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Soit nn un entier naturel non nul et KK un corps commutatif (R\mathbb{R} ou C\mathbb{C}). On considère trois matrices A,B,C∈Mn(K)A, B, C \in \mathcal{M}_n(K). On s'intéresse au lien entre l'existence d'une solution X∈Mn(K)X \in \mathcal{M}_n(K) à l'équation AX−XB=CAX - XB = C et la similitude de deux matrices par blocs de taille 2n×2n2n \times 2n.

On définit les matrices suivantes de M2n(K)\mathcal{M}_{2n}(K) :

M1=(A00B)etM2=(AC0B)M_{1}=\begin{pmatrix} A & 0
0 & B \end{pmatrix}   \text{et}   M_{2}=\begin{pmatrix} A & C
0 & B \end{pmatrix}

  1. Montrer que s'il existe une matrice X∈Mn(K)X \in \mathcal{M}_n(K) telle que AX−XB=CAX - XB = C, alors les matrices M1M_1 et M2M_2 sont semblables.
  2. On suppose désormais que M1M_1 et M2M_2 sont semblables. Il existe donc P∈GL2n(K)P \in \mathrm{GL}_{2n}(K) tel que M2=PM1P−1M_2 = P M_1 P^{-1}. On considère les deux applications linéaires de M2n(K)\mathcal{M}_{2n}(K) dans lui-même :
    Φ0:K⟼M1K−KM1etΦ1:K⟼M2K−KM1\Phi_{0} : K \longmapsto M_{1} K - K M_{1}   \text{et}   \Phi_{1} : K \longmapsto M_{2} K - K M_{1}
    Établir que ker⁡Φ0\ker \Phi_0 et ker⁡Φ1\ker \Phi_1 ont la même dimension en construisant explicitement un isomorphisme entre ces deux espaces.

  3. On décompose toute matrice K∈M2n(K)K \in \mathcal{M}_{2n}(K) par blocs de taille n×nn \times n sous la forme K=(UVWT)K = \begin{pmatrix} U & V
    W & T \end{pmatrix}
    . On définit l'application :
    τ:K=(UVWT)⟼(00WT)\tau : K = \begin{pmatrix} U & V
    W & T \end{pmatrix} \longmapsto \begin{pmatrix} 0 & 0
    W & T \end{pmatrix}
    1. Démontrer l'égalité : ker⁡τ∩ker⁡Φ0=ker⁡τ∩ker⁡Φ1\ker \tau \cap \ker \Phi_{0} = \ker \tau \cap \ker \Phi_{1}.
    2. Montrer que τ(ker⁡Φ1)⊂τ(ker⁡Φ0)\tau\left(\ker \Phi_{1}\right) \subset \tau\left(\ker \Phi_{0}\right).

  4. Déduire des questions précédentes que τ(ker⁡Φ1)=τ(ker⁡Φ0)\tau\left(\ker \Phi_{1}\right) = \tau\left(\ker \Phi_{0}\right).

  5. Conclure qu'il existe une matrice X∈Mn(K)X \in \mathcal{M}_n(K) vérifiant AX−XB=CAX - XB = C.

1.

Pour la question 1, chercher une matrice de passage PP simple, par exemple de la forme (IX0I)\begin{pmatrix} I & X
0 & I \end{pmatrix}
.

2.

Pour l'isomorphisme de la question 2, utiliser la matrice de passage PP qui réalise la similitude entre M1M_1 et M2M_2.

3.

Pour la question 3(b), calculer explicitement les blocs de M1K−KM1M_1 K - K M_1 et M2K−KM1M_2 K - K M_1.

4.

Pour la question 4, utiliser le théorème du rang sur la restriction de τ\tau à chacun des noyaux.

5.

Pour la question 5, remarquer que la matrice identité I2nI_{2n} appartient à ker⁡Φ0\ker \Phi_0.

Idées clés

•

Construction d'une matrice de passage par blocs.

•

Utilisation de l'isomorphisme de transport de structure entre commutants.

•

Argument dimensionnel précis (théorème du rang restreint).

Résolution.

