Exercices - Applications linéaires : études théoriques

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Exercices - Applications lin´ eaires : ´ etudes th´ eoriques

^:

´ enonc´e

G´ en´ eralit´ es sur les applications lin´ eaires

Exercice 1 - Avez-vous compris ce qu’´etaient le noyau et l’image ?- L1/Math Sup -

?

Soient E, F, G troisK-espaces vectoriels, et soient f ∈ L(E, F) et g ∈ L(F, G). D´emontrer que

g◦f = 0 ⇐⇒ Imf ⊂kerg.

Exercice 2 - Isomorphisme- L1/Math Sup - ??

Soient E, F deux espaces vectoriels et f ∈ L(E, F). Soit G un suppl´ementaire de ker(f) dansE. Montrer queG et Im(f) sont isomorphes.

Exercice 3 - Factorisation d’une application lin´eaire surjective - L1/L2/Math Sup -

??

Soient E etF deuxK-espaces vectoriels et f appartient `aL(E, F).

1. On suppose qu’il existeg appartenant `aL(F, E) telle quef◦g=Id_F. Montrer quef est surjective.

2. On suppose quef est surjective. On admet l’existence d’un sous-espace vectorielGde E tel queG⊕ker(f) =E.

(a) Soit fˆ:G→F,x7→f(x). Montrer quefˆest un isomorphisme d’espaces vectoriels.

(b) Soit g:F →E,y7→fˆ⁻¹(y). Calculerf ◦g.

3. Conclure.

Exercice 4 - Toujours li´es - L1/Math Sup - ???

SoitE un espace vectoriel etf ∈ L(E)tel que, pour toutx∈E, la famille(x, f(x))est li´ee.

Montrer quef est une homoth´etie.

Exercice 5 - Factorisation et inclusion de noyaux - L1/L2/Math Sup/Math Sp´e - ???

Dans cet exercice, on admet que dans tout espace vectoriel, un sous-espace admet un suppl´ementaire.

SoientE, F deux espaces vectoriels et u, v∈ L(E, F). Montrer que ker(u)⊂ker(v) ⇐⇒ ∃f ∈ L(F)tel quev=f◦u.

Exercice 6 - Factorisation et inclusion des images- L1/Math Sup - ???

Dans cet exercice, on suppose connue la propriété suivante : siE1 est un espace vectoriel et F₁ est un sous-espace vectoriel de E₁, alors il possède un supplémentaire. Soient alors E, F, G trois espaces vectoriels, u ∈ L(F, G) et v ∈ L(E, G). Démontrer que les propriétés suivantes sont équivalentes :

(i) Im(v)⊂Im(u);

(ii) Il existew∈ L(E, F) tel quev=u◦w.

Sym´ etrie et projections

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´ enonc´e

Exercice 7 - Projections- L1/L2/Math Sup/Math Sp´e - ??

Soit E un K−ev, etp∈ L(E). On dit quep est unprojecteur sip◦p=p.

1. Etude individuelle

(a) Montrer que pour touty∈Im(p), alorsp(y) =y. En d´eduire queE = ker(p)⊕Im(p).

On dit quep est le projecteur surIm(p) parall`element `aker(p).

(b) On suppose d´esormais que E est de dimension finie. Montrer qu’il existe une baseB de E dans laquelle p a pour matrice







1 0 . . . 0 1 0 . . .

. ..

0 0 0

. ..





 .

En déduire que la trace d’un projecteur est égal à son rang.

2. Etude collective. SoientE₁, . . . , E_p des sous-espaces vectoriels deE. On suppose queE₁⊕

· · · ⊕E_p = E. On note p_i le projecteur sur E_i parall`element `a ⊕_j6=iE_j. Montrer que pi◦pj = 0 sii6=j etp1+· · ·+pn=IdE.

Exercice 8 - Matrice d’une projection- L1/Math Sup - ??

Soient, dans R³, P le plan d’´equation z = x−y et D la droite d’´equation x = −y = z.

Trouver la matrice dans la base canonique deR³ de la projectionp de R³ sur P parall`element

` a D.

Exercice 9 - Famille de deux projecteurs- L1/Math Sup - ?

Soit E un espace vectoriel et p, q deux projecteurs de E tels que p 6= 0, q 6= 0 et p 6= q.

D´emontrer que(p, q) est une famille libre de L(E).

