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Présentation du sujet

Difficulté moyenne
Perturbations de rang 1 d'une matrice et déformation de son spectre, y compris dans un cadre aléatoire
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Le sujet étudie les perturbations de rang 1 de matrices et les déformations du spectre qu'elles provoquent. Il commence par l'écriture d'une matrice de rang 1 comme produit de deux vecteurs, puis étudie l'inversibilité d'une matrice perturbée par une matrice de rang 1, avant de s'intéresser au spectre d'une matrice symétrique perturbée par une matrice de rang 1 elle-même symétrique. Une partie considère ensuite des perturbations aléatoires, et la dernière partie traite le cas où la matrice initiale possède des valeurs propres nulles.

  1. 1Première partieÉcriture d'une matrice de rang 1 sous la forme d'un produit de deux vecteurs.
  2. 2Deuxième partieRésultats sur l'inversibilité de la perturbation d'une matrice par une matrice de rang 1.
  3. 3Troisième partieRésultats sur le spectre de la perturbation d'une matrice symétrique par une matrice de rang 1 également symétrique.
  4. 4Quatrième partiePropriétés moyennes du spectre lorsque les perturbations sont choisies de façon aléatoire.
  5. 5Cinquième partiePropriétés du spectre de la matrice symétrique perturbée lorsque la matrice initiale possède plusieurs valeurs propres nulles.

Difficulté moyenne. Le rapport décrit un sujet de longueur raisonnable avec des questions de difficultés variables mais globalement bien réparties, la partie 3, plus longue et plus technique, ayant été discriminante pour beaucoup de candidats.

L'épreuve en chiffres

Moyenne 10,03 / 20 · écart-type 3,69 · 1 340 présents · où vous situez-vous ?
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Moyenne
10,03/ 20
Écart-type
3,69
Présents
1 340
Coefficient
9
Durée
4 h
moyenne 10,0305101520
Deux tiers des copies environ (moyenne ± écart-type)

Votre note sur 20 à ce sujet, en conditions de concours.

Source : document officiel du concours, épreuve du 14 avril 2025. Notes publiées par le concours (après harmonisation le cas échéant). Courbe : estimation par une loi normale.

Ce qu'a observé le jury

5 erreurs relevées
Réciproque fausse du critère de diagonalisation (Q5c) · Calcul d'un déterminant par blocs non justifié (Q8) · Confusion entre somme et union de sous-espaces (Q16a)
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Le sujet, structuré en cinq parties pouvant être traitées séparément en admettant les résultats précédents, a été globalement abordé par tous les candidats grâce à des débuts de partie accessibles. Les parties 1 et 2 ont en général été traitées convenablement, la partie 3 a été discriminante, la partie 4 sur les perturbations aléatoires a été inégalement traitée, et la dernière partie a été relativement bien abordée. Le jury note que la rédaction a souvent été imprécise, incomplète ou erronée, y compris sur des questions relativement simples.

Les erreurs les plus sanctionnées

  1. 1
    Réciproque fausse du critère de diagonalisation (Q5c)Q5c

    Beaucoup de candidats ont mal utilisé le théorème de diagonalisation par polynôme annulateur à racines simples, qui ne fournit qu'une implication.

    « Rappelons que si la matrice est annulée par un polynome à racines simples, elle est diagonalisable mais que la réciproque est fausse. »
  2. 2
    Calcul d'un déterminant par blocs non justifié (Q8)Q8

    De nombreux candidats, y compris de très bons, ont utilisé à tort un calcul de déterminant par blocs sans préciser que les matrices étaient triangulaires ou sans faire de développement selon les lignes ou colonnes.

    « que le déterminant ne se calcule généralement pas par blocs. »
  3. 3
    Confusion entre somme et union de sous-espaces (Q16a)Q16a

    Dans l'application de la formule de Grassmann, un nombre non négligeable de candidats confond la somme de deux sous-espaces vectoriels avec leur union.

    « un nombre non négligeable de candidats confond la somme de deux sous-espaces vectoriels avec leur union »
  4. 4
    Théorème des valeurs intermédiaires appliqué sans les limites aux bords (Q19b)Q19b

    L'argument devait être mené intervalle par intervalle en précisant la monotonie de f et les limites aux bords, faute de quoi le raisonnement n'était pas valide.

    « Sans ces limites, l'argument n'était tout simplement pas valide. »
  5. 5
    Présentation et soin des copies

    Le jury rappelle l'importance d'une numérotation claire des questions et d'une écriture lisible pour être bien compris des correcteurs.

