Section6 Applications linéaires, Endomorphisme, Automorphisme

0.1 Applications linéaires, Endomorphisme, Automorphisme

Une application f d’un
espace vectoriel 𝔼 sur un espace vectoriel 𝔽 qui conserve
les deux lois de l’espace est une application linéaire. Cette conservation se traduit par :

f(x+y)=f(x)+f(y)x,y𝔼 (1)
f(λx)=λf(x),xE,λ𝕂 (2)

On a toujours f(0E)=0F et f(u)=f(u).

Proposition 0.1.1

Espace vectoriel des applications linéaires
L’ensemble, noté (𝔼,𝔽), des applications linéaires d’un espace
vectoriel 𝔼 sur un espace vectoriel 𝔽 a une structure
d’espace vectoriel sur le corps de 𝔽. Si 𝔼 et 𝔽 sont de dimensions n et m respectivement.
Alors on a dim[(𝔼,𝔽)]=nm.

Forme linéaire et dual algébrique d’un espace vectoriel
Une forme linéaire est une application linéaire
d’un 𝕂-espace vectoriel 𝔼 sur le corps 𝕂 vu comme espace vectoriel sur
lui-même. L’ensemble (𝔼,𝕂) des formes linéaires est appelé dual algébrique de
l’espace vectoriel 𝔼.
Noyau, image et image inverse d’une application linéaire
Soit f une application linéaire de 𝔼 dans 𝔽.
(1)—Le sous-ensemble de 𝔼, appelé noyau de f et noté ker(f) :

ker(f)={x𝔼tel quef(x)=0}𝔼 (3)

est un sous-espace vectoriel de 𝔼.
(2)—Le sous-ensemble f(𝔼) de 𝔽, appelé image de f et noté Im(f) :

Im(f) = {f(x)𝔽}=f(𝔼)𝔽
= {y𝔽tel quex𝔼 et f(x)=y}

est un sous-espace vectoriel de 𝔽.
(3)—L’image inverse f1(𝔾) d’un sous-espace vectoriel 𝔾 de 𝔽 est définie par

f1(𝔾)={x𝔼tel quef(x)𝔾} (4)

et c’est un sous-espace vectoriel de 𝔼.
(4)—Les propriétés ci-dessous sont vraies pour toute fonction et en particulier pour les applications linéaires :

𝐟(𝔸𝔹)=f(𝔸)f(𝔹)et𝐟1(𝔸𝔹)=f1(𝔸)f1(𝔹) (5)
𝐟(𝔸𝔹)f(𝔸)f(𝔹)et𝐟1(𝔸𝔹)=f1(𝔸)f1(𝔹) (6)
(f+g)(𝔸)f(𝔸)+g(𝔸)d’après la somme de deux fonctions (7)

(5)—Les propriétés ci-dessous sont vraies ou fausses et cela dépend des fonctions :

𝐟(𝔸+𝔹)f(𝔸)+f(𝔹)??et𝐟1(𝔸+𝔹)f1(𝔹)+g1(𝔹)?? (8)
(f+g)1(𝔹)etf1(𝔹)+g1(𝔹)non comparables (9)

Isomorphisme C’est une application linéaire inversible d’un
espace vectoriel 𝔼 sur un espace vectoriel 𝔽. L’inverse d’une telle application
est aussi une application linéaire. On dit que les deux espaces sont isomorphes et l’isomorphisme
permet de les identifier lorsqu’on n’a à considérer que des propriétés linéaires.
Endomorphisme
C’est une application linéaire d’un
espace vectoriel 𝔼 sur lui-même. On utilise (𝔼) à la place de
(𝔼,𝔼).
Automorphisme C’est un endomorphisme inversible. L’ensemble des automorphismes sur
𝔼 possède la structure de groupe pour la loi de composition, il est appelé
groupe linéaire de 𝔼 et on le désigne par GL(𝔼).

Proposition 0.1.2

Détermination d’une application linéaire
Soit 𝔼 un espace vectoriel muni d’une base (eλ)λI et f une application
linéaire de 𝔼 dans un espace vectoriel 𝔽 quelconque. On a les propriétés suivantes

  1. 1.

    L’application f est entièrement
    déterminée, et de manière unique, par la donnée des images
    f(eλ)λI.

  2. 2.

    f est injective ssi, elle transforme toute partie libre de 𝔼
    en une partie libre de
    𝔽.

  3. 3.

    f est surjective ssi, elle transforme toute partie génératrice de 𝔼
    en une partie génératrice de
    𝔽.

  4. 4.

    f est bijective ssi, elle transforme toute base de 𝔼
    en une base de
    𝔽.

Proposition 0.1.3

Rang d’une application linéaire
Soit 𝔼 un espace vectoriel de dimension n, soit B=[e1,,en] une base de
𝔼 et f une application
linéaire quelconque de 𝔼 dans un espace vectoriel 𝔽 quelconque. Alors f est entièrement
déterminée par la donnée des images [f1=f(e1),,fn=f(en)]. On a les propriétés suivantes

  1. 1.

    f est injective ssi, (f1,,fn) est libre dans 𝔽.

