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L'objectif de cet exercice est de pratiquer la réduction sous forme triangulaire supérieure (trigonalisation) pour trois matrices de M3(R)\mathcal{M}_3(\mathbb{R}). Pour chaque matrice, on déterminera une base de trigonalisation et la matrice triangulaire associée.

Trigonaliser les matrices suivantes :

  1. A=(3−11−355−446)A = \begin{pmatrix} 3 & -1 & 1
    -3 & 5 & 5
    -4 & 4 & 6 \end{pmatrix}
  2. B=(310−4−104−8−2)B = \begin{pmatrix} 3 & 1 & 0
    -4 & -1 & 0
    4 & -8 & -2 \end{pmatrix}
  3. C=(9−6−218−12−318−9−6)C = \begin{pmatrix} 9 & -6 & -2
    18 & -12 & -3
    18 & -9 & -6 \end{pmatrix}

1.

Commencer par calculer le polynôme caractéristique χM(X)=det⁡(XI−M)\chi_M(X) = \det(XI - M) pour chaque matrice.

2.

Vérifier si la matrice est diagonalisable en comparant la dimension des sous-espaces propres avec la multiplicité des racines.

3.

Pour la trigonalisation d'une matrice MM, si λ\lambda est une racine double de χM\chi_M et que dim⁡(Eλ)=1\dim(E_\lambda) = 1, chercher un vecteur vv tel que (M−λI)v(M-\lambda I)v soit un vecteur propre.

4.

Pour la matrice CC, remarquer que (C+3I)(C+3I) est de rang 1.

Idées clés

•

Calcul du polynôme caractéristique et recherche du spectre.

•

Détermination des sous-espaces propres (résolution de systèmes linéaires).

•

Complétion de la base à l'aide de vecteurs de l'image de (M−λI)k(M-\lambda I)^k.

1. Étude de la matrice AA

  1. Spectre : Un calcul du déterminant χA(X)=det⁡(XI−A)\chi_A(X) = \det(XI - A) donne :
    χA(X)=X3−14X2+64X−96=(X−6)(X−4)2\chi_A(X) = X^3 - 14X^2 + 64X - 96 = (X-6)(X-4)^2
    Le spectre est Sp(A)={4,6}\text{Sp}(A) = \{4, 6\}, avec 4 de multiplicité 2.

  2. Sous-espaces propres : Pour λ=6\lambda=6, on trouve après résolution du système (A−6I)X=0(A-6I)X=0 :
    E6=Vect(u1)avecu1=(114)E_6 = \text{Vect}(u_1)   \text{avec}   u_1 = \begin{pmatrix} 1
    1
    4 \end{pmatrix}
    Pour λ=4\lambda=4, on résout (A−4I)X=0(A-4I)X=0 :
    E4=Vect(u2)avecu2=(3−12)E_4 = \text{Vect}(u_2)   \text{avec}   u_2 = \begin{pmatrix} 3
    -1
    2 \end{pmatrix}
    Comme dim⁡(E4)=1<2\dim(E_4) = 1 < 2, la matrice AA n'est pas diagonalisable.

  3. Trigonalisation : On cherche u3u_3 tel que (A−4I)u3=u2(A-4I)u_3 = u_2. Le système est (−1−11−315−442)(xyz)=(3−12)\begin{pmatrix} -1 & -1 & 1
    -3 & 1 & 5
    -4 & 4 & 2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x
    y
    z \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 3
    -1
    2 \end{pmatrix}
    . Une solution est u3=(−2−2−1)u_3 = \begin{pmatrix} -2
    -2
    -1 \end{pmatrix}
    . Dans la base B=(u1,u2,u3)\mathcal{B} = (u_1, u_2, u_3), la matrice est :
    TA=(600041004)\boxed{ T_A = \begin{pmatrix} 6 & 0 & 0
    0 & 4 & 1
    0 & 0 & 4 \end{pmatrix} }

2. Étude de la matrice BB

  1. Analyse par blocs : On remarque que BB est triangulaire par blocs : B=(M0L−2)B = \begin{pmatrix} M & 0
    L & -2 \end{pmatrix}
    avec M=(31−4−1)M = \begin{pmatrix} 3 & 1
    -4 & -1 \end{pmatrix}
    . χM(X)=X2−2X+1=(X−1)2\chi_M(X) = X^2 - 2X + 1 = (X-1)^2. Le spectre est Sp(B)={1,−2}\text{Sp}(B) = \{1, -2\}.

