151 Sous-espaces stables par un endomorphisme ou une famille d’endomorphismes d’un espace vectoriel de dimension finie. Applications.
Sous-espaces stables par un endomorphisme ou une famille d’endomorphismes d’un espace vectoriel de dimension finie. Applications.
algebra
Soit un espace vectoriel sur un corps de dimension finie . Soit un endomorphisme de .
Stabilité
Définitions, endomorphismes induits
Soit un sous-espace vectoriel de . On dit que est stable par si .
Le noyau et l’image de sont stables par .
Si , alors admet au moins une droite ou un plan stable.
Soit un sous-espace de stable par . Alors induit deux endomorphismes :
la restriction de à .
obtenu par passage au quotient.
Soit la matrice de l’endomorphisme dans une base quelconque de . On définit le polynôme caractéristique de par .
Soit un sous-espace de stable par de dimension . Soit une base de telle que les premiers vecteurs forment une base de . Alors :
La matrice de dans la base est de la forme
est une base de où désigne la projection canonique sur le quotient.
et .
.
Sous-espaces stables et polynôme minimal
Il existe un polynôme qui engendre l’idéal . Il s’agit du polynôme minimal de noté .
Théorème de Cayley-Hamilton
Soit un sous-espace de stable par . Alors .
Si avec et deux sous-espaces stables par , alors .
Soient et deux polynômes unitaires tels que . On note . Alors .
Recherche de sous-espaces stables
On suppose que le polynôme caractéristique de est scindé sur : Pour tout , le sous-espace vectoriel s’appelle le sous-espace caractéristique de associé à .
Lemme des noyauxSoient premiers entre eux. Alors
On suppose que le polynôme caractéristique de est scindé sur . On note les sous-espaces caractéristiques de .
, est stable par .
.
, où est la multiplicité de dans .
Plus généralement, est stable par . C’est en fait un corollaire de la proposition suivante.
Soient tels que (pour la composition). Alors le noyau et l’image de sont stables par (et réciproquement).
On suppose que le polynôme caractéristique de est scindé sur . Alors :
est de la forme :
, .
, est l’indice de nilpotence de l’endomorphisme .
Utilisation de la dualité
On appelle forme linéaire de toute application linéaire de dans et on note appelé dual de l’ensemble des formes linéaires de .
est un espace vectoriel sur de dimension .
Si , on note l’orthogonal (au sens de la dualité) de qui est un sous-espace vectoriel de .
Si est un sous-espace vectoriel de , on a .
On définit l’application transposée de par
Un sous-espace vectoriel de est stable par si et seulement si est stable par .
C’est un résultat qui peut s’avérer utile dans les démonstrations par récurrence s’appuyant sur la dimension d’un sous-espace stable (cf. 31).
Application à la réduction d’endomorphismes
Diagonalisation et trigonalisation
On dit que est valeur propre de s’il existe tel que . est alors un vecteur propre de associé à . Le sous-espace est le sous-espace propre associé à .
On dit que est diagonalisable (resp. trigonalisable) s’il existe une base de telle que soit diagonale (resp. triangulaire supérieure).
Les assertions suivantes sont équivalentes :
est diagonalisable.
est scindé à racines simples.
est scindé et, pour toute valeur propre , la dimension du sous-espace propre est égale à la multiplicité de dans .
est somme directe des sous-espaces propres de .
Soit tel que . Alors est annulé par donc est diagonalisable et à valeurs propres dans .
Soit tel que . Alors si , est annulé par donc est diagonalisable et à valeurs propres dans .
Les assertions suivantes sont équivalentes :
est trigonalisable.
est scindé.
est scindé.
Si est algébriquement clos, tout endomorphisme de est trigonalisable.
trigonalisation-simultanee
Soit une famille d’endomorphismes telle que . Si tous les sont trigonalisables (resp. diagonalisables), on peut co-trigonaliser (resp. co-diagonaliser) la famille .
