0 & 0\\
0 & 0 & 0\\
0 & 0 & 0
\end{pmatrix} &= A^3-5A^2+8A-4I\\
&= (A-2I)(A-I)(A-2I)\\
&= (A-2I) \begin{pmatrix}
0 & 0 & 0\\
-2 & 1 & 1\\
2 & -1 & -1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

En particulier :

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

Posez $\boxed{v_1 = (0,1,-1).}$ Comme $(f-2\mathrm{Id}_{\R^3})(v_1)=0$ vous déduisez $\boxed{f(v_1)=2v_1.}$

Notez $V_1 = \mathrm{Vect}(v_1)$ qui est de dimension $1$ puisque $v_1$ est un vecteur non nul.

Décrivez l’espace $V_1$ avec des équations

Analyse. Soit $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3$ un élément de $V_1.$

Il existe donc un réel $t$ tel que $(x_1,x_2,x_3) = t(0,1,-1).$ Cela se traduit par le système suivant :

\begin{align*}
x_1 &= 0\\
x_2 &= t\\
x_3 &= -t\\
\end{align*}

Vous réordonnez ce système avec $t$ pour inconnue et $x_1$, $x_2$ et $x_3$ comme paramètres :

\begin{align*}
t &=x_2\\
t&=-x_3\\
x_1 &= 0\\
\end{align*}

Du coup par soustraction de la ligne $2$ avec la ligne $1$ il vient :

\begin{align*}
t &=x_2\\
x_2+x_3&=0\\
x_1 &= 0.
\end{align*}

Synthèse. Soit $(x_1,x_2,x_3)\in \R^3$ tel que $x_1 = 0$ et $x_2+x_3 = 0.$

Posez $t = x_2.$

Alors $x_3 = -x_2 = -t.$

Du coup :

\begin{align*}
(x_1,x_2,x_3) &= (0, t , -t)\\
&=t(0,1,-1)\\
&=tv_1.
\end{align*}

Conclusion. L’espace $V_1$ est égal à :

V_1 = \left\{(x_1,x_2,x_3)\in\R^3, 
x_1 = 0\text{ et }
x_2+x_3=0
 \right\}.

Construisez un vecteur $v_2$ tel que $f(v_2)\in\mathrm{Vect}(v_1,v_2)$ avec un polynôme conducteur

Choisissez un vecteur $w$ tel que $w\notin V_1$ par exemple $w=(1,0,0).$ (De ce fait, comme $w\notin V_1$ le polynôme conducteur de $w$ dans $V_1$ ne peut être constant, cela sera détaillé ci-dessous.)

Déterminez le polynôme conducteur du vecteur $w$ dans l’espace $V_1$

Notez $L=\{R\in\R[X], R(f)(w) \in V_1\}.$

Remarquez que $P(f) = 0.$ Donc $P(f)(w) = 0$ donc $P(f)(w) \in V_1.$

Le polynôme minimal de $f$ appartient à $L$ vous déduisez qu’il existe un polynôme unitaire de degré minimal appartenant à $L.$

Dans ce qui suit, l’objectif va être de déterminer ce polynôme qui sera noté $Q.$

Si $Q$ est de degré $0$, $Q$ est constant donc $Q(X)=1$, alors $Q(f) = \mathrm{Id}_{\R^3}$ donc $Q(f)(w) = w.$ Ainsi $w\in V_1.$ Contradiction. Donc $Q$ est un polynôme de degré supérieur ou égal à $1.$

Si $Q$ est de degré $1$, il existe un réel $a$ tel que $Q(X)=X+a.$ La relation $Q(f)(w) = 0$ s’écrit :

\begin{align*}
(f+a\mathrm{Id}_{\R^3})(w)&\in V_1 \\
f(w)+aw &\in V_1\\
f(1,0,0)+(a,0,0)&\in V_1\\
(3,-1,3)+(a,0,0) &\in V_1\\
(3+a, -1, 3) &\in V_1.
\end{align*}

De ce qui a été obtenu sur $V_1$, à savoir :

V_1 = \left\{(x_1,x_2,x_3)\in\R^3, 
x_1 = 0\text{ et }
x_2+x_3=0
 \right\}

vous déduisez que $-1+3$ doit être nul, ce qui est absurde.

Donc $Q$ est un polynôme de degré supérieur ou égal à $2.$

Analyse. Si $Q$ est de degré $2$, il existe un réel $a$ et un réel $b$ tels que $Q(X)=X^2+aX+b.$ La relation $Q(f)(w) = 0$ s’écrit :

\begin{align*}
(f\circ f+a f+ b\mathrm{Id}_{\R^3})(w)&\in V_1 \\
f(f(w))+af(w)+bw &\in V_1\\
f(3,-1,3)+a(3,-1,3)+b(1,0,0)&\in V_1\\
(7,-5,11)+(3a,-a,3a)+(b,0,0) &\in V_1\\
(7+3a+b, -5-a, 11+3a) &\in V_1.
\end{align*}

Cela implique que :

\begin{align*}
(-5-a)+(11+3a)&=0\\
2a+6 &=0\\
a&=-3.
\end{align*}

D’autre part :

\begin{align*}
7+3a+b&=0 \\
b&=-3a-7\\
b&=9-7\\
b&=2. 
\end{align*}

Synthèse. Posez $Q(X) = X^2-3X+2.$

Vous calculez $A^2-3A+2I$ ce qui fournit :

\begin{align*}
A^2-3A+2I &= 
\begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix}
-3
\begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix}
+
2 \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0\\
0 & 1 & 0\\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}
\\
&= 
\begin{pmatrix}
7 & -3 & -3 \\
-5 & 5 & 1\\
11 & -7 & -3
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
-9 & 3 & 3 \\
3 & -6 & 0\\
-9 & 6 & 0
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
2 & 0 & 0\\
0 & 2 & 0\\
0 & 0 & 2
\end{pmatrix}
\\
&=
\begin{pmatrix}
0 & 0 & 0\\
-2 & 1 & 1\\
2 & -1 & -1
\end{pmatrix}.
\end{align*}

Du coup :

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

Du coup :

(f\circ f+a f+ b\mathrm{Id}_{\R^3})(w) = (0,-2,2).