  1. Supposons qu'il existe X∈Mn(K)X \in \mathcal{M}_n(K) tel que AX−XB=CAX - XB = C. Considérons la matrice P=(InX0In)P = \begin{pmatrix} I_n & X
    0 & I_n \end{pmatrix}
    . Cette matrice est inversible (elle est triangulaire supérieure par blocs avec des blocs diagonaux inversibles) et son inverse est P−1=(In−X0In)P^{-1} = \begin{pmatrix} I_n & -X
    0 & I_n \end{pmatrix}
    . Calculons le produit PM1P M_1 :
    PM1=(InX0In)(A00B)=(AXB0B)P M_1 = \begin{pmatrix} I_n & X
    0 & I_n \end{pmatrix} \begin{pmatrix} A & 0
    0 & B \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} A & XB
    0 & B \end{pmatrix}
    Calculons le produit M2PM_2 P :
    M2P=(AC0B)(InX0In)=(AAX+C0B)M_2 P = \begin{pmatrix} A & C
    0 & B \end{pmatrix} \begin{pmatrix} I_n & X
    0 & I_n \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} A & AX+C
    0 & B \end{pmatrix}
    Comme AX−XB=CAX - XB = C, on a AX+C=XBAX + C = XB. Ainsi PM1=M2PP M_1 = M_2 P, ce qui signifie :
    M2=PM1P−1\boxed{ M_2 = P M_1 P^{-1} }
    Les matrices sont donc semblables.

  2. Soit P∈GL2n(K)P \in \mathrm{GL}_{2n}(K) tel que M2=PM1P−1M_2 = P M_1 P^{-1}. Considérons l'application ψ:M2n(K)→M2n(K)\psi : \mathcal{M}_{2n}(K) \to \mathcal{M}_{2n}(K) définie par ψ(K)=PK\psi(K) = PK. C'est clairement un automorphisme de l'espace vectoriel M2n(K)\mathcal{M}_{2n}(K) car PP est inversible. Soit K∈ker⁡Φ0K \in \ker \Phi_0. Alors M1K=KM1M_1 K = K M_1. On a Φ1(ψ(K))=M2(PK)−(PK)M1\Phi_1(\psi(K)) = M_2 (PK) - (PK) M_1. En remplaçant M2M_2 par PM1P−1P M_1 P^{-1}, on obtient :
    Φ1(PK)=PM1P−1PK−PKM1=PM1K−PKM1=P(M1K−KM1)=0\Phi_1(PK) = P M_1 P^{-1} P K - P K M_1 = P M_1 K - P K M_1 = P(M_1 K - K M_1) = 0
    Donc ψ(ker⁡Φ0)⊂ker⁡Φ1\psi(\ker \Phi_0) \subset \ker \Phi_1. Réciproquement, si Q∈ker⁡Φ1Q \in \ker \Phi_1, alors M2Q=QM1M_2 Q = Q M_1, d'où PM1P−1Q=QM1P M_1 P^{-1} Q = Q M_1. En multipliant par P−1P^{-1} à gauche, il vient M1(P−1Q)=(P−1Q)M1M_1 (P^{-1} Q) = (P^{-1} Q) M_1, donc P−1Q∈ker⁡Φ0P^{-1} Q \in \ker \Phi_0. Ainsi, ψ\psi induit un isomorphisme de ker⁡Φ0\ker \Phi_0 sur ker⁡Φ1\ker \Phi_1. On en déduit :
    dim⁡ker⁡Φ0=dim⁡ker⁡Φ1\boxed{ \dim \ker \Phi_0 = \dim \ker \Phi_1 }

    1. Soit K=(UVWT)∈ker⁡τK = \begin{pmatrix} U & V
      W & T \end{pmatrix} \in \ker \tau
      . On a donc W=0W = 0 et T=0T = 0. K∈ker⁡Φ0  ⟺  (A00B)(UV00)=(UV00)(A00B)K \in \ker \Phi_0 \iff \begin{pmatrix} A & 0
      0 & B \end{pmatrix} \begin{pmatrix} U & V
      0 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} U & V
      0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} A & 0
      0 & B \end{pmatrix}
      Ce qui équivaut à (AUAV00)=(UAVB00)\begin{pmatrix} AU & AV
      0 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} UA & VB
      0 & 0 \end{pmatrix}
      , soit AU=UAAU=UA et AV=VBAV=VB. K∈ker⁡Φ1  ⟺  (AC0B)(UV00)=(UV00)(A00B)K \in \ker \Phi_1 \iff \begin{pmatrix} A & C
      0 & B \end{pmatrix} \begin{pmatrix} U & V
      0 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} U & V
      0 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} A & 0
      0 & B \end{pmatrix}
      Ce qui équivaut à (AU+C⋅0AV+C⋅000)=(UAVB00)\begin{pmatrix} AU+C \cdot 0 & AV+C \cdot 0
      0 & 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} UA & VB
      0 & 0 \end{pmatrix}
      . On obtient exactement les mêmes conditions : AU=UAAU=UA et AV=VBAV=VB. L'égalité des intersections est donc établie.
    2. Soit K=(UVWT)∈ker⁡Φ1K = \begin{pmatrix} U & V
      W & T \end{pmatrix} \in \ker \Phi_1
      . On a M2K=KM1M_2 K = K M_1, soit :
      (AC0B)(UVWT)=(UVWT)(A00B)\begin{pmatrix} A & C
      0 & B \end{pmatrix} \begin{pmatrix} U & V
      W & T \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} U & V
      W & T \end{pmatrix} \begin{pmatrix} A & 0
      0 & B \end{pmatrix}
      En effectuant le produit par blocs, on obtient notamment sur la ligne du bas :
      {BW=WABT=TB\begin{cases} BW = WA
      BT = TB \end{cases}
      Considérons alors la matrice K′=τ(K)=(00WT)K' = \tau(K) = \begin{pmatrix} 0 & 0
      W & T \end{pmatrix}
      . Calculons Φ0(K′)\Phi_0(K') :
      Φ0(K′)=(A00B)(00WT)−(00WT)(A00B)=(00BW−WABT−TB)=(0000)\Phi_0(K') = \begin{pmatrix} A & 0
      0 & B \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0
      W & T \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} 0 & 0
      W & T \end{pmatrix} \begin{pmatrix} A & 0
      0 & B \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0
      BW - WA & BT - TB \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0
      0 & 0 \end{pmatrix}
      Ainsi K′∈ker⁡Φ0K' \in \ker \Phi_0. Comme K′=τ(K′)K' = \tau(K'), on a bien τ(K)∈τ(ker⁡Φ0)\tau(K) \in \tau(\ker \Phi_0), d'où :
      τ(ker⁡Φ1)⊂τ(ker⁡Φ0)\boxed{ \tau(\ker \Phi_1) \subset \tau(\ker \Phi_0) }

