Diagonalisation

Exercice 7 - Exercice 1

40 min
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Pour vérifier sa maîtrise des connaissances fondamentales.
Question 1
On considère l'application linéaire fL(R3)f \in \mathcal{L}(\mathbb{R}^3) dont la représentation matricielle, dans la base B\mathfrak{B}, est donnée par :
M=MatB(f)=(111111111)\mathcal{M} = \mathrm{Mat}_{\mathfrak{B}}(f) = \begin{pmatrix} -1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 \\ 1 & 1 & -1 \\ \end{pmatrix}
On désignera par {λ}\{\lambda\} les valeurs propres associées à cet endomorphisme ff.

Expliquer la signification d'un vecteur propre associé à un endomorphisme.

Correction
Un vecteur propre reste colinéaire, après l'action de l'endomorphisme étudié, à lui même. Le facteur de colinéarité est la valeur propre associée.
Question 2

Écrire l'équation caractéristique associée à ff.

Correction
Soit λ\lambda un nombre réel.
Le polynôme caractéristique associé à ff est :
det(MλI3)=1λ1111λ1111λ\det(\mathcal{M} - \lambda \mathbb{I}_3) = \begin{vmatrix} -1 - \lambda & 1 & 1 \\ 1 & -1 - \lambda & 1 \\ 1 & 1 & -1 - \lambda \\ \end{vmatrix}
Effectuons C1C1+C2+C3C_1 \longleftarrow C_1 + C_2 + C_3. On obtient :
det(MλI3)=1λ111λ1λ11λ11λ\det(\mathcal{M} - \lambda \mathbb{I}_3) = \begin{vmatrix} 1 - \lambda & 1 & 1 \\ 1 - \lambda & -1 - \lambda & 1 \\ 1 - \lambda & 1 & -1 - \lambda \\ \end{vmatrix}
En factorisant par le terme 1λ1 - \lambda de la première colonne on obtient :
det(MλI3)=(1λ)11111λ1111λ\det(\mathcal{M} - \lambda \mathbb{I}_3) = (1 - \lambda) \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 - \lambda & 1 \\ 1 & 1 & -1 - \lambda \\ \end{vmatrix}
Effectuons les deux transformations suivantes : L2L2L1L_2 \longleftarrow L_2 - L_1 et L3L3L1L_3 \longleftarrow L_3 - L_1. On a alors :
det(MλI3)=(1λ)11102λ0002λ\det(\mathcal{M} - \lambda \mathbb{I}_3) = (1 - \lambda) \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 0 & -2 - \lambda & 0 \\ 0 & 0 & -2 - \lambda \\ \end{vmatrix}
En développant selon la première colonne, on a :
det(MλI3)=(1λ)×(1)1+1×1×2λ002λ=(1λ)2λ002λ\det(\mathcal{M} - \lambda \mathbb{I}_3) = (1 - \lambda) \times (-1)^{1+1} \times 1 \times \begin{vmatrix} -2 - \lambda & 0 \\ 0 & -2 - \lambda \\ \end{vmatrix} = (1 - \lambda) \begin{vmatrix} -2 - \lambda & 0 \\ 0 & -2 - \lambda \\ \end{vmatrix}
D'où :
det(MλI3)=(1λ)×(1)1+1×1×2λ002λ=(1λ)(λ+2)2\det(\mathcal{M} - \lambda \mathbb{I}_3) = (1 - \lambda) \times (-1)^{1+1} \times 1 \times \begin{vmatrix} -2 - \lambda & 0 \\ 0 & -2 - \lambda \\ \end{vmatrix} = (1 - \lambda) (\lambda + 2)^2.
L'équation caractéristique associée à ff est donc :
(1λ)(λ+2)2=0(1 - \lambda) (\lambda + 2)^2=0
Question 3

En déduire le spectre SpR3(f)\mathrm{Sp}_{\mathbb{R}^3}(f).

Correction
On a :
(1λ)(λ+2)2=0(1 - \lambda) (\lambda + 2)^2=0
Ce qui implique que 1λ=01 - \lambda = 0 ou (λ+2)2=0(\lambda + 2)^2 = 0. Soit 1λ=01 - \lambda = 0 ou λ+2=0\lambda + 2 = 0.
Ce qui nous donne λ=1\lambda = 1 ou λ=2\lambda = -2
On a donc le spectre suivant :
SpR3(f)={1;2;2}\mathrm{Sp}_{\mathbb{R}^3}(f) = \left\lbrace 1 \,;\, -2 \,;\, -2 \right\rbrace.
Question 4

Pour chacune des valeurs propres λ\lambda, déterminer le sous espace propre associé E(λ)\mathcal{E}(\lambda).