Exercice 10 - Somme de deux projecteurs - L1/Math Sup - ??

Soit E un R-espace vectoriel. Soient pet q deux projecteurs deE.

1. Montrer quep+q est un projecteur si et seulement sip◦q=q◦p= 0.

2. Montrer que, dans ce cas, on a Im(p+q) =Im(p)⊕Im(q) etker(p+q) = kerp∩kerq.

Exercice 11 - Sous-espace stable et projecteur - L1/Math Sup - ??

Soit E un K-espace vectoriel, et soitu ∈ L(E). On dit qu’un sous-espace vectorielF de E est stable par u si u(x) ∈ F pour tout x ∈ F. Soit p un projecteur de E. D´emontrer que u commute avecp si et seulement si Im(p) etker(p) sont stables par u.

Exercice 12 - Endomorphismes annulant un polynˆome de degr´e 2 - L1/Math Sup -

?

Soit f ∈ L(E) et soient α, β deux r´eels distincts.

1. D´emontrer queE =Im(f −αId_E) +Im(f −βId_E).

On suppose de plus que

(f−αId_E)◦(f−βId_E) = 0.

2. D´emontrer quef est inversible, et calculerf⁻¹. 3. D´emontrer queE= ker(f−αId_E)⊕ker(f −βId_E).

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4. Exprimer en fonction def le projecteurpsurker(f−αId_E)parall`element `aker(f−βId_E).

Exercice 13 - Base de projecteurs- L2/Math Sp´e - ??

Soit E un espace vectoriel de dimension n. On souhaite d´emontrer qu’il existe une base de L(E)constituée de projecteurs. On fixe une baseBdeE. On noteEi,j les matrices élémentaires de M_n(R).

1. `A quelle condition une matrice M ∈ M_n(R) est-elle la matrice dans la base B d’un projecteur deE.

2. En d´eduire que pour tout i, j ∈ {1, . . . n} avec i6=j, les matrices E_i,i etE_i,i+E_i,j sont des matrices de projecteurs.

3. Démontrer la propriété annoncée.

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Généralités sur les applications linéaires

Exercice 1 - Avez-vous compris ce qu’étaient le noyau et l’image ?- L1/Math Sup -

?

Supposons d’abord queg◦f = 0, et prenonsy∈Imf. Alors il existex∈Etel quey=f(x).

Mais alors,g(y) =g◦f(x) = 0, et donc y∈kerg.

Reciproquement, supposons que Imf ⊂ kerg. Alors, pour tout x ∈E, f(x) ∈ Imf ⊂kerg, et doncg(f(x)) = 0, prouvant que g◦f = 0.

Exercice 2 - Isomorphisme -L1/Math Sup - ??

On définitg:G→Im(f) par g(x) =f(x). Alors :

– g est linéaire : c’est une conséquence directe du fait quef est linéaire.

– g est injective : si x ∈ ker(g), alors x ∈ G et x ∈ ker(f). Comme G et ker(f) sont supplémentaires, on ax= 0.

– g est surjective : prenons y ∈ Im(f). Alors y = f(x) avec x ∈ E. Décomposons x en x =u+v avec u ∈G et v ∈ ker(f). Alors y =f(x) =f(u) +f(v) =f(u) =g(u) avec u∈G, ce qui prouve bien queg est surjective.

Ainsi, g définit un isomorphisme deGsur Im(f).

Exercice 3 - Factorisation d’une application linéaire surjective- L1/L2/Math Sup -

??

1. Soit y dans F. Alors, y =f ◦g(y) =f(g(y)), et doncf est surjective. Remarquons que ceci ne dépend pas du tout du fait que les applications f etg sont linéaires. D’ailleurs, il est facile de prouver qu’une applicationf :E→F est surjective si et seulement s’il existe g:F →E telle que f◦g=IdF. Ce qu’il s’agit de prouver maintenant, c’est que sif est linéaire, alors on peut choisir aussig linéaire.

2. (a) On montre que ˆf est injective et surjective.

– ˆf est injective : si x∈G est tel que ˆf(x) = 0, alors f(x) = 0 et donc x∈ker(f).

Comme x∈G∩ker(f) ={0}, on ax = 0 et donc ˆf est injective (il est clair que fˆest linéaire).

– ˆf est surjective : soityélément deF. On sait qu’il existexdeE telle quef(x) =y.