  3. Appliquons le théorème du rang à la restriction de τ\tau à l'espace ker⁡Φ0\ker \Phi_0 :
    dim⁡ker⁡Φ0=dim⁡(ker⁡τ∩ker⁡Φ0)+dim⁡τ(ker⁡Φ0)\dim \ker \Phi_0 = \dim (\ker \tau \cap \ker \Phi_0) + \dim \tau(\ker \Phi_0)
    De même pour la restriction de τ\tau à ker⁡Φ1\ker \Phi_1 :
    dim⁡ker⁡Φ1=dim⁡(ker⁡τ∩ker⁡Φ1)+dim⁡τ(ker⁡Φ1)\dim \ker \Phi_1 = \dim (\ker \tau \cap \ker \Phi_1) + \dim \tau(\ker \Phi_1)
    D'après la question 2, les membres de gauche sont égaux. D'après la question 3(a), les premiers termes des sommes à droite sont égaux. On en déduit :
    dim⁡τ(ker⁡Φ0)=dim⁡τ(ker⁡Φ1)\dim \tau(\ker \Phi_0) = \dim \tau(\ker \Phi_1)
    L'inclusion démontrée en 3(b) entre deux espaces de même dimension finie permet de conclure à l'égalité :
    τ(ker⁡Φ1)=τ(ker⁡Φ0)\boxed{ \tau(\ker \Phi_1) = \tau(\ker \Phi_0) }

  4. On remarque que I2n∈ker⁡Φ0I_{2n} \in \ker \Phi_0 (car M1M_1 commute avec l'identité). Alors τ(I2n)=(000In)∈τ(ker⁡Φ0)\tau(I_{2n}) = \begin{pmatrix} 0 & 0
    0 & I_n \end{pmatrix} \in \tau(\ker \Phi_0)
    . D'après l'égalité précédente, (000In)∈τ(ker⁡Φ1)\begin{pmatrix} 0 & 0
    0 & I_n \end{pmatrix} \in \tau(\ker \Phi_1)
    . Il existe donc une matrice K∈ker⁡Φ1K \in \ker \Phi_1 telle que τ(K)=(000In)\tau(K) = \begin{pmatrix} 0 & 0
    0 & I_n \end{pmatrix}
    . En posant K=(UX0In)K = \begin{pmatrix} U & X
    0 & I_n \end{pmatrix}
    , la condition M2K=KM1M_2 K = K M_1 s'écrit :
    (AC0B)(UX0In)=(UX0In)(A00B)\begin{pmatrix} A & C
    0 & B \end{pmatrix} \begin{pmatrix} U & X
    0 & I_n \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} U & X
    0 & I_n \end{pmatrix} \begin{pmatrix} A & 0
    0 & B \end{pmatrix}
    Le bloc en haut à droite donne : AX+C=XBAX + C = XB, soit A(−X)−(−X)B=CA(-X) - (-X)B = C. La matrice X~=−X\boxed{ \tilde{X} = -X } est une solution de l'équation de Sylvester.

Une erreur fréquente est de croire que si M1M_1 et M2M_2 sont semblables, toute matrice de passage est de la forme (IX0I)\begin{pmatrix} I & X
0 & I \end{pmatrix}
. C'est faux. L'astuce ici est d'utiliser un argument de dimension pour prouver qu'il existe une matrice dans le commutant avec la bonne structure par blocs.