Concours national commun — PSI — 2023 — Mathématiques II
Calculatrice interdite. Trois exercices indépendants.
Exercice 1 — Probabilité qu’une matrice soit diagonalisable
1.1 — Diagonalisabilité dans ℳ₂(ℝ)
Pour {\alpha,\beta\in\mathbb R}, on pose {A=\begin{pmatrix}\alpha&1\\[8pt]0&\beta\end{pmatrix}}.
1.1.1. Justifier que {A} est diagonalisable si {\alpha\ne\beta}.
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1.1.2. Montrer que {A} n’est pas diagonalisable si {\alpha=\beta}.
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1.2 — Matrice aléatoire
Sur {(\Omega,\mathcal A,\mathbb P)}, les variables {X,Y} sont indépendantes et suivent les lois géométriques de paramètres {p_1,p_2\in]0,1[}, à valeurs dans {\mathbb N^*}.
1.2.1. Rappeler {\mathbb P(X=k)} pour {k\geq1}.
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1.2.2. Déterminer les valeurs possibles et la loi de {U=X+Y}, selon les paramètres.
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1.2.3. Montrer que {V=\min(X,Y)} suit une loi géométrique de paramètre {1-(1-p_1)(1-p_2)}. On pourra calculer {\mathbb P(V>k)}.
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1.2.4. Montrer que {\mathbb P(X\lt Y)=p_1(1-p_2)/(p_1+p_2-p_1p_2)}.
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1.2.5. Pour {M=\begin{pmatrix}X&1\\[8pt]0&Y\end{pmatrix}}, calculer la probabilité que {M} soit diagonalisable sur {\mathbb R}.
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Exercice 2 — Un endomorphisme de ℝ[X]
On pose {E=\mathbb R[X]} et {E_n=\mathbb R_n[X]}. Pour {P\in E}, {\Phi(P)=(X^2-1)P''+2XP'.}
2.1 — Linéarité
2.1.1. Vérifier la linéarité de {\Phi}.
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2.1.2. Montrer que chaque {E_n} est stable par {\Phi}.
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On note {\Phi_n} la restriction à {E_n}, {\varepsilon_k=X^k} et {\mathcal B_n=(1,X,\ldots,X^n)} la base canonique.
2.1.3. Calculer {\Phi(\varepsilon_0)}, {\Phi(\varepsilon_1)} et {\Phi(\varepsilon_k)} pour {k\geq2}.
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2.2 — Étude de Φ₃
2.2.1. Écrire la matrice {A_3} de {\Phi_3} dans {\mathcal B_3}.
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2.2.2. Quelles sont les valeurs propres de {A_3} ?
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2.2.3. L’endomorphisme {\Phi_3} est-il diagonalisable ?
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2.3 — Une base propre explicite
Pour {n\geq1}, on pose {U_n=(X^2-1)^n} et {P_n=U_n^{(n)}}. On convient que {U_0=P_0=1}.
2.3.1. Montrer que {(X^2-1)U_n'-2nXU_n=0} pour tout {n\in\mathbb N}.
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2.3.2. Dériver {n+1} fois la relation précédente pour montrer que {\Phi(P_n)=n(n+1)P_n}.
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2.3.3. Montrer que {(P_0,\ldots,P_n)} est une base propre de {E_n}. Conclure sur {\Phi_n}.
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2.4 — Espaces propres dans ℝ[X]
Soit {P\ne0}, de degré {p} et coefficient dominant {\alpha_p}. On fixe {n\in\mathbb N}.
2.4.1. Montrer que {\Phi(P)=n(n+1)P} impose {p=n}.
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On écrit maintenant {P=\sum\limits_{k=0}^n\alpha_kX^k} et l’on suppose {\Phi(P)=n(n+1)P}.
2.4.2. (i) Établir {\alpha_{n-1}=0} et une relation entre {\alpha_k} et {\alpha_{k+2}} pour {0\leq k\leq n-2}.
