2025-X-Ens-PC-Corrigé

École polytechnique — ESPCI — Écoles normales supérieures — 2025 — PC

Perturbations de rang un de matrices

On note {\mathcal M_{m,n}(\mathbb R)} l’espace des matrices réelles de taille {m\times n}, {\mathcal M_n(\mathbb R)} celui des matrices carrées, {\mathcal S_n(\mathbb R)} celui des matrices symétriques et {\mathrm{GL}_n(\mathbb R)} celui des matrices inversibles. L’identité est notée {I_n} et la transposée {A^T}.

Les vecteurs {x\in\mathbb R^n} sont identifiés à des matrices colonnes. On utilise le produit scalaire canonique {\langle x,y\rangle=x^Ty=\sum\limits_{i=1}^nx_iy_i} et la norme {\|x\|=\sqrt{\langle x,x\rangle}}.

Les deux premières parties sont indépendantes ; les quatrième et cinquième le sont entre elles et utilisent les résultats précédents.

Première partie

1. Pour {u,v\in\mathbb R^n\setminus\{0\}}, montrer que {M=uv^T} est une matrice de taille {n\times n} et de rang {1}.
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2. Calculer le rang de la matrice {J} dont tous les coefficients valent {1}.
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3. Réciproquement, si {K\in\mathcal M_n(\mathbb R)} a rang {1}, montrer qu’il existe {u,v\ne0} tels que {K=uv^T}.
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4. Pour {u,v,x,y\ne0}, montrer {uv^T=xy^T} si et seulement s’il existe {\lambda\ne0} tel que {u=\lambda x} et {v=\lambda^{-1}y}.
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Soit {K} une matrice de rang {1}, écrite {K=uv^T}.

5. (a) Montrer {\operatorname{Tr}(K)=\langle v,u\rangle}.
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5. (b) Montrer {K^2=\operatorname{Tr}(K)K}.
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5. (c) En déduire que {K} est diagonalisable si et seulement si sa trace est non nulle.
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6. Montrer que {P} est un projecteur orthogonal de rang {1} si et seulement s’il existe {y} unitaire tel que {P=yy^T}.
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Deuxième partie

On suppose {A\in\mathrm{GL}_n(\mathbb R)} et {u,v\in\mathbb R^n}, éventuellement nuls.

7. Calculer le produit {\begin{pmatrix}I_n&0\\[8pt]v^T&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}I_n+uv^T&u\\[8pt]0&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}I_n&0\\[8pt]-v^T&1\end{pmatrix}.}
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8. Montrer {\det(I_n+uv^T)=1+\langle v,u\rangle}.
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9. Montrer {\det(A+uv^T)=\det(A)(1+\langle v,A^{-1}u\rangle)}.
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10. Montrer que {A+uv^T} est inversible si et seulement si {\langle v,A^{-1}u\rangle\ne-1}.
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11. Si {A+uv^T} est inversible, montrer {(A+uv^T)^{-1}=A^{-1}-\frac{A^{-1}uv^TA^{-1}}{1+\langle v,A^{-1}u\rangle}.}
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12. Si {C} est singulière, a-t-on toujours {\det(C+uv^T)=0} ? Justifier.
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Troisième partie

On suppose {A\in\mathcal S_n(\mathbb R)}, {u\in\mathbb R^n} unitaire, et l’on pose {B=A+uu^T}.

13. Montrer {B\in\mathcal S_n(\mathbb R)}.
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Deux matrices sont égales si elles ont les mêmes images sur chacun des vecteurs d’une base.

14. Pour une base orthonormée {(v_1,\ldots,v_n)}, montrer {I_n=\sum\limits_{k=1}^nv_kv_k^T}.
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Le théorème spectral fournit les valeurs propres {\lambda_1\leq\cdots\leq\lambda_n} de {A} et une base orthonormée propre {(w_1,\ldots,w_n)} correspondante.

15. (a) Montrer {A=\sum\limits_{k=1}^n\lambda_kw_kw_k^T}.
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15. (b) Pour {x\notin\{\lambda_1,\ldots,\lambda_n\}}, montrer {(xI_n-A)^{-1}=\sum\limits_{k=1}^n(x-\lambda_k)^{-1}w_kw_k^T}.
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Soit {\lambda} une valeur propre de {A} de multiplicité {m\geq2}, et {E=\ker(A-\lambda I_n)}.