La première coordonnée de $(0,-2,2)$ est nulle et la somme $-2+2$ est nulle, donc $(0,-2,2)\in V_1.$

Ainsi $\boxed{Q(f)(w)\in V_1}.$

Le polynôme $\boxed{Q(X) = X^2-3X+2 = (X-1)(X-2)}$ est le polynôme conducteur du vecteur $w$ dans l’espace $V_1.$

Déterminez le vecteur $v_2$

D’après ce qui précède :

((f-\mathrm{Id}_{\R^3})\circ (f-2\mathrm{Id}_{\R^3}))(w)\in V_1.

Posez $v_2 = (f-2\mathrm{Id}_{\R^3})(w).$ Alors :

(f-\mathrm{Id}_{\R^3})(v_2)\in V_1

Du coup :

\begin{align*}
f(v_2)-v_2\in V_1\\
f(v_2)-v_2 \in \mathrm{Vect}(v_1)\\
f(v_2)\in \mathrm{Vect}(v_1,v_2).
\end{align*}

Le vecteur $v_2$ convient bien. Pour plus de précisions, vous le calculez explicitement :

\begin{align*}
v_2 &= f(w)-2w\\
&=f(1,0,0)+(-2,0,0)\\
&=(3,-1,3)+(-2,0,0)\\
&=(1,-1,3).
\end{align*}

Vous calculez $f(v_2)-v_2$ et déduisez une décomposition de $f(v_2)$ comme combinaison linéaire des vecteurs $v_1$ et $v_2$.

\begin{align*}
f(v_2)-v_2 &= f(1,-1,3)-(1,-1,3) \\
&=(1,-3,5)+(-1,1,-3)\\
&=(0,-2,2)\\
&=-2(0,1,-1)\\
&=-2v_1.
\end{align*}

Ainsi, avec $\boxed{v_2 = (1,-1,3)}$ vous obtenez $\boxed{f(v_2)=v_2-2v_1.}$

Construisez un vecteur $v_3$ tel que $f(v_3)\in\mathrm{Vect}(v_1,v_2,v_3)$

Il convient déjà de remarquer que la famille $(v_1,v_2)$ est libre.

En effet, $v_1$ n’est pas nul, donc $(v_1)$ est libre.

Si $(v_1,v_2)$ était liée, vous auriez $v_2 \in\mathrm{Vect}(v_1)$ donc $v_2\in V_1$ ce qui est absurde.

Posez $V_2 = \mathrm{Vect}(v_1,v_2)$ qui est de dimension $2.$

Si vous arrivez à construire un vecteur $v_3$ tel que $v_3\notin V_2$ alors $(v_1,v_2,v_3)$ sera libre et aura autant de vecteurs que la dimension de $\R^3$ ce sera donc une base de $R^3$ donc le vecteur $f(v_3)$ appartiendra bien à l’ensemble $\mathrm{Vect}(v_1,v_2,v_3).$

Caractérisez l’espace $V_2$ par une équation

Analyse. Soit $(x_1,x_2,x_3)\in V_2.$

Il existe deux réels $a$ et $b$ tels que :

\begin{align*}
(x_1,x_2,x_3) &= a(0,1,-1) + b(1,-1,3)\\
&=(0,a,-a)+(b,-b,3b)\\
&=(b,a-b,-a+3b).
\end{align*}

Vous déduisez que :

\begin{array}{lll}
a&-b&=x_2\\
-a&+3b &= x_3\\
&\hphantom{+}b &= x_1.
\end{array}

Vous éliminez $a$ dans la seconde équation :

\begin{array}{lll}
a&-b&=x_2\\
&\hphantom{+}2b &= x_2+x_3\\
&\hphantom{+}b &= x_1.
\end{array}

Vous permutez les lignes $2$ et $3$ :

\begin{array}{lll}
a&-b&=x_2\\
&\hphantom{+}b &= x_1\\
&\hphantom{+}2b &= x_2+x_3.
\end{array}

Vous éliminez $b$ de la dernière équation :

\begin{array}{lll}
a&-b&=x_2\\
&\hphantom{+}b &= x_1\\
&\hphantom{+}0&= -2x_1+x_2+x_3.
\end{array}

Puis vous trouvez $a$ :

\begin{array}{lll}
&\hphantom{+}a&=x_1+x_2\\
&\hphantom{+}b &= x_1\\
&\hphantom{+}0&= -2x_1+x_2+x_3.
\end{array}

Analyse. Soit $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3$ tel que $-2x_1+x_2+x_3 = 0.$

Vous posez $a = x_1+x_2$ et $b=x_1$ puis vous calculez ce qui suit :

\begin{align*}
av_1+bv_2 &= a(0,1,-1) + b(1,-1,3)\\
&=(x_1+x_2)(0,1,-1) + x_1(1,-1,3)\\
&=(0,x_1+x_2,-x_1-x_2)+(x_1,-x_1,3x_1)\\
&=(x_1, x_2, 2x_1-x_2).
\end{align*}

Or, $-2x_1+x_2+x_3 = 0$ fournit $x_3 = 2x_1-x_2$ donc $av_1+bv_2 = (x_1,x_2,x_3)$ et $(x_1,x_2,x_3)\in V_2.$

Conclusion. Vous avez établi que :

V_2 = \left\{(x_1,x_2,x_3)\in\R^3,  -2x_1+x_2+x_3 = 0  \right\}.