    « un soin minimal et une écriture lisible sont attendus »

Ce qui a été bien réussi

  • Les questions 1, 2, 5a, 5b, 7, 10, 13 et 18a, plus simples ou d'application directe, ont été traitées correctement par la quasi-totalité des candidats.
  • Les parties 1 et 2 ont en général été traitées convenablement.

Conseils du jury

  • Bien relire les questions et les arguments proposés pour ne pas oublier une partie de la question et vérifier la correspondance avec les hypothèses de l'énoncé.
  • Mentionner explicitement et précisément l'utilisation des résultats des questions précédentes pour qu'elle soit valorisée.
  • Prendre le temps de rédiger correctement les réponses, y compris pour les résultats élémentaires, plutôt que de survoler le sujet.
  • Soigner la structure de la copie : numérotation des questions et présentation adéquate des résultats.

Synthèse rédigée par WikiPrépa à partir du rapport officiel du jury (à télécharger en PDF). Les citations sont extraites du rapport.

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Lecture du sujet en ligne

L'énoncé complet, avec les formules et les figures, sans ouvrir le PDF.
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ECOLE POLYTECHNIQUE - ESPCI ECOLES NORMALES SUPERIEURES

CONCOURS D'ADMISSION 2025

LUNDI 14 AVRIL 2025
08h00-12h00
FILIERE PC - Epreuve n^∘1
MATHEMATIQUES (XEULS)
Durée : 4 heures
L'utilisation des calculatrices n'est pas autorisée pour cette épreuve
Le but de ce sujet est d'étudier les perturbations de rang 1 de matrices.

Notations

Dans l'ensemble du sujet, m, n désignent des entiers strictement positifs. On note M_(m, n)(ℝ) l'ensemble des matrices à m lignes et n colonnes à coefficients dans ℝ, et M_n(ℝ) = M_(n, n)(ℝ) l'ensemble des matrices réelles carrées de taille n × n. On note S_n(ℝ) l'ensemble des matrices symétriques de M_n(ℝ) et GL_n(ℝ) l'ensemble des matrices inversibles de M_n(ℝ). On note 𝕀_n la matrice identité de M_n(ℝ). La matrice transposée d'une matrice A ∈ M_(m, n)(ℝ) est notée A^T.
Les coefficients d'un vecteur x ∈ ℝ^n sont notés x_1, ⋯, x_n. Dans ce sujet, les vecteurs sont notés en gras, et sont identifiés à des matrices colonnes x ∈ M_(n, 1)(ℝ), par exemple
x = (x_1; x_2; ⋮; x_n) de transposée x^T = (x_1, x_2, ⋯, x_n).
Pour tous x, y ∈ ℝ^n, la matrice x^T y ∈ M_1(ℝ) est identifiée au nombre réel ∑_(i = 1)^n x_i y_i; l'espace euclidien ℝ^n est muni de son produit scalaire et de sa norme usuels, notés respectivement
⟨x, y⟩ = x^T y = ∑_(i = 1)^n x_i y_i, et ‖x‖ = √(⟨x, x⟩) = √(∑_(i = 1)^n x_i^2⎷).
Les deux premières parties peuvent être traitées indépendamment l'une de l'autre. Les parties 4 et 5 sont indépendantes entre elles, et s'appuient sur des résultats des parties précédentes.
À tout moment il est possible d'admettre le résultat d'une question et de l'utiliser ultérieurement, à condition de l'indiquer clairement.

Première partie

  1. Soient u, v ∈ ℝ^n∖{0}. On pose M = uv^T. Monter que M est une matrice carrée de taille n × n, de rang 1 .
  2. Calculer avec justification le rang de la matrice J ∈ M_n(ℝ) suivante :
J = (1, 1, ⋯, 1; 1, 1, ⋯, 1; ⋮, ⋮, ⋱, ⋮; 1, 1, ⋯, 1)
  1. Réciproquement, soit K ∈ M_n(ℝ) une matrice carrée de rang 1 . Montrer qu'il existe u, v ∈ ℝ^n∖{0} tels que K = uv^T.
  2. Soient u, v, x, y ∈ ℝ^n∖{0}. Montrer que uv^T = xy^T si et seulement si il existe λ ∈ ℝ∖{0} tel que
u = λx, et v = 1/λy
  1. Soit K ∈ M_n(ℝ) une matrice de rang 1 , et soient u, v ∈ ℝ^n tels que K = uv^T.
    (a) Montrer que Tr(K) = ⟨v, u⟩.
    (b) Montrer que K^2 = Tr(K)K.
    (c) En déduire que K est diagonalisable si et seulement si Tr(K) ≠ 0.
  2. Soit P ∈ M_n(ℝ). Montrer que P est un projecteur orthogonal de rang 1 si et seulement si il existe y ∈ ℝ^n avec ‖y‖ = 1 tels que P = yy^T.