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2.4.2. (ii) En déduire que tous les coefficients non nuls de {P} s’expriment à l’aide de {\alpha_n}, sans les calculer.
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2.4.3. Déterminer la dimension de {\ker(\Phi-n(n+1)\operatorname{Id}_E)}. Était-elle prévisible sans calcul ?
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Exercice 3 — Endomorphismes symétriques d’un espace euclidien
L’espace euclidien {E} a dimension {n\geq2}, produit scalaire {(\cdot\mid\cdot)} et norme {\|\cdot\|}. Un endomorphisme {f} est symétrique si {(f(x)\mid y)=(x\mid f(y))} pour tous {x,y}, et positif s’il est symétrique et {(f(x)\mid x)\geq0} pour tout {x}.
On note {\mathcal L(E)} l’algèbre des endomorphismes et {S(E)} son sous-espace des endomorphismes symétriques. On utilise les notations usuelles pour les matrices rectangulaires ou carrées, leur transposée, leur rang et leur trace. Le polynôme caractéristique est {P_A(\lambda)=\det(\lambda I_n-A)}.
3.1. Pour {v\in E}, on pose {f_v(x)=(v\mid x)v}.
3.1.1. Montrer que {f_v} est un endomorphisme symétrique positif.
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3.1.2. Préciser le rang de {f_v}.
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3.1.3. Dans une base orthonormée, soit {V} la colonne de coordonnées de {v}. Exprimer la matrice de {f_v}.
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3.1.4. Reconnaître {f_v} si {\|v\|=1}.
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3.2. Donner une condition nécessaire et suffisante pour que {f_v=f_w}.
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Dans la suite, {u} est unitaire, {p(x)=(u\mid x)u} et {f_\alpha=\operatorname{Id}_E+\alpha p} pour {\alpha\in\mathbb R}.
3.3 — Étude de p
3.3.1. Déterminer {\ker p}, {\operatorname{Im}p} et la nature de {p}.
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3.3.2. Justifier la diagonalisabilité de {p} et préciser son spectre et ses espaces propres.
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3.4 — Étude de fα
3.4.1. Quelle condition sur {\alpha} rend {f_\alpha} inversible ?
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3.4.2. Dans {G=\{f_\alpha:\alpha\ne-1\}}, déterminer les endomorphismes orthogonaux et leur nature.
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3.5. Pour {\alpha\ne0}, montrer que {f_\alpha} est diagonalisable, préciser ses valeurs propres, ses espaces propres et son polynôme caractéristique.
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3.6 — Matrice à coefficients constants hors diagonale
Soient {a,b\ne0} et {g} de matrice {aI_n+bJ_n} dans la base notée {\mathcal B_E} par l’énoncé, où {J_n} a tous ses coefficients égaux à {1}.
3.6.1. Déterminer les colonnes {V} telles que {J_n=nVV^T}.
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3.6.2. Exprimer {g} à l’aide de {f_{nb/a}}, puis déterminer le spectre, les espaces propres et le polynôme caractéristique de {aI_n+bJ_n}.
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3.7 — Endomorphismes symétriques
Soit {f\in S(E)}.
3.7.1. Montrer qu’il existe une base orthonormée {(e_i)} et des réels {\lambda_i} tels que {f=\sum\limits_{i=1}^n\lambda_i f_{e_i}}. Que représentent-ils ?
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3.7.2. Montrer que {f=0} si et seulement si {(x\mid f(x))=0} pour tout {x\in E}.
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3.8. Si {f} est positif, montrer pour {x\in E} que {f(x)=0} équivaut à {(x\mid f(x))=0}.
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3.9 — Caractérisation des endomorphismes symétriques positifs
Soit {f\in\mathcal L(E)}.
3.9.1. Montrer que {f} est symétrique positif si et seulement s’il existe {u_1,\ldots,u_n\in E} tels que {f=\sum\limits_{i=1}^n f_{u_i}}.
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3.9.2. Si {f} est symétrique positif, montrer que son rang vaut {1} si et seulement si {f=f_u} pour un {u\ne0}.
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