Choisissez un vecteur $v_3$ qui convient

Posez $\boxed{v_3 = (0,1,0).}$ Comme $-2\times 0+1+0 \neq 0$, $v_3 \notin V_2$ donc $(v_1,v_2,v_3)$ est libre et $(v_1,v_2,v_3)$ est une base de $\R^3.$

Pour davantage de précisions, vous allez calculer $f(v_3)$ et le décomposer sur la base $(v_1,v_2,v_3).$

\begin{align*}
f(v_3) &= f(0,1,0) \\
&=(-1,2,-2).
\end{align*}

Or, il existe trois réels $a$, $b$ et $c$ tels que $av_1+bv_2+cv_3 = (-1,2,-2).$

\begin{align*}
av_1+bv_2+cv_3 &=a(0,1,-1)+b(1,-1,3)+c(0,1,0)\\
&=(0,a,-a)+(b,-b+3b)+(0,c,0)\\
&=(b, a-b+c, -a+3b).
\end{align*}

Du coup :

\left\{\begin{align*}
b&=-1\\
a-b+c&=2\\
-a+3b &=-2
\end{align*}\right.
\left\{\begin{align*}
b&=-1\\
a+1+c&=2\\
-a-3 &=-2
\end{align*}\right.
\left\{\begin{align*}
b&=-1\\
a+1+c&=2\\
-1 &=a
\end{align*}\right.
\left\{\begin{align*}
b&=-1\\
c&=2\\
-1 &=a.
\end{align*}\right.

La décomposition du vecteur $f(v_3)$ est :

\boxed{f(v_3) = -v_1-v_2+2v_3.}

Concluez

Dans la base $(v_1,v_2,v_3)$ où $v_1 =(0,1,-1)$, $v_2 = (1,-1,3)$ et $v_3 = (0,1,0)$ la matrice de $f$ est triangulaire supérieure et elle égale à :

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

L’endomorphisme $f$ a été trigonalisé.

278. Un espace utile stable par un endomorphisme

Soient $\K$ un corps et $f$ un endomorphisme d’un $\K$-espace vectoriel noté $E$. Soit $\lambda\in\K$ un scalaire.

Notez :

F=\mathrm{Im} (f-\lambda\mathrm{Id}) = \{f(x)-\lambda x, x\in E\}.

Vous allez démontrer que $F$ est stable par $f.$

Ce résultat est si important dans la trigonalisation ou la jordanisation d’un endomorphisme que vous en trouverez deux démonstrations.

Première démonstration

Soit $y\in F.$

Par définition de $F$, il existe $x\in E$ tel que :

y=f(x)-\lambda x.

L’application $f$ étant linéaire, il vient :

\begin{align*}
f(y) &= f(f(x)-\lambda x)\\
&=f(f(x))-\lambda f(x). 
\end{align*}

Posez $z = f(x).$

Comme $f$ est un endomorphisme de $E$, il vient $f(x)\in E$ et $z\in E.$

Comme :

f(y) = f(z)-\lambda z

vous déduisez que $f(y)\in F.$

Ainsi :

\boxed{\forall y\in F, f(y)\in F.}

Seconde démonstration

Soit $y\in F.$

Il s’agit de montrer que $f(y)$ est encore dans $F$.

Vous remarquez bien entendu que le vecteur $f(y)-\lambda y$ appartient à $F$ puisque $y\in E.$

Comme $F$ est l’image de l’endomorphisme $f-\lambda \mathrm{Id}$, $F$ est un sous-espace vectoriel de $E.$

Comme $y\in F$, vous déduisez $\lambda y \in F.$

Par somme, vous déduisez $(f(y)-\lambda y) + \lambda y \in F$ et donc $f(y)\in F.$

Ainsi :

\boxed{\forall y\in F, f(y)\in F.}

277. Trigonalisez une matrice en utilisant des images d’endomorphismes

Considérez la matrice :

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

Soit $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3.$ En posant $X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2\\ x_3\end{pmatrix}$ il vient :

\begin{align*}
AX &= \begin{pmatrix}
3 & -1 & -1 \\
-1 & 2 & 0\\
3 & -2 & 0
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix} x_1 \\ x_2\\ x_3\end{pmatrix} 
\\
&=\begin{pmatrix} 3x_1-x_2-x_3 \\ -x_1+2x_2\\3x_1-2 x_2\end{pmatrix}.
\end{align*}

Vous allez considérer l’endomorphisme $f$ de $\R^3$ défini par :

\forall (x_1,x_2,x_3), f(x_1,x_2,x_3) = (3x_1-x_2-x_3,-x_1+2x_2, 3x_1-2x_2).

Quelques notations

Notez $e_1 = (1,0,0)$ le premier vecteur de la base canonique de $\R^3.$

Notez $e_2 = (0,1,0)$ le deuxième vecteur de la base canonique de $\R^3.$

Notez $e_3 = (0,0,1)$ le troisième vecteur de la base canonique de $\R^3.$

La matrice de $f$ dans la base $(e_1,e_2,e_3)$ est bien la matrice $A.$

Pour tout sous-espace vectoriel $H$ de $\R^3$ vous noterez $\mathrm{Id}_H$ l’application identité de $H.$

Qu’est-ce que trigonaliser l’endomorphisme $f$ ?

