170 Formes quadratiques sur un espace vectoriel de dimension finie. Orthogonalité, isotropie. Applications.
Formes quadratiques sur un espace vectoriel de dimension finie. Orthogonalité, isotropie. Applications.
algebra
Soit un espace vectoriel de dimension finie sur un corps de caractéristique différente de .
Généralités
Définitions
Soit une application.
On dit que est une forme bilinéaire sur si pour tout , et pour tout , sont linéaires.
Si de plus pour tout , on dit que est symétrique.
On appelle forme quadratique sur toute application de la forme où est une forme bilinéaire sur .
Sur , définit une forme quadratique.
Soit une forme quadratique sur . Il existe une unique forme bilinéaire symétrique telle que pour tout . est la forme polaire de , et on a
Sur , est une forme quadratique, dont la forme polaire est .
Représentation matricielle
Soient une forme quadratique sur et une base de . On appelle matrice de dans la matrice définie par où est la forme polaire de . Le rang de désigne le rang de cette matrice.
La matrice de la forme quadratique de l’3 est
Soient et deux bases de dont on note la matrice de passage entre ces bases. Soit une forme quadratique sur . Alors,
En particulier, en reprenant les notations précédentes, et sont équivalentes : le rang de est bien défini et ne dépend pas de la base considérée.
Orthogonalité et isotropie
Soit une forme quadratique sur de forme polaire .
Définitions et propriétés
On appelle cône isotrope de l’ensemble
est dite définie si .
Les vecteurs de sont dits isotropes pour .
La forme quadratique définie sur par n’est pas définie car est un vecteur isotrope non nul.
Deux vecteurs sont dits -orthogonaux si . On note cela .
Si , on appelle orthogonal de l’ensemble .
Si , .
Si , .
Si , .
On appelle noyau de le sous-espace vectoriel
On dit que est non-dégénérée si et dégénérée si .
On a . En particulier, si est définie, alors est non dégénérée.
Sur , est une forme quadratique non dégénérée mais non définie non plus.
Soit un sous-espace vectoriel de .
.
.
Si la restriction de à est définie, alors .
Si est définie, .
Soit la matrice de dans une base . Alors,
est non dégénérée si et seulement si pour une base quelconque de .
Sur , est non dégénérée (car de déterminant ).
Bases -orthogonales
Une base de est dite -orthogonale si ses vecteurs sont deux à deux -orthogonaux.
Si est une base -orthogonale, alors
Il existe une base -orthogonale de .
Si est une base -orthogonale, en posant pour tout , on a où est la base duale de .
Méthode de GaussOn écrit et on cherche à écrire comme combinaison linéaire de carrés de formes linéaires indépendantes. On a deux cas :
Il existe tel que . On peut supposer , on pose alors . On réécrit sous la forme : où est une forme linéaire et une forme quadratique. On itère alors le procédé avec .
Sinon. Si , c’est terminé. Sinon, il existe un non nul. On peut supposer , on pose alors . On réécrit sous la forme : où et sont des formes linéaires et une forme quadratique. En utilisant une identité remarquable : On itère alors le procédé avec .
Sur ,
Classification des formes quadratiques
Soit une forme quadratique sur .
Si
On suppose .
Il existe une base de telle que, si , on a
En reprenant les notations précédentes, où est le rang de et la matrice identité de taille .
Il existe une base -orthonormée (ie. pour tout ) si et seulement si (ie. est non dégénérée).
Si
On suppose .
est dite positive (resp. négative) si pour tout , (resp. ).
loi-d-inertie-de-sylvester
Loi d’inertie de Sylvester où les formes linéaires sont linéairement indépendantes et où . De plus, ces entiers ne dépendent que de et pas de la décomposition choisie.
Le couple est la signature de et le rang est égal à .
En reprenant les notations précédentes, il existe donc une base telle que où est le rang de et la matrice identité de taille .
On note la signature de .
est définie positive si et seulement si si et seulement s’il existe des bases -orthonormées.
est définie négative si et seulement si .
est non dégénérée si et seulement s’il existe tel que .
En reprenant l’26, on a : est de rang .
Si est définie, alors ou bien est positive, ou bien est négative.
Si
On suppose où avec premier.
On appelle discriminant de le déterminant de sa matrice dans une base de .
Soit un non-résidu quadratique modulo . Alors, on a deux classes d’équivalence de formes quadratiques non dégénérées sur , de matrices congrues à : est de l’un ou l’autre type suivant que son discriminant est, ou non, un carré de .
Applications
Produit scalaire
On suppose de nouveau .
On appelle produit scalaire sur la forme polaire d’une forme quadratique définie positive.
Inégalité de Cauchy-SchwarzSoit une forme quadratique positive sur de forme polaire . Alors, Si de plus est définie, il y a égalité si et seulement si et sont colinéaires.
Inégalité de MinkowskiSoit une forme quadratique positive sur . Alors,
Soit un produit scalaire sur . Alors, est une norme sur .
Identité du parallélogrammeEn reprenant les notations précédentes, et cette identité caractérise les normes issues d’un produit scalaire.
Racines de polynômes
Soit un polynôme de degré .
On note :
les racines complexes de de multiplicités respectives .
.
définit une forme quadratique sur ainsi qu’une forme quadratique sur .
formes-de-hankel
Formes de HankelOn note la signature de , on a :
.
Le nombre de racines réelles distinctes de est .
En analyse
Soit un ouvert.
Soit inversible. Alors il existe un voisinage de dans et une application de classe telle que
Lemme de MorseSoit une fonction de classe (où désigne un ouvert de contenant l’origine). On suppose :
.
La matrice symétrique est inversible.
La signature de est .
Alors il existe un difféomorphisme de classe entre deux voisinages de l’origine de et tel que et
Soit la surface d’équation où est de classe au voisinage de l’origine. On suppose la forme quadratique non dégénérée. Alors, en notant le plan tangent à en :
Si est de signature , alors est au-dessus de au voisinage de .
Si est de signature , alors est en-dessous de au voisinage de .
Si est de signature , alors traverse selon une courbe admettant un point double en .