Dans le cas de la diagonalisabilité, cette condition est à la fois nécessaire et suffisante.
On suppose que est diagonalisable. Soit un sous-espace de stable par . Alors est diagonalisable.
Les assertions suivantes sont équivalentes :
est trigonalisable avec des zéros sur la diagonale.
est nilpotent (ie. tel que ).
.
où est l’indice de nilpotence de .
Décomposition de Dunford
decomposition-de-dunford
Décomposition de DunfordOn suppose que est scindé sur . Alors il existe un unique couple d’endomorphismes tels que :
est diagonalisable et est nilpotent.
.
.
Si vérifie les hypothèse précédentes, pour tout , , avec où désigne l’indice de nilpotence de .
Un autre intérêt est le calcul d’exponentielles de matrices.
On peut montrer de plus que et sont des polynômes en .
Réduction de Jordan
Un bloc de Jordan de taille associé à désigne la matrice suivante :
Les assertions suivantes sont équivalentes :
Il existe une base de telle que la matrice de est .
est nilpotent et cyclique (voir 43).
est nilpotent d’indice de nilpotence .
Réduction de Jordan d’un endomorphisme nilpotentOn suppose que est nilpotent. Alors il existe des entiers tels que , et une base de tels que : De plus, on a unicité dans cette décomposition.
Comme l’indice de nilpotence d’un bloc de Jordan est égal à sa taille, l’indice de nilpotence de est la plus grande des tailles des blocs de Jordan de la réduite.
Réduction de Jordan d’un endomorphismeOn suppose que le polynôme caractéristique de est scindé sur : Alors, pour tout , il existe des entiers et tels que , ainsi qu’une base de dans laquelle Les tailles des blocs sont uniques à permutation des blocs près.
Réduction de Frobenius
On dit que est cyclique s’il existe tel que .
est cyclique si et seulement si .
Soit . On appelle matrice compagnon de la matrice
est cyclique si et seulement s’il existe une base de telle que .
Il existe des sous-espaces vectoriels de tous stables par tels que :
.
est cyclique pour tout .
Si , on a pour tout .
La famille de polynômes ne dépend que de et non du choix de la décomposition. On l’appelle suite des invariants de similitude de .
Réduction de FrobeniusSi désigne la suite des invariants de , alors il existe une base de telle que : On a d’ailleurs et .
Deux endomorphismes de sont semblables si et seulement s’ils ont la même suite d’invariants de similitude.
Toute matrice est semblable à sa transposée.
Endomorphismes remarquables
Endomorphismes normaux
Soit un espace vectoriel sur de dimension finie . On munit d’un produit scalaire , qui en fait un espace hermitien.
On note l’adjoint de .
Un endomorphisme est dit normal s’il est tel que .
On suppose normal. Soit une valeur propre de . Alors :
est stable par .
est normal.
On suppose normal. Alors est diagonalisable dans une base orthonormée.
Sous-représentations
Soit un groupe d’ordre fini.
Une représentation linéaire est un morphisme de dans où désigne un espace vectoriel de dimension finie sur .
On dit que est le degré de .
On dit que est irréductible si et si aucun sous-espace vectoriel de n’est stable par pour tout , hormis et .
Soit le morphisme structurel d’une action de sur un ensemble de cardinal . On obtient une représentation de sur en posant c’est la représentation par permutations de associé à l’action. Elle est de degré .
La représentation par permutations de associée à l’action par translation à gauche de sur lui-même est la représentation régulière de , on la note .
Soit une représentation linéaire de . On suppose avec et stables par pour tout . On dit alors que est somme directe de et de .
Théorème de MaschkeToute représentation linéaire de est somme directe de représentations irréductibles.
Annexes
| Diagonalisable | Trigonalisable | Quelconque | |
|---|---|---|---|
| Décomposition | de suivant les vecteurs propres | de Dunford | de Frobenius |
| Sous-espace stable | espace propre | espace caractéristique | engendré par un élément |
| homothétie | homothétie + nilpotent | cyclique |