Il s’agit de trouver une base de $\R^3$, notée $(v_1,v_2,v_3)$ telle que :

\left\{\begin{align*}
f(v_1)&\in \mathrm{Vect}(v_1)\\
f(v_2)&\in \mathrm{Vect}(v_1,v_2)\\
f(v_3)&\in \mathrm{Vect}(v_1,v_2,v_3).
\end{align*}\right.

Comment démarrer ?

Tout d’abord, à supposer que vous êtes arrivé à trigonaliser l’endomorphisme $f$, il existe une base $(v_1,v_2,v_3)$ de $\R^3$ (donc $v_1$ est non nul) qui satisfait les conditions ci-dessus.

Comme $f(v_1)\in \text{Vect}(v_1)$, vous déduisez qu’il existe $\lambda\in\R$ tel que $f(v_1)=\lambda v_1$ donc $(f-\lambda \mathrm{Id}_{\R^3})(v_1) = 0.$ Par suite l’endomorphisme $f-\lambda \mathrm{Id}_{\R^3}$ n’est pas injectif.

Il s’agit ainsi de trouver $\lambda\in\R$ pour que $f-\lambda \mathrm{Id}_{\R^3}$ ne soit pas un automorphisme de $\R^3.$ Trouver un réel $\lambda$ qui satisfait cette condition, c’est trouver une valeur propre de $f$.

Ciblez les valeurs propres potentielles de $f$

L’intérêt d’un endomorphisme, c’est qu’il peut s’itérer plusieurs fois.

Vous calculez successivement :

\begin{align*}
f(e_1) &= (3, -1, 3)\\
f^2(e_1) &= f(f(e_1)) =  f(3,-1,3) =(7, -5, 11)\\
f^3(e_1) &= f(f(f(e_1))) = f(7,-5,11) = (15, -17, 31).
\end{align*}

La famille $(e_1, f(e_1), f^2(e_1), f^3(e_1) )$ est formée par quatre vecteurs de $\R^3$ qui est engendré par les $3$ vecteurs de la base canonique, donc elle est liée.

La méthode du pivot va permettre de trouver une relation qui les lie.

Utilisez le vecteur $e_1$ pour faire apparaître des zéros sur la première coordonnée :

\begin{align*}
f(e_1)-3e_1 &=(0, -1, 3)\\
f^2(e_1)-7e_1 &= (0,-5, 11)\\
f^3(e_1)-15e_1 &=(0, -17, 31).
\end{align*}

La famille $(f(e_1)-3e_1, f^2(e_1)-7e_1, f^3(e_1)-5e_1)$ est formée par trois vecteurs qui appartiennent à $\text{Vect}(e_2, e_3)$ où $e_2 = (0,1,0)$ et $e_3 = (0,0,1)$, qui est un sous-espace vectoriel de $\R^3$ engendré par $2$ vecteurs, donc elle est liée.

Vous continuez ainsi :

\begin{align*}
-5f(e_1)+15e_1 &=(0, 5, -15)\\
f^2(e_1)-7e_1 &= (0,-5, 11)\\
f^2(e_1)-5f(e_1)+8e_1 &=(0,0,-4).
\end{align*}
\begin{align*}
-17f(e_1)+51e_1 &=(0, 17, -51)\\
f^3(e_1)-15e_1 &=(0, -17, 31)\\
f^3(e_1)-17f(e_1)+36e_1&=(0,0,-20).
\end{align*}

A partir des deux dernières relations, vous pouvez obtenir le vecteur nul.

\begin{align*}
-5f^2(e_1)+25f(e_1)-40e_1 &=(0,0,20)\\
f^3(e_1)-17f(e_1)+36e_1&=(0,0,-20).
\end{align*}
\begin{align*}
f^3(e_1)-5f^2(e_1)+8f(e_1)-4e_1 &= 0 \\
(f^3-5f^2+8f-4\mathrm{Id}_{\R^3})(e_1) &=0.
\end{align*}

Factorisez le polynôme $X^3-5X^2+8X-4$

Posez $P(X) = X^3-5X^2+8X-4.$

Ce polynôme étant à coefficients entiers vous pouvez chercher des racines entières pour commencer.

$P(0)$ n’étant pas nul, vous essayez avec $X=1$ :

\begin{align*}
P(1) &= 1-5+8-4 = 9-9\\
P(1)&= 0.
\end{align*}

Ainsi, $1$ est racine de $P$ donc $P$ est factorisable par $X-1.$ Par identification du coefficient dominant et du coefficient $-4$ du polynôme $P$ vous obtenez l’existence de $a\in\R$ tel que $P(X) = (X-1)(X^2+aX+4).$

Effectuez $X=-1$, vous obtenez : $-1-5-8-4 = (-2)(5-a)$ donc $-18 = (-2)(5-a) $ puis $9=5-a$ donc $a=-4.$

Donc $P(X) = (X-1)(X^2-4X+4) = (X-1)(X-2)^2.$

Les valeurs propres possibles de $f$ sont égales à $1$ ou $2$

D’après ce qui précède, $f^3-5f^2+8f-4\mathrm{Id}_{\R^3} = (f- \mathrm{Id}_{\R^3}) \circ (f- 2\mathrm{Id}_{\R^3}) \circ (f- 2\mathrm{Id}_{\R^3}).$