Décomposons xen x=x1+x2 avec x1∈ker(f) etx2 ∈G. Alors f(x) =f(x1) + f(x2) = 0 + ˆf(x2) et donc ˆf(x2) =f(x) =y ce qui prouve que ˆf est surjective.

(b) SoitydansF,y=f(x). Alorsf◦g(y) =f◦fˆ⁻¹(f(x)) =f(x) =y. Doncf◦g=IdF. 3. Si on admet (ou si on sait) que tout sous-espace vectoriel deE admet un supplémentaire, alors on a prouvé quef ∈ L(E, F) est surjective si et seulement s’il existeg∈ L(F, E) tel quef ◦g=IdF.

Exercice 4 - Toujours liés - L1/Math Sup - ???

L’hypothèse nous dit, que pour tout x non-nul, il existe un scalaireλ_x tel que f(x) =λ_xx.

On doit prouver qu’il existe un scalaire λ tel que λx = λ pour tout x de E, ou encore que λ_x =λ_y quels que soient x ety non-nuls. Si la famille (x, y) est liée, c’est clair, car y=µx et µλ_yx=λ_yy=f(y) =µf(x) =µλ_xx et on peut simplifier parµx6= 0. Si la famille (x, f(x)) est libre, calculons f(x+y). D’une part,

f(x+y) =λ_x+y(x+y) =λ_x+yx+λ_x+yy,

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d’autre part,

f(x+y) =f(x) +f(y) =λxx+λyy.

Puisque la famille (x, y) est libre, toute décomposition d’un vecteur à l’aide de combinaison linéaire de ces vecteurs est unique. On obtient donc λx = λy = λx+y, ce qui est le résultat voulu.

Exercice 5 - Factorisation et inclusion de noyaux- L1/L2/Math Sup/Math Spé - ???

Une inclusion est immédiate : si v =f◦u, etx ∈ker(u), avec v(x) = f(u(x)) =f(0) = 0 et donc ker(u)⊂ker(v).

Réciproquement, supposons que ker(u)⊂ker(v). Prenonsy∈Im(u). Alorsy=u(x) pour un x dansE. Nécessairement, on av(x) =f(u(x)) = f(y) et donc f doit être définie sur Im(u) par f(y) =v(x) pour y=u(x).

On considère donc un supplémentaireS de Im(u) dans F et on définit f sur la somme directe Im(u)⊕S par

( f(y) = 0 siy∈S

f(y) = v(x) siy∈Im(u) et y=u(x).

Cette définition a bien un sens. En effet, siy =u(x₁) =u(x₂), alors x₁−x₂ ∈ker(u)⊂ker(v) et donc v(x1) = v(x2). De plus, f ainsi défini est bien linéaire. Il suffit de verifier la linéarité sur Im(f). Mais prenonsy1 =u(x1), y2 =u(x2)∈Im(f) etλ∈K. Alors

y1+λy2 =u(x1) +λu(x2) =u(x1+λx2) et donc

f(y1+λy2) =v(x1+λx2) =v(x1) +λv(x2) =f(x1) +λf(x2).

Ceci achève la preuve du résultat.

Exercice 6 - Factorisation et inclusion des images - L1/Math Sup- ???

– (ii) =⇒ (i) : c’est l’inclusion facile. En effet, si x ∈Im(v), alors x=v(y) =u(w(y)) et doncx∈Im(u).

– (i) =⇒ (ii) : commençons par réfléchir à ce que l’on souhaite... Pour x ∈ E, on veut définir w(x) ∈ F tel que u(w(x)) = v(x). Mais, puisque Im(v) ⊂ Im(u), alors il existe y ∈ E tel que v(x) = u(y). On a envie de poser w(x) = y, ce qui donne la bonne factorisation. Le problème c’est que plusieursy peuvent répondre à ce problème... On va se simplifier la tâche en considérantF₁ un supplémentaire de keru dansF. Alorsu_|F₁ est un isomorphisme deF₁ sur G. En particulier, on peut définir l’isomorphisme réciproque f :G→F1 vérifiantu(f(x)) =x. On pose alors w(x) = f(v(x)). w est bien un élément de L(E, F), et

∀x∈E, u(w(x)) =u(f(v(x))) =v(x).

Symétrie et projections

Exercice 7 - Projections- L1/L2/Math Sup/Math Spé - ??