  2. 2.

    f est surjective ssi, (f1,,fn) est génératrice dans 𝔽.

  3. 3.

    f est bijective ssi, (f1,,fn) est une base de 𝔽.

  4. 4.

    Im(f) est un espace vectoriel de dimension mn et m est appelé rang de f.

Proposition 0.1.4

Hyperplan
C’est le noyau d’une forme linéaire non nulle. C’est donc un espace vectoriel de dimension n1
dans un espace 𝔼 supposé de dimension n. On a les propriétés suivantes.

  1. 1.

    Deux Hyperplans ker(f) et ker(g) de 𝔼 sont égaux si,
    et seulement si,
    f et g sont liés.

  2. 2.

    L’intersection de m hyperplans d’un espace vectoriel de dimension n est un espace vectoriel de
    dimension
    nm. Pour n3, l’intersection est non réduite à {0}.

  3. 3.

    Tout sous espace vectoriel de dimension nm est égal à
    l’intersection de
    m hyperplans de 𝔼.

  4. 4.

    L’espace H est un hyperplan de 𝔼 ssi, l’une des deux propositions équivalentes
    suivantes est vérifiée.

    u𝔼H tel que 𝔼=Vect(u)Hu𝔼H,𝔼=Vect(u)H.

Considérons l’application de 𝔼 dans 𝕂m définie par

xϕ(x)=(ϕ1(x),,ϕm(x))

ϕi désigne la forme linéaire ayant comme noyau Hi.
On a

ker(ϕ)=H1Hm.

Comme n=dim(ker(ϕ))+dim(Im(ϕ))
et que dim(Im(ϕ))m, on obtient
dim(ker(ϕ))nm.

0.2 Formule du rang et formule de Grassmann

Proposition 0.2.1

Équivalence entre injectivité et surjectivité
Soit 𝔼 un espace vectoriel de dimension n et 𝔽 un espace vectoriel
quelconque. Soit f(𝔼,𝔽), alors on a les propriétés
suivantes.

  1. 1.

    Formule du rang

    dim{Im(f)}+dim{ker(f)}=n
  2. 2.

    Formule de Grassmann

    dim{Im(f)+ker(f)}=ndim{Im(f)ker(f)}
  3. 3.

    Si 𝔽 est aussi de dimension n, il y a équivalence
    entre les propriétés suivantes.

    1. (a)

      f est surjective.

    2. (b)

      f est bijective.

    3. (c)

      f est injective.

    4. (d)

      ker(f)={0}.

    5. (e)

      Im(f)=𝔽.

    6. (f)

      𝒱(𝔽,𝔼) telle que f𝒱=IdF.

    7. (g)

      𝒲(𝔼,𝔽) telle que 𝒲f=IdE.

    8. (h)

      f transforme une base en une base.

  4. 4.

    1. (a)

      La relation f𝒱=IdF entraine que
      f est surjective.

    2. (b)

      La relation 𝒲f=IdE entraine que f est injective.

    3. (c)

      L’application f est bijective ssi, les deux relations ci-dessus sont vérifiées simultanément. Elles deviennent équivalentes et dans ce cas on a forcément 𝒱=𝒲.

Proposition 0.2.2

Inclusion des noyaux et des images
Soient f et g deux éléments de (𝔼,𝔽). Alors on a toujours

(a) Im(fg)Im(f)en particulierIm(f2)Im(f)
(b) ker(g)Im(fg)en particulierker(f)ker(f2)

Soit f(𝔼). Alors les propriétés suivantes sont toutes équivalentes.

(1) 𝔼=Im(f)+ker(f)
(2) 𝔼=Im(f)ker(f)
(3) Im(f)ker(f)={0}
(4) ker(f)=ker(f2)
(5) Im(f)=Im(f2)

A titre d’exemple, si f est inversible, on a ker(f)={0} et f vérifie toutes les propriétés.
Si f=f2, alors f n’est pas inversible mais vérifie toutes les propriétés. Soit f(2) définie sue une base par f(e1)=e2 et f(e2)=0. Alors f ne vérifie pas les équivalences. Preuve
(1) (2)
On applique la formule du rang
(2) (3)
On applique la formule de Grassmann
(3) (4)
Si f(x)=0 alors f2(x)=0 et donc ker(f)ker(f2). Démontrons l’inclusion inverse. Soit xker(f2). On a f2(x)=0 et donc f(x)ker(f). Ainsi f(x)ker(f)Im(f). Donc f(x)=0 d’après l’hypothèse. D’où xker(f).
(4) (5)
On applique la formule du rang à f et à f2.
(5) (1)
Pour y𝔼, posons x=f(y). par hypothèse, xIm(f2) et donc x=f2(z). Par différence, on obtient f(f(z)y)=0.
Donc f(z)y=ynker(f).
Soit y=f(z)+yn.