Si $f$ ne possédait pas de valeur propre, les deux endomorphismes de $\R^3$, $f- \mathrm{Id}_{\R^3}$ et $f- 2\mathrm{Id}_{\R^3}$ seraient des automorphismes de $\R^3.$

En composant successivement par les automorphismes réciproques, il viendrait :

\begin{align*}
(f^3-5f^2+8f-4\mathrm{Id})(e_1) &=0\\
\left[(f- \mathrm{Id}) \circ (f- 2\mathrm{Id}) \circ (f- 2\mathrm{Id})\right](e_1)&=0\\
\left[ (f- 2\mathrm{Id}) \circ (f- 2\mathrm{Id})\right](e_1) &= (f- \mathrm{Id})^{-1}(0) =0\\
(f- 2\mathrm{Id})(e_1)&= (f- 2\mathrm{Id})^{-1}(0) = 0\\
e_1 &= (f- 2\mathrm{Id})^{-1}(0)=0.
\end{align*}

La dernière égalité étant une contradiction, vous déduisez que l’un au moins des deux endomorphismes parmi $f- \mathrm{Id}_{\R^3}$ et $f- 2\mathrm{Id}_{\R^3}$ n’est pas injectif et donc $f$ possède au moins une valeur propre.

A ce stade vous ne savez pas encore si $f- \mathrm{Id}_{\R^3}$ est un automorphisme ou non. Pour le savoir, vous pouvez calculer son image, qui sera utile dans la suite.

Déterminez l’image de l’endomorphisme $f- \mathrm{Id}_{\R^3}$

Notez $F = \mathrm{Im} (f- \mathrm{Id}_{\R^3})$.

$F$ est engendré par les vecteurs $f(e_1)-e_1$, $f(e_2)-e_1$, $f(e_3)-e_3$. Or :

\begin{align*}
f(e_1)-e_1 &= (3, -1, 3) - (1,0,0) = (2,-1,3)\\
f(e_2)-e_2 &= (-1, 2, -2) - (0,1,0) = (-1,1,-2)\\
f(e_3)-e_3 &= (-1, 0, 0) - (0,0,1) = (-1,0,-1).
\end{align*}

Vous constatez que :

\begin{align*}
-(-1,1,-2)-(-1,0,-1) &= (1,-1,2)+(1,0,1)\\
&=(2,-1,3).
\end{align*}

Par conséquent $F = \mathrm{Vect}((-1,1,-2), (-1,0,-1) ).$

$F$ est un espace vectoriel de dimension inférieure ou égale à $2$, donc $1$ est valeur propre de $f.$

D’autre part, la famille $((-1,1,-2), (-1,0,-1))$ est libre. En effet, soit $(a,b)\in\R^2$ tel que $a(-1,1,-2) + b(-1,0,-1) = 0.$

La deuxième coordonnée fournit $a = 0$ donc $b(-1,0,-1) = 0$ et la première coordonnée fournit $-b=0$ donc $b=0.$

Le sous-espace vectoriel $F = \mathrm{Im} (f- \mathrm{Id})$ admet pour base la famille $((-1,1,-2), (-1,0,-1)).$

Or, d’après le contenu rédigé dans l'article 278, $F$ est stable par $f.$

Vous considérez l’endomorphisme $g$ de $F$ défini par $\forall x\in F, g(x) = f(x).$ Cet endomorphisme est usuellement noté $ f_{\vert F}$, c’est la restriction de $f$ à $F.$ Comme $F$ est seulement de dimension $2$, il va être plus aisé de trigonaliser $g.$

Votre plan pour trigonaliser l’endomorphisme $g$

Il s’agit tout d’abord de trouver une valeur propre de $g$, appelée $\mu.$

L’application identité de $F$ sera notée $\mathrm{Id}_F$ dans la suite.

L’endomorphisme $g-\mu\mathrm{Id}_F$ ne sera pas un automorphisme de $F$, donc non surjectif, donc le sous-espace $G$ défini par $G = \mathrm{Im}(g-\mu\mathrm{Id}_F)$ aura une dimension strictement inférieure à celle de $F.$

Comme $F$ admet pour base $((-1,1,-2), (-1,0,-1))$ vous déduisez que $G$ sera engendré par la famille $((g-\mu\mathrm{Id}_F)(-1,1,-2), (g-\mu\mathrm{Id}_F)(-1,0,-1)).$

Trouvez une valeur propre candidate pour $g$

Le vecteur $\boxed{e’_1 = (-1,1,-2)}$ appartient à $F$, vous calculez la suite de ses itérés.

\begin{align*}
g(e'_1) &= g(-1,1,-2)\\
&= f(-1,1,-2)\\
&=(-2,3-5).
\end{align*}

Notez $\boxed{e’_2 = (-1,0,-1).}$

\begin{align*}
g(e'_2) &= g(-1,0,-1)\\
&= f(-1,0,-1)\\
&=(-2,1,-3).
\end{align*}

Comme $F$ admet pour base $(e’_1,e’_2)$ et $g$ est un endomorphisme de $F$, vous déduisez que $g(e’_1)$ se décompose sur cette base.

Il existe deux réels $a$ et $b$ tels que :

(-2,3,-5) = a(-1,1,-2)+b(-1,0,-1).

La seconde coordonnée fournit :

3=a.

Du coup :

\begin{align*}
(-2,3,-5) &= (-3,3,-6)+b(-1,0,-1)\\
(1,0,1) &= b(-1,0,-1)\\
-1 = b.
\end{align*}

Ainsi :

g(e'_1) = 3e'_1-e'_2.