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1. (a) Soit y ∈Im(p). Alors y =p(x). On en déduit p(y) =p(p(x)) =p(x) =y. Prouvons maintenant que ker(p) et Im(p) sont en somme directe. Si y ∈ker(p)∩Im(p), alors y =p(y) = 0. Pour prouver que les deux sous-espaces sont supplémentaires, il y a deux alternatives :

– la première est d’utiliser le théorème du rang (le faire !). Cette méthode suppose néanmoins que E est de dimension finie, ce que l’on ne suppose pas à ce moment de l’exercice.

– la seconde est de faire à la main ! Prenons doncx∈E, et posons y=x−p(x). Il est clair que x=p(x) +y, et commep(y) = 0,y∈ker(p).

(b) Considérons une base deE formée par la réunion d’une base de Im(p) et d’une base de ker(p) (on obtient bien une base deE car les sous-espaces sont supplémentaires).

Alors la matrice depdans cette base a exactement la forme voulue. La trace dep(ie la trace de cette matrice) vaut donc le nombre de vecteurs dans une base de Im(p), donc la dimension de Im(p), c’est-à-dire encore le rang dep.

2. Il est clair que Im(p_j) = E_j ⊂ ker(p_i) ce qui prouve que p_i ◦p_j = 0. D’autre part, si x∈Ei, on a

p₁(x) +· · ·+p_i(x) +· · ·+p_n(x) = 0 +· · ·+x+· · ·+ 0 =x.

On ap₁+· · ·+p_n=Id_E sur chaqueE_i, donc sur tout l’espace par "recollement". En outre, le calcul de la trace du projecteur à l’aide de la trace de sa matrice dans cette base montre que cette trace vaut exactement le nombre de vecteurs d’une base de Im(p), c-est-à-dire exactement le rang de p.

Exercice 8 - Matrice d’une projection- L1/Math Sup - ??

On commence par chercher une base deP et une base de D. On a

(x, y, z)∈P ⇐⇒







x = x

y = y

z = x −y

Autrement dit, si on pose u = (1,0,1) et v = (0,1,−1), alors (u, v) est une base de P. On cherche ensuite une base (ici, un vecteur directeur) de D. Clairement, (1,−1,1) convient. On vérifie ensuite que (u, v, w) est une base deR³. La matrice de la projection dans cette base est :

A=







1 0 0 0 1 0 0 0 0





.

SiP est la matrice de passage de la base canonique à la base (u, v, w), alors la matrice recherchée est P AP⁻¹. Or, on peut écrire P directement,

P =







1 0 1

0 1 −1

1 −1 1





,

et, après calculs, on obtient

P⁻¹=







0 1 1

1 0 −1

1 −1 −1





, P AP⁻¹ =P =







0 1 1

1 0 −1

−1 1 2





.

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Exercice 9 - Famille de deux projecteurs- L1/Math Sup - ? Si (p, q) n’est pas libre, il existe λ∈K tel queq=λp. Alors

λp=q=q²=λ²p² =λ²p.

On a doncλ²=λ, c’est-à-dire λ= 1 ce qui contreditp6=q.

Exercice 10 - Somme de deux projecteurs - L1/Math Sup- ??

1. La condition est suffisante. En effet, si p◦q=q◦p= 0, alors (p+q)²=p²+p◦q+q◦p+q² =p+q et doncp+q est un projecteur.

Réciproquement, si p+q est un projecteur, alors le calcul précédent donne p◦q+q◦p= 0.

On a alors :

p◦q=p²◦q =p◦(p◦q) =−p◦(q◦p) =−(p◦q)◦p= (q◦p)◦p=q◦p.

On obtient donc 2p◦q= 0, ce qui entraîne p◦q= 0 et par suiteq◦p= 0.

2. Prouvons d’abord que Im(p) et Im(q) sont en somme directe. En effet, six∈Im(p)∩Im(q), alorsx=p(x) et x=q(x) d’oùx=p(x) =p(q(x)) = 0.

D’autre part, il est clair que Im(p+ q) ⊂ Im(p) + Im(q). Réciproquement, soit z = p(x) +q(y)∈Im(p) + Im(q). Alors

p(z) =p²(x) +p◦q(y) =p(x) et q(z) =q◦p(x) +q²(y) =q(y).

Ainsi, z= (p+q)(z)∈Im(p+q).