Correction
Soit aa, bb et cc trois nombres réels. On désigne par vp(λ)=(abc)vp(\lambda) = \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix} un vecteur propre associé à la valeur propre λ\lambda.
\bullet \,\, Si λ=1\lambda = 1 (valeur propre de multiplicité 11) alors on a l'équation matricielle aux valeurs propres suivante :
Mvp(1)=1vp(1)MatB(f)vp(1)=1vp(1)(111111111)(abc)=(abc)\mathcal{M} \, vp(1) = 1 \, vp(1) \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \mathrm{Mat}_{\mathfrak{B}}(f) \, vp(1) = 1 \, vp(1) \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \begin{pmatrix} -1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 \\ 1 & 1 & -1 \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix}
Soit :
{a+b+c=aab+c=ba+bc=c{2a+b+c=0a2b+c=0a+b2c=0{a=1b=1c=1vp(1)=(111)\left\lbrace \begin{array}{rcl} -a + b + c & = & a \\ a - b + c & = & b \\ a + b - c & = & c \\ \end{array} \right. \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \left\lbrace \begin{array}{rcl} -2a + b + c & = & 0 \\ a - 2b + c & = & 0 \\ a + b - 2c & = & 0 \\ \end{array} \right. \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \left\lbrace \begin{array}{rcl} a & = & 1 \\ b & = & 1 \\ c & = & 1 \\ \end{array} \right. \,\,\, \Longrightarrow \,\,\, vp(1) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 1 \\ 1 \end{array} \right)
\bullet \bullet \,\, Si λ=2\lambda = -2 (valeur propre de multiplicité 22) alors on a l'équation matricielle aux valeurs propres suivante :
Mvp(2)=2vp(2)MatB(f)vp(2)=2vp(2)(111111111)(abc)=2(abc)\mathcal{M} \, vp(-2) = -2 \, vp(-2) \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \mathrm{Mat}_{\mathfrak{B}}(f) \, vp(-2) = -2 \, vp(-2) \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \begin{pmatrix} -1 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & 1 \\ 1 & 1 & -1 \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix} = -2 \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix}
Soit :
{a+b+c=2aab+c=2ba+bc=2c{a+b+c=0a+b+c=0a+b+c=0a+b+c=0\left\lbrace \begin{array}{rcl} -a + b + c & = & -2a \\ a - b + c & = & -2b \\ a + b - c & = & -2c \\ \end{array} \right. \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, \left\lbrace \begin{array}{rcl} a + b + c & = & 0 \\ a + b + c & = & 0 \\ a + b + c & = & 0 \\ \end{array} \right. \,\,\, \Longleftrightarrow \,\,\, a + b + c = 0
Donc il est possible de choisir :
vp1(2)=(101)etvp2(2)=(011)vp_1(-2) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 0 \\ -1 \end{array} \right) \,\,\,\,\,\,\,\, \mathrm{et} \,\,\,\,\,\,\,\, vp_2(-2) = \left( \begin{array}{c} 0 \\ 1 \\ -1 \end{array} \right)
On vérifient que ces deux vecteurs sont non colinéaires :
vp1(2)vp2(2)=(101)(011)=(111)(000)vp_1(-2) \wedge vp_2(-2) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 0 \\ -1 \end{array} \right) \wedge \left( \begin{array}{c} 0 \\ 1 \\ -1 \end{array} \right) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 1 \\ 1 \end{array} \right) \neq \left( \begin{array}{c} 0 \\ 0 \\ 0 \end{array} \right)
Les vecteurs propres peuvent donc être :
vp(1)=(111);vp1(2)=(101);vp2(2)=(011)vp(1) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 1 \\ 1 \end{array} \right) \,\,\,\,\,\,\,\, ; \,\,\,\,\,\,\,\, vp_1(-2) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 0 \\ -1 \end{array} \right) \,\,\,\,\,\,\,\, ; \,\,\,\,\,\,\,\, vp_2(-2) = \left( \begin{array}{c} 0 \\ 1 \\ -1 \end{array} \right)
Question 5

Donner la dimension de chacun des sous espaces propres associés E(λ)\mathcal{E}(\lambda).

Correction
La dimension de chacun des sous espaces propres est :
dimE(1)=1etdimE(2)=2\dim \mathcal{E}(1) = 1 \,\,\,\,\,\,\,\, \mathrm{et} \,\,\,\,\,\,\,\, \dim \mathcal{E}(-2) = 2
Question 6

Justifier que l'endomorphisme ff soit diagonalisable.

Correction
On constate que :
{dimE(1)=1d(1)=1et{dimE(2)=2d(2)=2\left\lbrace \begin{array}{rcl} \dim \mathcal{E}(1) & = & 1 \\ d(1) & = & 1 \\ \end{array} \right. \,\,\,\,\,\,\,\, \mathrm{et} \,\,\,\,\,\,\,\, \left\lbrace \begin{array}{rcl} \dim \mathcal{E}(-2) & = & 2 \\ d(-2) & = & 2 \\ \end{array} \right.
Ainsi ff est donc diagonalisable.
Question 7

Donner l'expression matricielle de M=MatBp(f)\mathcal{M'} = \mathrm{Mat}_{\mathfrak{B}_p}(f). Dans cette écriture Bp\mathfrak{B}_p représente la base propre associée à ff.

Correction
On a, par exemple, :
M=MatBp(f)=(100020002)\mathcal{M'} = \mathrm{Mat}_{\mathfrak{B}_p}(f) = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & -2 & 0 \\ 0 & 0 & -2 \\ \end{pmatrix}
Question 8

Donner l'expression de la matrice de passage PBBp\mathcal{P}_{\mathfrak{B} \longrightarrow \mathfrak{B}_p}.

Correction
En respectant l'ordre des valeurs propres de M=MatBp(f)\mathcal{M'} = \mathrm{Mat}_{\mathfrak{B}_p}(f), la matrice de passage PBBp\mathcal{P}_{\mathfrak{B} \longrightarrow \mathfrak{B}_p} peut s'écrire :
PBBp=(110101111)\mathcal{P}_{\mathfrak{B} \longrightarrow \mathfrak{B}_p} = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 1 \\ 1 & -1 & -1 \\ \end{pmatrix}