De même, $g(e’_2)$ se décompose au sein de la base $(e’_1,e’_2).$

Il existe deux réels notés encore $a$ et $b$ tels que :

(-2,1,-3) = a(-1,1,-2)+b(-1,0,-1).

La seconde coordonnée fournit :

1 = a.

Du coup :

\begin{align*}
(-2,1,-3) &= (-1,1,-2)+b(-1,0,-1)\\
(-1,0,-1) &= b(-1,0,-1)\\
1 &= b.
\end{align*}
g(e'_2) = e'_1+e'_2.

Repartez de la relation $g(e’_1) = 3e’_1-e’_2$ puis vous appliquez $g.$

\begin{align*}
g^2(e'_1) &= g(g(e'_1))\\
&=g(3e'_1-e'_2)\\
&=3g(e'_1)-g(e'_2)\\
&=3(3e'_1-e'_2)-(e'_1+e'_2)\\
&=8e'_1-4e'_2.
\end{align*}

La famille $(e’_1, g(e’_1), g^2(e’_1))$ est une famille de trois vecteurs de $F$ qui est un espace généré par deux vecteurs. Donc cette famille est liée.

Comme :

\begin{align*}
g(e'_1)-3e'_1 &=-e'_2\\
g^2(e'_1)-8e'_1 &=-4e'_2
\end{align*}

vous multipliez la première ligne par $-4$ pour obtenir :

\begin{align*}
-4g(e'_1)+12e'_1 &=4e'_2\\
g^2(e'_1)-8e'_1 &=-4e'_2.
\end{align*}

Et par somme, il vient :

\begin{align*}
g^2(e'_1)-4g(e'_1)+4e'_1 = 0\\
(g^2-4g+4\mathrm{Id}_F)(e'_1) = 0.
\end{align*}

Le polynôme $X^2-4X+4$ est factorisable, puisque $X^2-4X+4 = (X-2)^2$ du coup :

((g-2\mathrm{Id}_F)\circ(g-2\mathrm{Id}_F))(e'_1) = 0.

Si l’endomorphisme $g-2\mathrm{Id}_F$ était inversible, en composant à gauche deux fois par $(g-2\mathrm{Id}_F)^{-1}$ vous auriez $e’_1 = 0$ ce qui est absurde.

Par suite, $g-2\mathrm{Id}_F$ n’est pas inversible, donc $g-2\mathrm{Id}_F$ n’est pas injectif donc le nombre $2$ est valeur propre de $g.$

Soit $G = \mathrm{Im}(g-2\mathrm{Id}_F).$ Toujours d’après le contenu rédigé dans l'article 278, $G$ est stable par $g.$

Vous considérez l’endomorphisme $h$ de $G$ défini par $\forall x\in G, h(x) = g(x) = f(x).$ Comme $G$ est de dimension inférieure ou égale à $1$, l’endomorphisme $h$ va être trigonalisé rapidement.

Déterminez une base de $G$

$G$ est engendré par la famille $((g-2\mathrm{Id}_F)(e’_1), (g-2\mathrm{Id}_F)(e’_2)).$

Vous effectuez les calculs suivants :

\begin{align*}
(g-2\mathrm{Id}_F)(e'_1) &= g(e'_1)-2e'_1 \\
&= 3e'_1-e'_2 - 2e'_1\\
&=e'_1-e'_2.
\end{align*}
\begin{align*}
(g-2\mathrm{Id}_F)(e'_2) &= g(e'_2)-2e'_2 \\
&= e'_1+e'_2 - 2e'_1\\
&=-e'_1+e'_2.
\end{align*}

Le vecteur $-e’_1+e’_2$ est égal à $-(e’_1-e’_2)$, ainsi :

G = \mathrm{Vect}(e'_1-e'_2).

Comme la famille $(e’_1,e’_2)$ est libre, le vecteur $e’_1-e’_2$ ne peut être le vecteur nul, donc $G$ est de dimension $1$.

Trigonalisez l’endomorphisme $h$

Posez $\boxed{v_1 = e’_1-e’_2= (0,1,-1).}$

\begin{align*}
h(v_1) &= h(e'_1)-h(e'_2)\\
&= g(e'_1)-g(e'_2)\\
&=(3e'_1-e'_2)-(e'_1+e'_2)\\
&=2e'_1-2e'_2\\
&=2(e'_1-e'_2)\\
&=2v_1.
\end{align*}

Trigonalisez l’endomorphisme $g$

$G$ est engendré par la famille $(e’_1,e’_2).$ Il est donc engendré par la famille $(v_1,e’_1,e’_2).$

La relation $v_1 = e’_1-e’_2 = (0,1,-1)$ fournit $e’_2 = e’_1-v_1$ donc $F = \mathrm{Vect}(v_1,e’_1).$

Comme $F$ est de dimension $2$, la famille $(v_1,e’_1)$ est une base de $F.$

Bien entendu, $g(v_1) = h(v_1) = 2v_1$ donc $g(v_1)\in\mathrm{Vect}(v_1).$

Pour l’image de $e’_1$ vous procédez comme suit :

\begin{align*}
g(e'_1) &= (g(e'_1)-2e'_1) + 2e'_1\\
&= (g-2\mathrm{Id}_F)(e'_1)  + 2e'_1\\
&=(e'_1-e'_2) + 2e'_1\\
&=v_1+2e'_1.
\end{align*}

$g(e’_1)\in\mathrm{Vect}(v_1,e’_1).$

En posant $\boxed{v_2 = e’_1 = (-1,1,-2)}$ vous avez obtenu $g(v_2)\in\mathrm{Vect}(v_1,v_2).$ et $(v_1,v_2)$ est une base de $F.$