Enfin, on a toujours ker(p)∩ker(q) ⊂ ker(p+q). Réciproquement, si p(x) +q(x) = 0, alors puisque Im(p) et Im(q) sont en somme directe, on a p(x) = 0 et q(x) = 0, d’où x∈ker(p)∩ker(q).

Exercice 11 - Sous-espace stable et projecteur - L1/Math Sup- ??

Supposons d’abord que u◦p=p◦u, et prouvons que ker(p) et Im(p) sont stables paru. En effet, sip(x) = 0, alorsp◦u(x) =u◦p(x) = 0 et donc u(x)∈kerp. De plus, six∈Im(p), alors x=p(y) etu(x) =u◦p(y) =p(u(y))∈Im(p). Remarquons que cette implication n’utilise pas du tout le fait quep est un projecteur.

Réciproquement, supposons que kerp et Im(p) sont stables par u, et prouvons que u et p commutent. Prenons x∈ E. Il se décompose de manière unique en x=y+z, avecy ∈ker(p) etz∈Im(p). En particulier,p(y) = 0 etp(z) =z. Mais alors, on a d’une part

u(p(x)) =u(z)

et d’autre part, puisqueu(y)∈ker(p) et u(z)∈Im(p) par hypothèse : p(u(x)) =p(u(y)) +p(u(z)) =u(z).

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Ainsi, u(p(x)) =p(u(x)) et les deux endomorphismesp etu commutent.

Exercice 12 - Endomorphismes annulant un polynôme de degré 2- L1/Math Sup -

?

1. On remarque que

(β−α)IdE = (f −αIdE)−(f −βIdE).

Autrement dit, si x∈E, on ax=y+z avec

y = (f −αId_E)(y₁) et y₁ = 1 β−αx et

z= (f −βIdE)(z1) et z1 = 1 α−βx.

2. La relation s’écrit encore

f²−(α+β)f+αβId_E = 0 soit

f◦ 1

−αβ(f −(α+β)IdE) =IdE

et 1

−αβ(f−(α+β)Id_E)circf =Id_E ce qui prouve que f est inversible, d’inverse _−αβ¹ (f −(α+β)IdE).

3. On commence par prouver que les espaces vectoriels sont en somme directe. En effet, si x∈ker(f −αIdE)∩ker(f −βIdE), alors

f(x) =αxetf(x) =βx

ce qui prouve que (β −α)x = 0 =⇒ x = 0. D’autre part, la relation implique que Im(f−βId_E)⊂ker(f−αId_E). Mais dans cette relation, tout commute et on a aussi

(f−βId_E)◦(f −αId_E) = 0

et donc Im(f −αId_E) ⊂ ker(f −βId_E). Il suffit maintenant d’appliquer le résultat de la première question pour conclure. En effet, si x = y+z avec y ∈ Im(f −αId_E) et z∈Im(f −βIdE), alorsx=y+z avec y∈ker(f−βIdE) et z∈Im(f −αIdE).

4. On utilise à nouveau le résultat de la question 1. En effet, avec les mêmes notations que ci-dessus, on ap(x) =z et donc

p(x) = (f−βId_E) 1

α−βx

.

Exercice 13 - Base de projecteurs - L2/Math Spé - ??

1. On sait quep ∈ L(E) est un projecteur si et seulement si p² =p. M est donc la matrice d’un projecteur si et seulementM²=M.

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Exercices - Applications linéaires : études théoriques

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2. Il suffit de prendre le carré de ces matrices. Il est clair que E_i,i² = 1. De plus, (E_i,i+E_i,j)²=E_i,i² +E_i,iE_i,j+E_i,jE_i,i+E_i,j² =E_i,i+E_i,j+ 0 + 0.

Ceci prouve queE_i,i+E_i,j est la matrice d’un projecteur.

3. Considérons la famille constituée par les matrices Ei,i etEi,i+Ei,j, pour 1≤i, j≤net j6=i. Il suffit de démontrer que cette famille est une base deM_n(R). Elle est constituée de n+n(n−1) =n² éléments. Il suffit donc de prouver qu’il s’agit d’une famille génératrice.

Mais la famille des (Ei,j) est génératrice et chaque Ei,j s’écrit en fonction des éléments précédents : c’est clair pourE_i,i, et pour i6=j, on a

E_i,j= (E_i,i+E_i,j)−E_i,i.