  2. Sous-espaces propres : Pour λ=−2\lambda = -2, on trouve E−2=Vect(v1)E_{-2} = \text{Vect}(v_1) avec v1=(001)v_1 = \begin{pmatrix} 0
    0
    1 \end{pmatrix}
    . Pour λ=1\lambda = 1, on trouve E1=Vect(v2)E_1 = \text{Vect}(v_2) avec v2=(1−24)v_2 = \begin{pmatrix} 1
    -2
    4 \end{pmatrix}
    . La matrice n'est pas diagonalisable (dim⁡(E1)=1<2\dim(E_1) = 1 < 2).

  3. Trigonalisation : On cherche v3v_3 tel que (B−I)v3=v2(B-I)v_3 = v_2. Le système (210−4−204−8−3)(xyz)=(1−24)\begin{pmatrix} 2 & 1 & 0
    -4 & -2 & 0
    4 & -8 & -3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x
    y
    z \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1
    -2
    4 \end{pmatrix}
    donne 2x+y=12x+y=1 et 4x−8y−3z=44x-8y-3z=4. En prenant x=0x=0, on a y=1y=1 et z=−4z=-4. Soit v3=(01−4)v_3 = \begin{pmatrix} 0
    1
    -4 \end{pmatrix}
    . Dans la base B=(v1,v2,v3)\mathcal{B} = (v_1, v_2, v_3), on obtient :
    TB=(−200011001)\boxed{ T_B = \begin{pmatrix} -2 & 0 & 0
    0 & 1 & 1
    0 & 0 & 1 \end{pmatrix} }

3. Étude de la matrice CC

  1. Spectre : On calcule Tr(C)=−9\text{Tr}(C) = -9. Un calcul plus poussé montre que :
    χC(X)=(X+3)3\chi_C(X) = (X+3)^3
    La seule valeur propre est −3-3.

  2. Réduction : Soit N=C+3I=(12−6−218−9−318−9−3)N = C+3I = \begin{pmatrix} 12 & -6 & -2
    18 & -9 & -3
    18 & -9 & -3 \end{pmatrix}
    . On observe que toutes les lignes sont proportionnelles à (6,−3,−1)(6, -3, -1). Ainsi rg(N)=1\text{rg}(N) = 1. Par le théorème du rang, dim⁡(E−3)=2\dim(E_{-3}) = 2. CC n'est pas diagonalisable.

  3. Base de trigonalisation : L'image de NN est Vect(w1)\text{Vect}(w_1) avec w1=(233)w_1 = \begin{pmatrix} 2
    3
    3 \end{pmatrix}
    . Comme w1∈ker⁡(N)w_1 \in \ker(N) (car N2=0N^2 = 0), on complète avec w2w_2 tel que w2∈ker⁡(N)w_2 \in \ker(N) et w2w_2 non colinéaire à w1w_1, par exemple w2=(120)w_2 = \begin{pmatrix} 1
    2
    0 \end{pmatrix}
    . Enfin, on choisit w3=(100)w_3 = \begin{pmatrix} 1
    0
    0 \end{pmatrix}
    pour lequel Nw3=(121818)=6w1Nw_3 = \begin{pmatrix} 12
    18
    18 \end{pmatrix} = 6w_1
    . Dans la base (w1,w2,w3)(w_1, w_2, w_3), la matrice de l'endomorphisme associé est :
    TC=(−3060−3000−3)\boxed{ T_C = \begin{pmatrix} -3 & 0 & 6
    0 & -3 & 0
    0 & 0 & -3 \end{pmatrix} }

Attention à l'ordre des vecteurs dans la base de trigonalisation. Si on veut une matrice triangulaire supérieure, chaque vecteur uiu_i doit avoir son image par AA dans Vect(u1,…,ui)\text{Vect}(u_1, \dots, u_i).