[<] Applications à l'étude de suites numériques [>] Trigonalisation d'une matrice
Montrer qu’une matrice triangulaire inférieure est trigonalisable et proposer une matrice réalisant cette trigonalisation.
Soit telle que soit scindé sur .
Montrer que est orthogonalement semblable à une matrice triangulaire supérieure, c’est-à-dire qu’il existe telle que soit triangulaire supérieure.
Solution
On raisonne par récurrence sur .
Pour , il n’y a rien à démontrer.
Supposons la propriété vraie au rang .
Soit dont le polynôme caractéristique est scindé sur . Le polynôme admet au moins une racine et celle-ci est alors valeur propre de . Soit un vecteur propre associé que l’on choisit unitaire. On complète celui-ci en une base orthonormée de . La matrice de colonnes est orthogonale et l’on vérifie par changement base
avec .
Par calcul par blocs, on observe . Le polynôme caractéristique de étant scindé sur , celui de la matrice l’est aussi. Par hypothèse de récurrence la matrice est orthogonalement semblable à une matrice triangulaire: il existe donc telle que
Considérons alors la matrice étendue
Celle-ci est orthogonale et l’on vérifie par calcul par blocs
Ainsi, en posant , on obtient triangulaire supérieure.
La récurrence est établie.
Soient vérifiant .
Montrer que les matrices et ont au moins un vecteur propre en commun.
Établir que les matrices et sont simultanément11 1 Autrement dit, il existe une même matrice telle que et sont triangulaires supérieures. trigonalisables.
Soient vérifiant .
Montrer que les matrices et ont un vecteur propre en commun.
Établir que et sont simultanément trigonalisables.
Solution
Si alors tout vecteur propre de (et il en existe car le corps de base est ) est aussi vecteur propre de .
Si alors l’espace est stable par et il existe alors un vecteur propre de dans . Puisque car , ce vecteur propre de est aussi vecteur propre de (associé à la valeur propre 0).
Par récurrence sur la taille des matrices.
Pour , c’est immédiat.
Supposons la propriété vérifiée au rang .
Soit vérifiant . Soit un vecteur propre commun aux matrices et associé aux valeurs propres et respectivement. Soit une matrice inversible dont la première colonne est . Par changement de base on a
Puisque on a et .
Par hypothèse de récurrence, il existe une matrice telle que et sont triangulaires supérieures. Pour la matrice
on obtient et triangulaires supérieures.
Récurrence établie.
Soient un entier naturel non nul, et deux endomorphismes non nuls de tels que .
Que dire de et ?
Soit une valeur propre non nulle de . Montrer qu’il existe un vecteur propre de associé à appartenant à .
En déduire que et sont cotrigonalisables.
Solution
.
Un vecteur propre de associé à une valeur propre non nulle appartient à l’image de et est donc élément de .
Ce qui précède assure que si possède une valeur propre non nulle, les endomorphismes et ont un vecteur propre en commun.
Si seule est valeur propre de , cela entraîne que est nilpotent: il existe tel que et . Si , un vecteur non nul élément de est alors élément de et de , c’est un vecteur propre commun à et . Si , l’endomorphisme est nul et n’importe quel vecteur propre de (il en existe car est un endomorphisme d’un -espace vectoriel de dimension non nulle) est vecteur propre commun à et .
On raisonne alors par récurrence: un vecteur propre commun à et est le premier vecteur d’une base de trigonalisation. Par réprésentation matricielle et calcul par blocs, on propage la propriété en taille inférieure (voir sujet 4138).
Soient et deux endomorphismes d’un espace vectoriel complexe de dimension finie vérifiant
Montrer que le noyau de n’est pas réduit au vecteur nul.
En déduire que possède un vecteur propre dans .
Établir qu’il existe une base de trigonalisation commune à et dans laquelle la matrice de est triangulaire supérieure stricte.
[<] Applications à l'étude de suites numériques [>] Trigonalisation d'une matrice
Édité le 29-08-2023
Bootstrap 3 - LaTeXML - Powered by MathJax