Deuxième partie

Soit A ∈ GL_n(ℝ) une matrice inversible, et soient u, v ∈ ℝ^n.
7. Calculer le produit matriciel par blocs
(𝕀_n, 0; v^T, 1)(𝕀_n + uv^T, u; 0, 1)(𝕀_n, 0; − v^T, 1)
  1. Montrer que
det(𝕀_n + uv^T) = 1 + ⟨v, u⟩.
  1. Montrer plus généralement que
det(A + uv^T) = det(A)(1 + ⟨v, A^(− 1)u⟩)
  1. Montrer que A + uv^T est inversible si et seulement si ⟨v, A^(− 1)u⟩ ≠ − 1.
  2. On suppose que A + uv^T est inversible. Montrer que
(A + uv^T)^(− 1) = A^(− 1) − (A^(− 1)uv^T A^(− 1))/(1 + ⟨v, A^(− 1)u⟩)
  1. Soit C ∈ M_n(ℝ) une matrice telle que det(C) = 0. A-t-on toujours det(C + uv^T) = 0 ? Justifiez votre réponse.

Troisième partie

On s'intéresse maintenant au cas où A ∈ S_n(ℝ) est symétrique. Soit u ∈ ℝ^n tel que ‖u‖ = 1. On pose
B = A + uu^T
  1. Montrer que B ∈ S_n(ℝ).
Soient M, N ∈ M_n(ℝ), et soit (v_1, …, v_n) une base orthonormale quelconque de ℝ^n. On rappelle que M = N si et seulement si Mv_k = Nv_k pour tout 1 ⩽ k ⩽ n.
14. Soit (v_1, …, v_n) une base orthonormale quelconque de ℝ^n. Montrer que
𝕀_n = ∑_(k = 1)^n v_k v_k^T
  1. On s'intéresse maintenant à la matrice symétrique A. En vertu du théorème spectral, on note λ_1 ⩽ ⋯ ⩽ λ_n les valeurs propres de A, et ( w_1, …, w_n ) une base orthonormée de vecteurs propres correspondante.
    (a) Montrer que
A = ∑_(k = 1)^n λ_k w_k w_k^T.
(b) Montrer que pour tout x ∈ ℝ∖{λ_1, …, λ_n}, on a
(x𝕀_n − A)^(− 1) = ∑_(k = 1)^n 1/(x − λ_k)w_k w_k^T.
  1. Soit λ une valeur propre de A de multiplicité m ⩾ 2. On pose E = Ker(A − λ𝕀_n).
    (a) Montrer que dim(E ∩ {u}^⊥) ⩾ m − 1.
    (b) En déduire que λ est une valeur propre de B de multiplicité au moins m − 1.
  2. On note χ_A(x) = det(x𝕀_n − A) le polynôme caractéristique de A, et χ_B(x) = det(x𝕀_n − B) celui de B. Montrer que, pour tout x ∈ ℝ∖{λ_1, …, λ_n}, on a
χ_B(x) = χ_A(x)(1 − ∑_(k = 1)^n(⟨w_k, u⟩^2)/(x − λ_k)).
  1. Soit J = {k ∈ {1, 2, …, n}, ⟨w_k, u⟩ ≠ 0} l'ensemble des indices k tels que ⟨w_k, u⟩ ≠ 0.
    (a) Montrer que J ≠ ∅.
    (b) Soit ℓ ∉ J. Montrer que λ_ℓ est une valeur propre de B.
    (c) On suppose que J = {j} pour un j ∈ {1, 2, …, n}. Montrer que les valeurs propres de B sont
(λ_1, λ_2, …, λ_(j − 1), λ_j + 1, λ_(j + 1), …, λ_n).
  1. On suppose dans cette question que λ_1 < λ_2 < ⋯ < λ_n, et que J = {1, 2, …, n}. Pour x ∈ ℝ∖{λ_1, …, λ_n} on pose
f(x) = ∑_(k = 1)^n(⟨w_k, u⟩^2)/(x − λ_k).
(a) Montrer que f est de classe C^∞ sur ℝ∖{λ_1, …, λ_n}, et calculer sa dérivée f^′(x).
(b) Montrer que l'équation f(x) = 1 admet une unique solution dans chaque intervalle ]λ_ℓ, λ_(ℓ + 1)[ pour tout ℓ ∈ {1, 2, …, n − 1}, et dans ]λ_n, + ∞[.
(c) On note μ_1 ⩽ μ_2 ⩽ ⋯ ⩽ μ_n les valeurs propres de B. Montrer que
λ_1 < μ_1 < λ_2 < μ_2 < ⋯ < λ_n < μ_n.