Proposition 0.2.3

Application des formules du rang et de Grassmann pour deux applications
Soient f et g deux endomorphismes de n(𝔼).
(1)–On a toujours

rg(f+g)rg(f)+rg(g)(A)
rg(f)+rg(g)rg(fg)+n(B)

(2)–Si f et g vérifient l’une des deux propriétés équivalentes

𝔼=ker(f)+ker(g)  𝔼=Im(f)+Im(g)

alors ces sommes sont directes.
(3)–On a

rg(f+g)=rg(f)+rg(g)ker(f)+ker(g)=𝔼(A)
rg(f+g)=rg(f)+rg(g)Im(f)Im(g)={0}(B)

mais la réciproque de (B) est fausse ??.
(4)–Si f et g vérifient fgf=f et gfg=g, alors on a

𝔼=ker(f)Im(g)=ker(g)Im(f).
rg(f)=rg(g)=rg(gf)=rg(fg).

Preuve de (1) (A) Comme
(f+g)(𝔼)f(𝔼)+g(𝔼), on a
Im(f+g)Im(f)+Im(g) et donc

dim(Im(f+g)) dim(Im(f)+Im(g))
= dim(Im(f))+dim(Im(g))dim[Im(f)Im(g)]
rg(f)+rg(g).

Preuve de (1) (B) Le théorème du rang appliqué à la restriction f~ de f à l’espace Im(g) s’écrit

dim[ker(f~)]+rg[f~]=rg[g].

Or

ker(f~)=ker(f)Im(g) et Im(f~)=Im(fg)

D’où

dim[ker(f)Im(g)]+rg(fg)=rg[g].

Comme

dim[ker(f)Im(g)]dim[ker(f)].

on obtient

dim[ker(f)]+rg(fg)rg[g].

On applique le théorème du rang à f et on obtient

nrg(f)+rg(fg)rg[g].

Preuve de (2)
On a

n = dim[Im(f)+Im(g)]
= dim[Im(f)]+[Im(g)]dim[Im(f)][Im(g)]
= 2ndim[ker(f)][ker(g)]dim[ker(f)ker(g)]
= 2nndim[ker(f)ker(g)]dim[Im(f)Im(g)]

Finalement, on a

dim[ker(f)ker(g)]+dim[Im(f)Im(g)]=0

et les sommes sont donc directes.
Preuve de (3A)
Partant de l’hypothèse

ker(f)+ker(g)=𝔼

et utilisant la formule de grassmann, on obtient

dim[ker(f)]+dim[ker(g)] = dim[ker(f)+ker(g)]dim[ker(f)ker(g)]
= ndim[ker(f)ker(g)]

Appliquant la formule du rang à chacune des deux applications, on obtient

2nrg(f)rg(g)=ndim[ker(f)ker(g)]

Soit

rg(f)+rg(g) = n+dim[ker(f)ker(g)]
n+dim[ker(f+g)]
= dim[Im(f+g)]=rg(f+g).

Comme on a toujours

rg(f+g)rg(f)+rg(g)

on obtient l’égalité.
Preuve de (3A)
Partons de l’hypothèse

rg(f+g)=rg(f)+rg(g)

On a

dim[ker(f)+ker(g)] = dim[ker(f)]+dim[ker(g)]dim[ker(f)ker(g)]
= n+dim[ker(f+g)]dim[ker(f)ker(g)]

Comme

ker(f)ker(g)ker(f+g)

On obtient

dimker(f)+ker(g)]n

et donc

ker(f)+ker(g)=𝔼.

Preuve de (3B)
On a toujours Im(f+g)Im(f)+Im(g) et donc

dim(Im(f+g)) dim(Im(f)+Im(g))
= dim(Im(f))+dim(Im(g))dim[Im(f)Im(g)]
= rg(f)+rg(g)dim[Im(f)Im(g)].

D’où

dim[Im(f)Im(g)]0soitIm(f)Im(g)={0}.

La réciproque est fausse. Il suffit de prendre Im(f)=Vect(u) et
Im(g)=Vect(v)u et v sont deux vecteurs indépendants.
Preuve de (4)
Si xker(f)Im(g), alors il existe y tel que x=g(y) et f(x)=0. Donc
x=g(y)=gfg(y)=gf(x)=0
et la somme est donc directe.
Pour x𝔼, on a x=xgf(x)+gf(x). On vérifie que
xgf(x) appartient à ker(f) et il est clair que gf(x)Im(g).
Le théorème du rang appliqué à f et l’hypothèse donnent

n=dim[ker(f)]+rg(f) et n=dim[ker(f)]+rg(g)

et ceci donne rg(f)=rg(g).
rg(fg)rg(g)=rg(gfg)rg(fg).
Donc
rg(fg)=rg(g).
Le même raisonnement conduit à
rg(gf)=rg(f).

0.3 Puissance d’un endomorphisme, noyaux itérés

Proposition 0.3.1

Noyaux itérés
On associe à f de (𝔼) les notations :

Nk=ker(fk),𝒩=kNk,Ik=Im(fk)et=kIk (10)
  1. 1.

    On a les propriétés suivantes avec les

    1. (a)

      La suite Nk est croissante pour l’inclusion et si Nk=Nk+1alorsNk+1=Nk+2.

    2. (b)

      La suite Ik est décroissante pour l’inclusion.

    3. (c)

      Chacun des ensembles N1,N2, et 𝒩 est stable par f.