Trigonalisez l’endomorphisme $f$

$\R^3$ est engendré par $(e_1,e_2,e_3)$ donc il est aussi engendré par $(v_1,v_2,e_1,e_2,e_3).$

En prenant les expressions $v_1 =e’_1-e’_2 = (0,1,-1)$ et $v_2 =(-1,1,-2)$ vous déduisez :

\begin{align*}
v_1 &= &e_2&-e_3\\
v_2 &= -e_1&+e_2&-2e_3\\
2v_1-v_2&=e_1+e_2.
\end{align*}

Par suite, $e_2 = 2v_1-v_2-e_1$ et $e_2 \in \mathrm{Vect}(v_1,v_2,e_1).$

Comme $e_3 = e_2-v_1 = v_1-v_2-e_1$, vous avez aussi $e_3 \in \mathrm{Vect}(v_1,v_2,e_1).$

Posez $v_3 = e_3 = (0,0,1).$

Vous avez montré que $\R^3$ est engendré par la famille $(v_1,v_2,v_3).$

Comme $\R^3$ est de dimension $3$, vous déduisez que $(v_1,v_2,v_3)$ est une base de $\R^3.$

Bien entendu, $f(v_1)=g(v_1) = 2v_1$ donc $f(v_1)\in\mathrm{Vect}(v_1).$

Il a été montré plus haut que $g(v_2) = v_1+2v_2.$ Comme $f(v_2)=g(v_2)$ vous avez $f(v_2) = v_1+2v_2$ et $f(v_2)\in\mathrm{Vect}(v_1,v_2).$

Il reste à finir avec $f(v_3).$ Comme c’est un vecteur de $\R^3$ il se décompose dans la base $(v_1,v_2,v_3)$ donc $f$ est bien trigonalisé dans la base $(v_1,v_2,v_3).$

Déterminez la matrice de $f$ dans la nouvelle base $(v_1,v_2,v_3)$

Vous procédez comme précédemment.

\begin{align*}
f(v_3) = (f-\mathrm{Id}_{\R^3})(v_3)+v_3.
\end{align*} 

Comme $(f-\mathrm{Id}_{\R^3})(v_3)$ appartient à $F$ et que $F$ admet pour base $(v_1,v_2)$ il va y avoir une décomposition.

Il existe donc deux réels $a$ et $b$ tels que :

\begin{align*}
(f-\mathrm{Id}_{\R^3})(v_3) &= av_1+bv_2\\
f(v_3)-v_3 &= av_1+bv_2\\
f(0,0,1)-(0,0,1) &= a(0,1,-1)+b(-1,1,-2)\\
(-1,0,0)-(0,0,1) &=(0,a,-a)+(-b,b,-2b)\\
(-1,0,-1)&=(-b,a+b,-a-2b).
\end{align*}
 

L’identification de la première coordonnée fournit $b=1.$

L’identification de la deuxième fournit $a+b=0$ donc $a=-1.$

Pour vérifier que tout va bien vous calculez $-a-2b$ ce qui fournit $1-2 = -1$ la troisième coordonnée concorde.

Ainsi $f(v_3) = -v_1+v_2+v_3.$

Concluez

Dans la base $(v_1,v_2,v_3)$ où $v_1 = (0,1,-1)$, $v_2 = (-1,1,-2)$ et $v_3 = (0,0,1)$ la matrice de $f$ est triangulaire supérieure et elle égale à :

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

L’endomorphisme $f$ a été trigonalisé.

276. Factorisez une matrice en utilisant la décomposition PLU (2/2)

Soit $A$ la matrice définie par :

A= \begin{pmatrix}
1 & 1 & -1 \\
-1 & 1 & 2\\
1& 1 & 1
\end{pmatrix}.

Utilisez des opérations élémentaires sur les lignes

Vous partez de la factorisation suivante avec la matrice identité :

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

Vous intercalez la matrice de transvection correspondant à l’opération élémentaire $L_2\leftarrow L_2+L_1$ qui est égale à :

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

Cette matrice est inversible et admet pour inverse :

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

Du coup :

\begin{align*}
A&= \left[
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
0& 0 & 1
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
1 & 1 & 0\\
0& 0 & 1
\end{pmatrix}
\right]
\begin{pmatrix}
1 & 1 & -1 \\
-1 & 1 & 2\\
1& 1 & 1
\end{pmatrix}
\\
&= \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
0& 0 & 1
\end{pmatrix}
\left[
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
1 & 1 & 0\\
0& 0 & 1
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
1 & 1 & -1 \\
-1 & 1 & 2\\
1& 1 & 1
\end{pmatrix}
\right]
\\
&= \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
0& 0 & 1
\end{pmatrix}

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

\end{align*}

Ensuite, vous utilisez l’opération élémentaire $L_3\leftarrow L_3-L_1$, les détails seront omis, ils sont similaires à la démarche employée ci-dessus.

\begin{align*}
A &= \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
0& 0 & 1
\end{pmatrix}

\begin{pmatrix}
1 & 1 & -1 \\
0 & 2 & 1\\
1& 1 & 1
\end{pmatrix}


\\

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

\begin{pmatrix}
1 & 1 & -1 \\
0 & 2 & 1\\
0& 0 & 2
\end{pmatrix}
\end{align*}

Notez qu’ici une factorisation $LU$ a été suffisante, ce qui revient à prendre $P$ égale à la matrice identité.