16. (a) Montrer {\dim(E\cap\{u\}^\perp)\geq m-1}.
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16. (b) En déduire que {\lambda} est valeur propre de {B} de multiplicité au moins {m-1}.
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17. Pour {x\notin\{\lambda_1,\ldots,\lambda_n\}}, montrer {\chi_B(x)=\chi_A(x)\left(1-\sum_{k=1}^n\frac{\langle w_k,u\rangle^2}{x-\lambda_k}\right),}avec {\chi_A(x)=\det(xI_n-A)} et {\chi_B(x)=\det(xI_n-B)}.
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On note {J=\{k\in\{1,\ldots,n\}:\langle w_k,u\rangle\ne0\}}.

18. (a) Montrer {J\ne\varnothing}.
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18. (b) Si {\ell\notin J}, montrer que {\lambda_\ell} est valeur propre de {B}.
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18. (c) Si {J=\{j\}}, montrer que les valeurs propres de {B}, avec multiplicité, sont {\lambda_1,\ldots,\lambda_{j-1},\lambda_j+1,\lambda_{j+1},\ldots,\lambda_n}.
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Dans la question 19, on suppose {\lambda_1\lt \cdots\lt \lambda_n} et {J=\{1,\ldots,n\}}. Pour {x} distinct des {\lambda_k}, on pose {f(x)=\sum\limits_{k=1}^n\langle w_k,u\rangle^2/(x-\lambda_k)}.

19. (a) Montrer que {f} est {C^\infty} sur son domaine et calculer {f'}.
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19. (b) Montrer que {f(x)=1} a une unique solution dans chaque {]\lambda_\ell,\lambda_{\ell+1}[} et dans {]\lambda_n,+\infty[}.
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19. (c) Si {\mu_1\leq\cdots\leq\mu_n} sont les valeurs propres de {B}, montrer {\lambda_1\lt \mu_1\lt \lambda_2\lt \mu_2\lt \cdots\lt \lambda_n\lt \mu_n}.
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Quatrième partie

Soit {A\in\mathcal S_n(\mathbb R)}, de valeurs propres {\lambda_1\leq\cdots\leq\lambda_n}. On choisit une base orthonormée quelconque {(u_1,\ldots,u_n)} et une variable aléatoire {U} uniforme sur cet ensemble fini. On pose la matrice aléatoire {B=A+UU^T}. Pour {x\in\mathbb R}, {\chi_B(x)=\det(xI_n-B)} est une variable réelle.

20. Pour {w\in\mathbb R^n}, montrer {\mathbb E[\langle U,w\rangle^2]=\|w\|^2/n}.
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21. Pour {x} distinct des {\lambda_k}, montrer que {\chi_B(x)} a une espérance finie et que {\mathbb E[\chi_B(x)]=\chi_A(x)-\chi_A'(x)/n}.
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22. Montrer {\mathbb E[\chi_B(\lambda_k)]=-\chi_A'(\lambda_k)/n} pour tout {k}.
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23. Montrer qu’il existe {x\in\mathbb R} tel que {\mathbb E[\chi_B(x)]\ne0}.
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Cinquième partie

On reprend {B=A+uu^T}, avec {A} symétrique et {\|u\|=1}. On admet l’entrelacement {\lambda_1\leq\mu_1\leq\lambda_2\leq\mu_2\leq\cdots\leq\lambda_n\leq\mu_n}.

On suppose qu’il existe {1\leq m\leq n-1} tel que {0=\lambda_1=\cdots=\lambda_m\lt \lambda_{m+1}\leq\cdots\leq\lambda_n}, et l’on fixe {0\lt \varepsilon\lt \lambda_{m+1}}.

24. Justifier que {A-\varepsilon I_n} est inversible.
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On suppose désormais {\langle u,(A-\varepsilon I_n)^{-1}u\rangle\lt -1}.

25. Montrer que {B-\varepsilon I_n} est inversible.
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26. Montrer {\operatorname{Tr}((B-\varepsilon I_n)^{-1})>\operatorname{Tr}((A-\varepsilon I_n)^{-1})}.
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27. Montrer {\mu_m>\varepsilon}.
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