    4. (d)

      Chacun des ensembles I1,I2, et est stable par f.

    5. (e)

      On a toujours

      dim[N1]dim[N2]2dim[N1].
    6. (f)

      Tout f(𝔼) vérifie l’équivalence suivante :

      N1=N2I1N1={0}.

      Dans ce cas, on a
      Nk=N1k1.

  2. 2.

    Dans le cas où 𝔼 est de dimension finie n, on a les propriétés suivantes.

    1. (a)

      Il existe un entier pn tel que Ip=Ip+1, Np=Np+1 et

      𝔼=NpIp. (11)
    2. (b)

      La restriction f𝒩 de f à Np
      vérifie
      f𝒩p=0.

    3. (c)

      La restriction de f à Ip est un automorphisme de [Ip].

    4. (d)

      La suite
      αk=dim(Ik)dim(Ik+1) est décroissante.

    5. (e)

      Tout f(𝔼) vérifie les équivalences suivantes :

      𝔼=I1N1N1=N2I1=I2fVect{fk,k2}.
    6. (f)

      Si un endomorphisme f vérifie

      x,λx tel que fλx(x)=0

      alors, il existe n tel que fn=0.

Exemple de noyaux itérés
La suite Nk est croissante pour l’inclusion alors que la suite Ik est décroissante. Si 𝔼 est de dimension finie, il existe toujours un entier pn à partir duquel ces deux suites deviennent stationnaires, i.e., Ip=Ip+1=, Np=Np+1= et on a

𝔼=NpIp.

A titre d’exemple, si 𝔼=𝕂n[X] et f(P)=P, on obtient

Ik=𝕂nk[X] et Nk=𝕂k1[X].

D’où p=n+1=dim(𝔼) et on a Np=𝔼 et Ip={0}.
Par contre, si 𝔼 est de dimension infinie, le nombre p n’existera pas forcément. Par exemple, pour 𝔼=𝕂[X] et f(P)=P, on obtient

Ik=𝕂[X] et Nk=𝕂k1[X].

La suite Ik est constante, la suite Nk est strictement croissante et le nombre p n’existe pas.
A chaque étape k, l’application f définit un isomorphisme f~ du supplémentaire Sk de
IkN1 par rapport à Ik sur Ik+1. Cet isomorphisme se construit comme suit

Ik=IkN1Sk,f~:SkIk+1,f~(s)=f(s)=f(s+n).

En effet, f~(s1)=f~(s2) implique f~(s1s2)=0.
Donc s1s2IkN1 et comme on a aussi s1s2Sk, on obtient s1=s2.
Preuve de la Proposition 0.3.1

  1. 1.

    1. (a)

      xNkfk(x)=0f(fk(x))=0fk+1(x)=0xNk+1.

      On a déjà Nk+1Nk+2, il suffit de montrer l’inclusion inverse.

      xNk+2fk+1[f(x)]=0

      et donc f(x)Nk+1=Nk. D’où fk+1(x)]=0 et donc xNk+1.

    2. (b)

      xIk+1x=fk+1(y)=fk[f(y)]=fk(z)xIk.
    3. (c)

      x𝒩ktel quexNkfk(x)=0

      D’où

      f(fk(x))=fk(f(x))=0.

      Ainsi f(x)Nk qui est donc stable par f. La réunion 𝒩 des Nk est aussi stable par f.

    4. (d)

      xIk+1x=fk+1(y)f(x)=fk+1[f(y)]=fk+1(z).

      Ainsi f(x)Ik+1 qui est donc stable par f.
      Montrons que est stable par f. Pour y, il existe xk tel que y=fk(xk) pour tout k. Comme
      f(y)=fk+1(xk)=fk(f(xk)) pour tout k, alors f(y)Ik=. Donc est stable par f.

    5. (e)

      On a toujours N1N2 et donc dim[N1]dim[N2]. Pour démontrer la seconde inégalité, considérons un supplémentaire S de ker(f) dans 𝔼,

      𝔼=ker(f)S.

      La restriction de f~ à S est une bijection de S sur Im(f).
      Posons
      x=n+s On a

      xker(f2) f2(x)=f2(s)=f(f~(s))=0
      f~(s)ker(f)Im(f)
      s(f~1[ker(f)Im(f)].

      Donc

      ker(f2) ker(f)+f~1[ker(f)Im(f)]
      ker(f)+f~1[ker(f)].

      Utilisant la décomposition 𝔼=ker(f)S, on obtient

      dim(ker(f2)) dim(ker(f))+dim[f~1[ker(f)]]
      dim(ker(f))+dim(ker(f))
      = 2dim(ker(f))

      car étant une bijection, on a dim(f~1[ker(f)])=dim[ker(f)].
      Autre démonstration
      Le théorème du rang appliqué à la restriction f~ définie par

      f~:f(𝔼)f2(𝔼),f~(x)=f(x)

      donne

      dim[ker(f~)]+dim[f~(f(𝔼))]=dim[f(𝔼)].

      Or

      f~(x)=0f(x)=0etxf(𝔼)xker(f)f(𝔼).

      Donc

      ker(f~)=ker(f)f(𝔼).

