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On se propose d'étudier plusieurs équations matricielles dans l'espace Mn(R)\mathcal{M}_n(\mathbb{R}).

  1. Résolution d'un cas particulier : Déterminer l'ensemble des matrices AM4(R)A \in \mathcal{M}_{4}(\mathbb{R}) satisfaisant l'équation :
    A2=Diag(1,2,1,1)A^{2} = \text{Diag}(1, 2, -1, -1)

  2. Étude de l'équation M2=InM^2 = -I_n :
    1. Montrer que si cette équation possède une solution, alors nn est nécessairement pair.
    2. Soit MM une telle solution. Montrer que MM est semblable à une matrice diagonale par blocs de la forme diag(B,,B)\text{diag}(B, \dots, B)B=(0110)B = \begin{pmatrix} 0 & 1
      -1 & 0 \end{pmatrix}
      .
    3. En déduire toutes les solutions de l'équation M2=InM^2 = -I_n.

  3. Résolution de l'équation M3=MM^3 = -M : Déterminer la forme réduite des solutions de cette équation par similitude et caractériser l'ensemble des solutions.

1.

Pour la question 1, utiliser le fait que si A2=DA^2 = D, alors AA commute avec DD. Étudier la restriction de l'endomorphisme associé aux sous-espaces propres de DD.

2.

Pour la question 2, considérer le déterminant ou le polynôme caractéristique pour la parité de nn. Pour la réduction, on pourra munir l'espace d'une structure de C\mathbb{C}-espace vectoriel ou utiliser des plans stables.

3.

Pour la question 3, appliquer le lemme des noyaux avec le polynôme annulateur P(X)=X3+XP(X) = X^3 + X.

Idées clés

Commutation et préservation des sous-espaces propres.

Lien entre spectre complexe et structure réelle (blocs de rotation).

Utilisation du lemme des noyaux pour décomposer l'espace.

Résolution.

  1. Soit D=diag(1,2,1,1)D = \text{diag}(1, 2, -1, -1). Si A2=DA^2 = D, alors AA commute avec DD. Les sous-espaces propres de DD sont E1=Vect(e1)E_1 = \text{Vect}(e_1), E2=Vect(e2)E_2 = \text{Vect}(e_2) et E1=Vect(e3,e4)E_{-1} = \text{Vect}(e_3, e_4). Comme AA commute avec DD, AA stabilise ces trois sous-espaces. Sur E1E_1, AA agit comme une homothétie xλxx \mapsto \lambda x avec λ2=1\lambda^2 = 1, donc λ{1,1}\lambda \in \{1, -1\}. Sur E2E_2, AA agit comme xμxx \mapsto \mu x avec μ2=2\mu^2 = 2, donc μ{2,2}\mu \in \{\sqrt{2}, -\sqrt{2}\}. Sur E1E_{-1}, la restriction AE1A_{|E_{-1}} vérifie (AE1)2=I2(A_{|E_{-1}})^2 = -I_2. Une matrice M=(abcd)M2(R)M = \begin{pmatrix} a & b
    c & d \end{pmatrix} \in \mathcal{M}_2(\mathbb{R})
    vérifie M2=I2M^2 = -I_2 si et seulement si son polynôme caractéristique est X2+1X^2+1. Cela impose Tr(M)=0\text{Tr}(M) = 0 et det(M)=1\det(M) = 1, soit d=ad = -a et a2+bc=1a^2 + bc = -1. L'ensemble des solutions est constitué des matrices de la forme :
    A=(ϵ10000ϵ220000ab00ca) avec ϵ1,ϵ2{1,1} et a2+bc=1\boxed{ A = \begin{pmatrix} \epsilon_1 & 0 & 0 & 0
    0 & \epsilon_2 \sqrt{2} & 0 & 0
    0 & 0 & a & b
    0 & 0 & c & -a \end{pmatrix} \text{ avec } \epsilon_1, \epsilon_2 \in \{-1, 1\} \text{ et } a^2+bc = -1 }

    1. Si M2=InM^2 = -I_n, alors (detM)2=det(M2)=det(In)=(1)n(\det M)^2 = \det(M^2) = \det(-I_n) = (-1)^n. Comme MM est réelle, (detM)20(\det M)^2 \geq 0, ce qui impose (1)n0(-1)^n \geq 0.
      n est pair\boxed{ n \text{ est pair} }

    2. Soit n=2pn = 2p. Le polynôme P(X)=X2+1P(X) = X^2+1 annule MM. Ses racines sont ii et i-i. MM est donc diagonalisable dans Mn(C)\mathcal{M}_n(\mathbb{C}). Les valeurs propres ne peuvent être que ii et i-i. Comme MM est réelle, les valeurs propres non réelles viennent par paires conjuguées avec la même multiplicité. Ainsi, la multiplicité de ii est pp et celle de i-i est pp. Considérons l'endomorphisme uu associé à MM. On peut définir une structure de C\mathbb{C}-espace vectoriel sur Rn\mathbb{R}^n en posant :
      (a+ib)v=av+bu(v)(a+ib) \cdot v = av + b u(v)
      Ceci est bien défini car u2=idu^2 = -\text{id}. Soit (v1,,vp)(v_1, \dots, v_p) une base de ce C\mathbb{C}-espace vectoriel. Alors la famille (v1,u(v1),v2,u(v2),,vp,u(vp))(v_1, u(v_1), v_2, u(v_2), \dots, v_p, u(v_p)) est une base de Rn\mathbb{R}^n. Dans cette base, uu est représenté par blocs de la forme (0110)\begin{pmatrix} 0 & -1
      1 & 0 \end{pmatrix}
      . En échangeant l'ordre des vecteurs de chaque paire (ou en changeant de signe), on obtient la matrice B=(0110)B = \begin{pmatrix} 0 & 1
      -1 & 0 \end{pmatrix}
      .
      Mdiag(B,,B)\boxed{ M \sim \text{diag}(B, \dots, B) }

    3. Les solutions sont les matrices de la forme PJP1P J P^{-1} avec PGLn(R)P \in GL_n(\mathbb{R}) et :
      J=(01100110)\boxed{ J = \begin{pmatrix} 0 & 1 & &
      -1 & 0 & &
      & & \ddots &
      & & & 0 & 1
      & & & -1 & 0 \end{pmatrix} }

  2. Soit M3+M=0M^3 + M = 0. Le polynôme P(X)=X(X2+1)P(X) = X(X^2+1) annule MM. D'après le lemme des noyaux :
    Rn=ker(M)ker(M2+I)\mathbb{R}^n = \ker(M) \oplus \ker(M^2+I)
    Soit r=dimker(M)r = \dim \ker(M). Alors nrn-r doit être pair d'après la question précédente, notons nr=2pn-r = 2p. Sur ker(M)\ker(M), MM agit comme la matrice nulle 0r0_r. Sur ker(M2+I)\ker(M^2+I), d'après 2(b), MM est semblable à pp blocs BB.
    Mdiag(0r,B,,B)\boxed{ M \sim \text{diag}(0_r, B, \dots, B) }
    Les solutions sont les matrices semblables à une telle matrice par blocs, pour tout r{0,,n}r \in \{0, \dots, n\} tel que nrn-r soit pair.

Ne pas oublier que pour M2=InM^2 = -I_n, la similitude n'est pas limitée à une seule matrice PP. L'ensemble des solutions est une classe de similitude entière.