Vous posez :

\begin{align*}
L &= \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
1& 0 & 1
\end{pmatrix}
\\
U&=
\begin{pmatrix}
1 & 1 & -1 \\
0 & 2 & 1\\
0& 0 & 2
\end{pmatrix}.

\end{align*}

Note. Les matrices $L$ et $U$ sont triangulaires. Elles n’ont aucun coefficient nul sur leur diagonale principale, elles sont donc inversibles. Il en est de même pour la matrice $A.$

Résolvez trois systèmes linéaires

Le but étant de déterminer l’inverse de la matrice $A$, vous introduisez les notations suivantes :

\begin{align*}
E_1 = \begin{pmatrix}1\\0\\0\end{pmatrix} \qquad E_2 = \begin{pmatrix}0\\1\\0\end{pmatrix} \qquad E_3 = \begin{pmatrix}0\\0\\1\end{pmatrix}.
\end{align*}

Premier système

Vous cherchez à trouver $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3$ tel que $X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix}$ soit solution de :

\begin{align*}
LUX &= E_1 \\
L(UX) &= E1.
\end{align*}

Vous résolvez d’abord le système $LY = E_1$ avec $Y$ défini par $Y= \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{pmatrix}$ où $(y_1,y_2,y_3)\in \R^3.$

Cela s’écrit :

 \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
1& 0 & 1
\end{pmatrix}
 \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{pmatrix}
= 
 \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}

Cela est équivalent à :

\begin{align*}
y_1 &= 1\\
-y_1+y_2 &=0\\
y_1+y_3 &= 0.
\end{align*}
\begin{align*}
y_1 &= 1\\
y_2 &=1\\
y_3 &= -1.
\end{align*}

D’après ce qui précède, l’équation $LUX = E_1$ est équivalente à :

UX = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1\end{pmatrix}.

Cela s’écrit :

\begin{align*}
x_1+x_2-x_3 &= 1\\
2x_2+x_3&=1\\
2x_3&=-1
\end{align*}
\begin{align*}
x_1+x_2 &= 1+x_3\\
2x_2&=1-x_3\\
x_3&=-1/2
\end{align*}
\begin{align*}
x_1+x_2 &= 1/2\\
2x_2& = 3/2\\
x_3&=-1/2
\end{align*}
\begin{align*}
x_1 &= 1/2-x_2\\
x_2& = 3/4\\
x_3&=-1/2
\end{align*}
\begin{align*}
x_1 &= -1/4\\
x_2& = 3/4\\
x_3&=-1/2.
\end{align*}

La première colonne de $A^{-1}$ est :

\begin{pmatrix}
-1/4 \\
3/4 \\
-1/2
\end{pmatrix}.

Deuxième système

Vous cherchez à trouver $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3$ tel que $X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix}$ soit solution de :

\begin{align*}
LUX &= E_2.
\end{align*}

Vous résolvez d’abord le système $LY = E_2$ avec $Y$ défini par $Y= \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{pmatrix}$ où $(y_1,y_2,y_3)\in \R^3.$

 \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
1& 0 & 1
\end{pmatrix}
 \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{pmatrix}
= 
 \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}

Vous trouvez ce qui suit :

\begin{align*}
y_1 &= 0\\
y_2 &=1\\
y_3 &= 0.
\end{align*}

Vous déduisez qu’il vous reste à résoudre :

UX = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0\end{pmatrix}.
\begin{align*}
x_1+x_2-x_3 &= 0\\
2x_2+x_3&=1\\
2x_3&=0
\end{align*}
\begin{align*}
x_1+x_2 &= 0\\
2x_2&=1\\
x_3&=0
\end{align*}
\begin{align*}
x_1 &= -x_2\\
x_2&=1/2\\
x_3&=0
\end{align*}
\begin{align*}
x_1 &= -1/2\\
x_2&=1/2\\
x_3&=0.
\end{align*}

La deuxième colonne de $A^{-1}$ est :

\begin{pmatrix}
-1/2 \\
1/2\\
0
\end{pmatrix}.

Troisième système

Vous cherchez à trouver $(x_1,x_2,x_3)\in\R^3$ tel que $X = \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix}$ soit solution de :

\begin{align*}
LUX &= E_3.
\end{align*}

Vous résolvez d’abord le système $LY = E_3$ avec $Y$ défini par $Y= \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{pmatrix}$ où $(y_1,y_2,y_3)\in \R^3.$

 \begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
-1 & 1 & 0\\
1& 0 & 1
\end{pmatrix}
 \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{pmatrix}
= 
 \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}
\begin{align*}
y_1 &= 0\\
y_2 &=0\\
y_3 &= 1.
\end{align*}

Vous déduisez qu’il vous reste à résoudre :

UX = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1\end{pmatrix}.
\begin{align*}
x_1+x_2-x_3 &= 0\\
2x_2+x_3&=0\\
2x_3&=1
\end{align*}
\begin{align*}
x_1+x_2 &= x_3\\
2x_2&=-x_3\\
x_3&=1/2
\end{align*}
\begin{align*}
x_1+x_2 &= 1/2\\
2x_2&=-1/2\\
x_3&=1/2
\end{align*}
\begin{align*}
x_1 &= 1/2-x_2\\
x_2&=-1/4\\
x_3&=1/2
\end{align*}
\begin{align*}
x_1 &= 3/4\\
x_2&=-1/4\\
x_3&=1/2.
\end{align*}

La troisième colonne de $A^{-1}$ est :

\begin{pmatrix}
3/4 \\
-1/4\\
1/2
\end{pmatrix}.

Application : la matrice inverse de $A$

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

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