      De plus, on a

      f~[f(𝔼)]=f2(𝔼).

      D’où

      dim[ker(f)f(𝔼)]+dim[f2(𝔼)]=dim[f(𝔼)].

      Le théorème du rang appliqué à f et f2 donne

      dim[f(𝔼)]=ndim[ker(f)]etdim[f2(𝔼)]=ndim[ker(f2)].

      On obtient

      dim[ker(f2)=dim[ker(f)]+dim[ker(f)Im(f)]2dim[ker(f)].
    6. (f)

      On a toujours ker(f)ker(f2). Il suffit de démontrer l’équivalence suivante.

      ker(f2)ker(f)Im(f)ker(f)={0}.

      Supposons f2(x)=0 implique f(x)=0. Alors, si x=f(y) et f(x)=0, on obtient f(f(y))=0. L’hypothèse implique f(y)=0 c’est-à-dire x=0.
      Réciproquement, supposons que les deux condition f(x)=0 et x=f(y) impliquent x=0. Alors, si xN2, on a f2(x)=0 et donc f(x)N1. Ainsi f(x) appartient à N1 et à I1 et donc f(x)=0 d’après l’hypothèse. D’où xN1.

    7. (g)

      On a toujours f(x)=0 implique f2(x)=0. Il suffit de partir de l’hypothèse : f2(x)=0 implique f(x)=0.
      Soit xIm(f)ker(f). Alors on a x=f(y) et f(x)=0 ce qui donne f(f(y))=0. L’hypothèse implique f(y)=0 c’est-à-dire x=0.
      D’après le théorème du rang, en dimension finie, on a

      ker(f)+Im(f)=ker(f2)+Im(f2)=n

      Ainsi, on a

      ker(f)=ker(f2)Im(f)=Im(f2).
  2. 2.

    1. (a)

      Introduisons les notations :

      SN={k tel que Nk=Nk+1},SI={k tel que Ik=Ik+1}.

      Montrons qu’il existe un entier pn tel que

      SN=SI={ktel quekp}.

      D’après le théorème du rang, on a l’équivalence suivante :

      Nk=Nk+1Ik+1=Ikdim(Ik)=dim(Ik+1).

      On a alors
      SN=SI et cet ensemble peut être l’ensemble vide.
      La suite dim(Nk) croit strictement et comme elle est majorée par n elle tend vers une limite mn. Soit p la plus petite valeur de k pour laquelle on a dim(Np)=m.
      La suite dim(Ik)=ndim(Nk) décroit donc strictement et elle tend vers la limite nm. Les limites de ces deux suites étant atteintes pour la même valeur k=p et ces deux suites deviennent stationnaires à partir de k=p.
      En effet, Np=Np+1 implique d’après ce qui précède
      Np+1=Np+2. On a le même résultat pour la suite fk.
      On a

      𝔼=Np+Ip

      et il suffit de montrer que NpIp={0}. On a

      fp(x)=0etx=fp(y).

      D’où f2p(y)=0. N2p=Np, on obtient fp(y)=0.
      Finalement, on a x=0.

    2. (b)

      On a 𝒩=Np=ker(fp)
      Comme 𝒩 est stable par f, f𝒩 est un endomorphisme défini sur 𝒩. De plus, il vérifie f𝒩p=0.
      On a =p=Im(fp).

    3. (c)

      Comme est stable par f, f est un endomorphisme défini sur . On a ker(f𝒩)ker(f)𝒩. Comme
      ker(f)Im(f), alors ker(f)={0} et par suite
      f est un automorphisme de Im(fp).

    4. (d)

      On applique le théorème du rang à la restriction fk de f à Ik.
      On obtient

      dim(Ik)=dim[Nk]+dim[Ik],Ik=f(Ik)=Ik+1

      Donc pour tout k, on a

      dim(Ik)dim(Ik+1)=dim[ker(fk)]=dim[ker(f)Ik]
      dim(Ik+1)dim(Ik+2)=dim[Nk+1]=dim[ker(f)Ik+1]

      Comme Ik+1Ik, on obtient

      dim(Ik)dim(Ik+1)dim(Ik+1)dim(Ik+2).
    5. (e)

      Supposons fVect(fk,k2).
      Soit x vérifiant f(x)=0 et x=f(y). Comme

      f=k=2mαkfk=(k=1m1αkfk)f

      On obtient

      f(y)=Q(f)f(y)=Q(f)(x)=k=1m1αkfk(0)=0.

      On a donc x=0.

    6. (f)

      Réciproquement, considérons le sous-espace Cf=Vect(f1,f2,). Ce sous-espace est non vide, il contient f. D’après l’hypothèse on a rg(f1)=rg(f2)=.
      Si f0, alors tous les éléments de Cf sont non nuls. Comme la dimension de
      Cf est finie, il existe p tel que la famille (f1,f2,,fp)
      est libre et la famille (f1,f2,,fp+1) est liée.
      Il existe donc des scalaires non tous nuls tels que

      1p+1λkfk=0. (12)

      Si λ10, on a bien fVect(f2,) et si λ1=0, on peut mettre f2 en facteur pour obtenir

      f2(2p+1λkfk2)=f2(Q(f))=0.