Quatrième partie

Dans cette quatrième partie, A ∈ S_n(ℝ) est une matrice symétrique dont les valeurs propres sont notées λ_1 ⩽ λ_2 ⩽ ⋯ ⩽ λ_n. Pour x ∈ ℝ on note χ_A(x) = det(x𝕀_n − A). On considère une base orthonormée (u_1, …, u_n) quelconque. Soit U une variable aléatoire définie sur un espace probabilisé ( Ω, A, ℙ ) à valeurs dans l'ensemble fini {u_1, …, u_n}, et qui suit la loi uniforme sur cet ensemble. On note ℙ(A) la probabilité d'un événement A ∈ A et 𝔼[X] l'espérance d'une variable aléatoire Xsur(Ω, A, ℙ) à valeurs réelles.
On considère la variable aléatoire B, à valeurs dans S_n(ℝ), définie par
B = A + UU^T
Pour tout x ∈ ℝ, on note χ_B(x) = det(x𝕀_n − B), qui est une variable aléatoire à valeurs réelles.
20. Montrer que pour tout w ∈ ℝ^n, on a 𝔼[⟨U, w⟩^2] = 1/n‖w‖^2.
21. Soit x ∈ ℝ∖{λ_1, …, λ_n}. Montrer que la variable aléatoire χ_B(x) a une espérance finie, et que, en notant χ_A^′ la dérivée du polynôme χ_A, on a
𝔼[χ_B(x)] = χ_A(x) − 1/nχ_A^′(x)
  1. Montrer que pour tout k ∈ {1, 2, …, n}, on a
𝔼[χ_B(λ_k)] = − 1/nχ_A^′(λ_k).
  1. Démontrer qu'il existe x ∈ ℝ tel que 𝔼[χ_B(x)] ≠ 0.

Cinquième partie

Comme dans la troisième partie, on suppose que
B = A + uu^T
avec A ∈ S_n(ℝ) une matrice symétrique, et u ∈ ℝ^n un vecteur tel que ‖u‖ = 1. On note λ_1 ⩽ λ_2 ⩽ ⋯ ⩽ λ_n les valeurs propres de A et μ_1 ⩽ μ_2 ⩽ ⋯ ⩽ μ_n celles de B. On admet que
λ_1 ⩽ μ_1 ⩽ λ_2 ⩽ μ_2 ⩽ ⋯ ⩽ λ_n ⩽ μ_n.
On suppose de plus qu'il existe un entier m ∈ {1, 2, …, n − 1} tel que les valeurs propres de A vérifient
0 = λ_1 = λ_2 = ⋯ = λ_m < λ_(m + 1) ⩽ ⋯ ⩽ λ_n.
Soit ε ∈ ]0, λ_(m + 1)[.
24. Justifier que (A − ε𝕀_n) est inversible.
On suppose dans la suite que ⟨u, (A − ε𝕀_n)^(− 1)u⟩ < − 1.
25. Montrer que (B − ε𝕀_n) est inversible.
26. Montrer que Tr((B − ε𝕀_n)^(− 1)) > Tr((A − ε𝕀_n)^(− 1)).
27. Montrer que μ_m > ε.

Questions fréquentes

4 questions
Sur quels chapitres porte le sujet de mathématiques PC de l'épreuve 1 X-ENS 2025 ?
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Sur quels chapitres porte le sujet de mathématiques PC de l'épreuve 1 X-ENS 2025 ?

Le sujet porte sur les perturbations de rang 1 de matrices et la déformation de leur spectre, mobilisant l'algèbre linéaire et bilinéaire, la réduction des endomorphismes, l'analyse et les probabilités.

Le sujet de mathématiques PC X-ENS 2025 est-il difficile ?

Le rapport le décrit comme de longueur raisonnable avec des difficultés variables bien réparties, mais la partie 3, plus longue et technique, a été discriminante pour beaucoup de candidats.

Quelles sont les erreurs les plus fréquentes relevées par le jury sur ce sujet ?

Le jury signale une mauvaise utilisation de la réciproque du critère de diagonalisation, un calcul de déterminant par blocs non justifié, une confusion entre somme et union de sous-espaces, et un théorème des valeurs intermédiaires appliqué sans les limites aux bords nécessaires.

Quelles sont les parties du sujet de mathématiques PC X-ENS 2025 ?

Le sujet comporte cinq parties : écriture d'une matrice de rang 1, inversibilité d'une perturbation, spectre d'une perturbation symétrique, perturbations aléatoires, puis le cas d'une matrice initiale non inversible.

Pas de description pour le moment