      Donc Q(f)[𝔼]ker(f2)=ker(f). D’où

      f(2p+1λkfk2)=1pλkfk1=0.

      Ceci contredit la minimalité de l’entier p. On a donc λ10 et la relation
      (12) montre que fVect(f2,f3,).
      AUTRE METHODE (Voir en Spé) On sait que tout endomorphisme f admet son polynôme caractéristique, χf, comme polynôme annulateur. On a donc

      χf(f)=0. (13)

      Si f est inversible, on a 𝔼=Im(f){0}. Supposons f non inversible et donc le coefficient constant de χf qui est égal au déterminant de f (au signe près) est nul. Si le coefficient de f dans χf est non nul, on a fVect(f2,,fk) et ceci termine la démonstration.
      Si ce coefficient est nul, la condition (13) s’écrit

      χf(f)=f2Q1(f)=0.

      Donc Q1(f)(𝔼)=ker(f2). D’où Q1(f)(𝔼)=ker(f) d’après l’hypothèse, soit fQ1(f)=0. Finalement, on a prouvé que

      f2Q1(f)=0fQ1(f)=0.

      On itère ce processus en posant
      fQ1(f)=Q2(f). Si Q2(f)=f(λ+R(f)) avec λ0, on a terminé et si Q2(f)=f2Q3(f), on itère le processus.
      Comme les degrés des Qk décroissent strictement, le processus conduit à fQk(f)=0 avec Qk(f)=λ. Dans ce cas, on a f=0 et la propriété est encore vérifiée avec des coefficients tous nuls.

    7. (g)

      Comme 𝔼 est de dimension fini n et que la suite Nk est croissante, elle admet une limite. Il existe p tel que Ip=Ip+1=
      Supposons par l’absurde que Ip{0}.
      Alors il existe xIp,x0 tel que n,fn(x)0. Ceci contredit l’hypothèse et on a donc
      Ip={0} et donc fp=0.

Espace quotient, décomposition canonique d’une application
Soit 𝔽 un sous-espace vectoriel de l’espace vectoriel 𝔼. Le relation

xysixy𝔽

définit une relation d’équivalence sue 𝔼. L’ensemble
des classes d’équivalence, appelé espace quotient de 𝔼
par 𝔽 et noté 𝔼/𝔽, peut être muni naturellement des deux lois de 𝔼. Ces deux lois son compatibles avec la structure d’espace vectoriel de 𝔼 et confèrent à 𝔼/𝔽 la structure d’espace vectoriel. Lorsqu’on prend on prend 𝔽=ker(f), toute application linéaire f(𝔼,𝔾) peut alors se décomposer comme suit où x~ désigne la classe d »équivalence de x.

f:𝔼 𝔾,f(x)=y
et
s:𝔼 𝔼/ker(f),s(x)=x~
f~:𝔼/ker(f) Im(f),f~(x~)=f(x)
i:Im(f) 𝔾,i(y)=y
if~s:𝔼 𝔾,if~s(x)=y.

L’application s qui associe à tout x sa classe d’équivalence x~
est appelée surjection canonique.
L’application i, définie par i(x)=x, est appelée injection canonique.
L’application f~ est bijective.
Ces trois applications sont linéaires et f se décomposer canoniquement de manière unique sous la forme suivante :

f=if~s.

Espace produit
Soient 𝔼1 et 𝔼2 deux espaces vectoriels. Sur l’espace
produit 𝔼1×𝔼2 on peut définir une structure d’espace vectoriel
en définissant les opérations au moyen des composantes. Pour
x=(x1,x1) et y=(y1,y1), on pose:

λx+μy=(λx1+μy1,λx2+μy2).

Cette définition se généralise pour définir l’espace produit de plusieurs espaces vectoriels.

0.4 Projecteurs

Projection sur 𝔽 parallèlement à 𝔾
Tout sous-espace 𝔽 d’un espace vectoriel 𝔼 admet au moins un supplémentaire 𝔾 dans 𝔼 et tout u𝔼 s’écrit
de manière unique sous la forme :

u𝔼,!u𝔽𝔽,!u𝔾𝔾, tels que u=u𝔽+u𝔾.

L’application

pF/G:𝔼𝔼,pF/G(u)=u𝔽

est un endomorphisme appelé projection sur 𝔽 parallèlement à 𝔾.

Proposition 0.4.1

Projecteur
Si p est un endomorphisme, on a les définitions et propriétés suivantes.

  1. 1.

    p est appelé projecteur s’il vérifie l’égalité p2=p.

  2. 2.

    p est un projecteur ssi, q=ΔIdp est un projecteur.

  3. 3.

    p est un projecteur ssi,
    𝔼=Im(p)+Im(Idp).
    Cette somme est alors directe, soit
    𝔼=Im(p)Im(Idp).

  4. 4.

    p est un projecteur ssi,
    𝔼=ker(p)+ker(Idp).
    Cette somme est alors directe, soit
    𝔼=ker(p)ker(Idp).

  5. 5.

    Si p est un projecteur, on a
    Im(p)=ker(Idp) et
    Im(Idp)=ker(p).

  6. 6.

    Tout projecteur p vérifie la propriété suivante mais qui ne caractérise pas un projecteur.

    p=p2𝔼=Im(p)ker(p).
  7. 7.

    A tout couple (𝔽,𝔾) de sous-espaces supplémentaires on peut associer un projecteur p unique
    tel que
    Im(p)=𝔽 et ker(p)=𝔾. Ce projecteur est aussi appelé projection
    sur
    𝔽 parallèlement à 𝔾.

  8. 8.

    En dimension finie, la matrice d’un projecteur
    dans une base adaptée est
    Diag(1,,1,0,,0).
    La trace d’un projecteur est égal à son rang.

Proposition 0.4.2

Somme de projecteurs

  1. 1.

    Soient p et q deux projecteurs quelconques. Alors on a

    p+q : projecteur pq=qp=0
    Im(p)ker(q) et Im(q)ker(p)
    Im(p+q)=Im(p)Im(q)
    ker(p+q)=ker(p)ker(q).
  2. 2.

    Soient p1,,pn des endomorphismes de (𝔼) vérifiant
    pipj=0 pour ij et
    p1++pn=IdE. Alors, les pi sont des projecteurs et on a :

    Im(p1)Im(pn)=𝔼. (14)
  3. 3.

    Soit 𝔼 un -espace de dimension finie n. Soient p1,,pn des projecteurs non nuls de n(𝔼) vérifiant pipj=0 pour ij.
    Alors tous les
    pi sont de rang 1 et on a :

    Im(p1++pn)=Im(p1)Im(pn)=𝔼. (15)
  4. 4.

    Soient p1,,pn des projecteurs de de n(𝔼) d’un espace de dimension finie n. Alors
    p=p1++pn est un projecteur ssi les pi vérifient
    pipj=0 pour ij

  5. 5.

    Si q1,,qn sont des projecteurs non nuls de n(𝔼) vérifiant qiqj=0 pour ij, alors il existe un automorphisme ϕ de
    𝔼 tel que

    qi=ϕpiϕ1,1in.

Preuve de (1)
On a (p+q)2=p2+q2+pq+qp=p+q. D’où pq+qp=0 et

pq+qp=0q(pq+qp)=0 et (pq+qp)q=0

D’où

qpq=qp et qpq=pqqp=pq.

Finalement, on obtient

qp=pq=pq=0.

Preuve de (1)

pq(x)=0q(x)ker(p)qp(x)=0p(x)ker(q)

La réciproque est évidente puisque

q(x)ker(p)p[q(x)]=0pq(𝔼)=0
p(x)ker(q)q[p(x)]=0qp(𝔼)=0.

Preuve de (1)
On a toujours Im(p+q)Im(p)+Im(q). Pour démontrer l’inclusion inverse, posons z=p(x)+q(y)
On obtient p(z)=p(x)+pq(x)=p(x) et q(z)=q(y). D’où
(p+q)(z)=p(x)+q(y). Donc Tout élément p(x)+q(y) de
Im(p)+Im(q) est élément (p+q)(z) de Im(p+q).
De plus, la somme est directe car si p(x)=q(y) on obtient

p(x)=p2(x)=pq(y)=0.

Preuve de (1) Si (p+q)(x)=0 alors p(p(x)+q(x))=0 et donc p2(x)=p(x)=0 puisque pq=0.
De même, on a q[p(x)+q(x)]=0 et donc q2(x)=q(x)=0.
On a donc ker(p+q)ker(p)ker(q). La réciproque est triviale.
Preuve de (14)
On a pj(p1++pn)=Idpj=pj et donc pj2=pj.
Pour montrer que la somme est directe, il suffit de déterminer
l’intersection de Im(pj) avec Im[ijpi].
Soit un vecteur x appartenant à chacun de ces deux espaces. Alors,

x=pj(x)etx=ijpi(xi).

Donc pj(x)=ijpjpi(xi)=0, puis x=0.
Preuve de (15)
Chaque image est de rang 1 sinon la somme des rang dépasse n.
Les images sont des droites vectorielles.
Preuve de (4) La condition pipj=0 pour ij implique
p2=p et donc p est un projecteur.
Réciproquement, supposons que p est un projecteur. Posons
𝔽=Im(p1)++Im(pn) et 𝔾=Im(p). Vérifions que le rang d’un projecteur est égal à sa trace.
En effet, si p est projecteur, on a

𝔼=Im(p)ker(p).

Si p=Id ou p=0 la propriété est triviale. Si p est de rang r,0<r<n, on choisit une base de 𝔼 dans laquelle la matrice de p une une matrice diagonale comportant sur sa diagonale nr fois le nombre O et r fois le nombre 1. On obtient alors par linéarité de la trace :

rg(p)=trace(p)=trace(p1)++trace(pn)=rg(p1)++rg(pn).

D’où

dim[Im(p)]=dim[Im(p1)]++dim[Im(pn)].

Comme l’inclusion suivante est toujours vraie

(f+g)(𝔸)f(𝔸)+g(𝔸)

on obtient

Im(p1++pn)Im(p1)++Im(pn)

D’où

Im(p1++pn)=Im(p1)Im(pn).

Soit xIm(pj) donc xIm(p). Alors on a

x=pj(x)=p(x)=inpi(x).

D’où

ijpi(x)=0.

La somme étant directe, on obtient pi(x)=0 pour ij.
D’où pipj(x)=0. Si xker(pj), on a aussi pipj(x)=pi(0)=0. Finalement

x𝔼,pipj(x)=0pourij.

Preuve de (5) Soient ei une base de Im(pi) et fi une base de Im(qi).
L’application ϕ qui transforme la base (e1,,en) en la base (f1,,fn) est un automorphisme et on a pour 1i,jn :

ϕpiϕ1(fj)=ϕ[pi(ej)]=ϕ[δi,jej)]=δi,jϕ(ej)=δi,jfj=qifj.

Donc les deux applications qui prennent les mêmes
valeurs sur la base (e1,,en) sont identiques.
Remarques
(1)–Si f est un endomorphisme de n(𝔼)𝔼 est un espace de dimension finie, la somme
Im(f)+ker(f) n’a aucune raison d’être égale à 𝔼 même si on a toujours
dim[Im(f)]+dim[ker(f)]=dim(𝔼). En effet, on n’a pas forcément
Im(f)ker(f)={0}.
(2)–Si f est tel que
Im(f)+ker(f)=𝔼, alors cette somme est forcément directe mais f n’est pas nécessairement un projecteur.

Proposition 0.4.3

Symétrie
Soit s un endomorphisme de (𝔼). On a les définitions et propriétés suivantes.
(1)–L’endomorphisme s est une symétrie ssi on a s2=Id.
(2)–L’endomorphisme s est une symétrie ssi
𝔼=ker(s+Id)ker(sId).
(3)–s est une symétrie ssi, l’endomorphisme p=12(s+Id)
est une projection. On dit que s est la symétrie par rapport à ker(sId) et parallèlement à ker(s+Id) et que p est la projection associée à s.
(4)–A tout couple (𝔽,𝔾) de sous-espaces supplémentaires on peut associer une symétrie s unique telle que ker(sId)=𝔽 et ker(s+Id)=𝔾.

Proposition 0.4.4

Homotétie
(1)–Soit f un endomorphisme tel que x𝔼, la famille (x,f(x)) est liée. Alors f est une homothétie.
(2) Un endomorphisme de 𝔼 qui commutent avec tous les endomorphismes de 𝔼 est une homothétie.
(3)–Soit f un endomorphisme de n(𝔼) de rang 1. Alors il existe un scalaire λ tel que

f2λf=0.

Preuve de (1)
Si x est un vecteur non nul tel que (x,f(x)) est liée alors il existe un scalaire λx tel que f(x)=λxx. Si x=0,
f(x)=0=0x et donc f(x)=λxx.
Inversement, si pour tout x𝔼, il existe λx tel que f(x)=λxx, alors la famille (x,f(x)) est liée. Dans le cas où x0, x est une base de la droite vectorielle Vect(x) et le nombre λx est indépendant de x.
Montrons que f est une homothétie. Soient x0 un vecteur non nul et fixé de 𝔼 puis x un vecteur quelconque de 𝔼.
1er cas Supposons la famille (x0,x) libre. On a f(x+x0)=λx+x0(x+x0) et aussi f(x+x0)=f(x)+f(x0)=(λx+λx0)x0 et donc

(λx+x0λx)x+(λx+x0λx0)x0=0.

Puisque la famille (x0,x) est libre, on obtient λx+x0=λx=λx0. Ainsi, pour
tout vecteur x tel que (x,x0) libre, on a f(x)=λx0x.
2ème cas Supposons la famille (x0,x) liée. Puisque x0 est non nul, il existe un scalaire m tel que x=mx0. Mais alors
f(x)=mf(x0)=mλx0x0=λx0x.
Finalement, il existe un scalaire k=λx0 tel que pour tout vecteur x, f(x)=kx et f est une homothétie. La réciproque est évidente.
Preuve de (2) Soit x un vecteur non nul de 𝔼 et s la symétrie par rapport à Vect(x) parallèlement à un supplémentaire donné
de Vect(x). On a

s(f(x))=f(s(x))=f(x).

Par suite, f(x) est invariant par s et appartient donc à Vect(x). Ainsi, si f commute avec tout endomorphisme de 𝔼, f vérifie nécessairement x𝔼,(x,f(x)) est lié et donc f est nécessairement une homothétie. Réciproquement, les homothéties de 𝔼 commutent avec tout endomorphisme
de 𝔼.
Preuve de (3) On a Im(f)=Vect(e1). On complète e1 pour obtenir une base {e1,e2,,λn} de 𝔼 dans laquelle on définit f par
f(ei)=λie1,1in. On obtient

f2(ei)=λif(e1)=λiλ1f(e1)=λ1f(λie1)=λ1f(ei)

Les deux applications étant égales pour les vecteurs de base donc elles sont égales, soit f2=λ1f.
On a

(fId)(f(1λ1)Id)=(λ11)Id



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