Concours national commun — MP — 2026 — Mathématiques II
Exercice
Soit {E} un espace euclidien de dimension {n\geq2}, de produit scalaire {\langle\cdot\mid\cdot\rangle}. Pour {u\ne0}, on définit {\varphi_u(x)=2\frac{\langle x\mid u\rangle}{\langle u\mid u\rangle}u-x.}
1.1. Étude de {\varphi_u}
1.1.1. Montrer que {\varphi_u} est un endomorphisme de {E}.
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1.1.2. Calculer {\varphi_u\circ\varphi_u}, montrer que {\varphi_u} est un automorphisme et déterminer son inverse.
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1.1.3. Calculer {\langle\varphi_u(x)\mid\varphi_u(x)\rangle}.
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1.1.4. En déduire que {\varphi_u} conserve le produit scalaire.
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1.1.5. On pose
{D_u=\mathbb Ru} et
{H_u=D_u^\perp}.
Déterminer {\varphi_u(D_u)}, puis déduire sans calcul la stabilité de {H_u}.
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1.1.6. Reconnaître la nature géométrique de {\varphi_u} et préciser ses éléments caractéristiques.
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1.2. Exemple dans {\mathbb R^3}
On considère le plan {H=\{(x,y,z):x+y+z=0\}} dans l’espace euclidien canonique.
1.2.1. Donner la dimension et une base orthonormale de {H^\perp}.
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1.2.2. Écrire les matrices des projections orthogonales sur {H^\perp} et sur {H}.
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1.2.3. Si {v} est unitaire dans {H^\perp}, écrire la matrice de {\varphi_v}.
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1.3. Réciproque
Soit {\psi\in\mathcal L(E)} et une droite {\Delta} tels que {\psi(x)=x} sur {\Delta} et {\psi(x)=-x} sur {\Delta^\perp}.
1.3.1. Montrer que {\psi^2=\operatorname{id}_E} et que {\psi} conserve le produit scalaire.
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1.3.2. Montrer qu’il existe {u\ne0} tel que {\psi=\varphi_u}.
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Problème — L’endomorphisme {\Phi_{A,B}}
On fixe {n\geq2}, {\mathbb K=\mathbb R} ou {\mathbb C}, et {E=\mathcal M_n(\mathbb K)}. La transposée est notée {A^T}, la trace {\operatorname{tr}A}, le spectre {\operatorname{Sp}_{\mathbb K}(A)} et le polynôme caractéristique {\chi_A}. Une matrice est nilpotente si une de ses puissances d’exposant strictement positif est nulle.
On note {\mathcal B_c=(E_{ij})} la base canonique. Pour {A,B\in E}, on définit {\Phi_{A,B}(M)=AM-MB} et {\Phi_A=\Phi_{A,A}}.
Première partie — Exemples
1.1. Vérifier que {I_n,A\in\ker\Phi_A}.
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1.2. On se place dans {\mathcal M_2(\mathbb R)} et on écrit {A=\begin{pmatrix}a&b\\[8pt]c&d\end{pmatrix}}.
1.2.1. Donner la matrice de {\Phi_A} dans {(E_{11},E_{12},E_{21},E_{22})}.
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1.2.2. En déduire que {\Phi_A=0} si et seulement si {A=\lambda I_2} pour un réel {\lambda}.
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Dans la suite de la question 1.2, on suppose {A} non scalaire, donc {\Phi_A\ne0}.
1.2.3. Montrer que {A} est diagonalisable sur {\mathbb R} si et seulement si {(a-d)^2+4bc>0}.
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1.2.4. Vérifier {\chi_{\Phi_A}(X)=X^2(X^2-((a-d)^2+4bc))}.
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1.2.5. En déduire que {\Phi_A} est diagonalisable si et seulement si {A} l’est.
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1.3. On suppose {A\in\mathcal M_n(\mathbb R)}, {A^2=A}, {A\ne0} et {A\ne I_n}.
1.3.1. Montrer que {X^3-X} annule {\Phi_A}.
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1.3.2. Que peut-on en déduire sur les valeurs propres de {\Phi_A} ?
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1.3.3. Justifier que {\Phi_A} est diagonalisable et que {0} appartient à son spectre.
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1.3.4. Montrer que {A=P\operatorname{diag}(I_r,0)P^{-1}} avec {P} inversible et {1\leq r\leq n-1}.
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1.3.5. Pour {B\in\mathcal M_{r,n-r}(\mathbb R)} et {M_1=P\begin{pmatrix}0&B\\[8pt]0&0\end{pmatrix}P^{-1}}, calculer {\Phi_A(M_1)}.
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1.3.6. En déduire le spectre réel de {\Phi_A}.
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Deuxième partie — Spectre de {\Phi_{A,B}}
On revient à {\mathbb K=\mathbb R} ou {\mathbb C}.
2.1.1. Montrer que {B} est diagonalisable si et seulement si {B^T} l’est.
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2.1.2. Établir {\operatorname{Sp}_{\mathbb K}(B)=\operatorname{Sp}_{\mathbb K}(B^T)}.
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2.1.3. Si {B} est nilpotente, montrer que zéro est son unique valeur propre.
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2.1.4. Montrer que {B} est nilpotente si et seulement si {\chi_B=X^n}.
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2.1.5. Montrer la réciproque de Q2.1.3.
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2.2. Si {X} est un vecteur propre de {A} et {Y} un vecteur propre de {B^T}, montrer que {XY^T} est un vecteur propre de {\Phi_{A,B}}.
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2.3. En déduire {\{\lambda\!-\!\mu,\;\lambda\!\in\operatorname{Sp}_{\mathbb K}(A),\mu\!\in\operatorname{Sp}_{\mathbb K}(B)\}\!\subset\!\operatorname{Sp}_{\mathbb K}(\Phi_{A,B})}
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Soit {M\ne0} tel que {\Phi_{A,B}(M)=\alpha M}.
2.4.1. Montrer que {A^kM=M(\alpha I_n+B)^k} pour tout {k\in\mathbb N}.
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2.4.2. En déduire {P(A)M=MP(\alpha I_n+B)} pour tout {P\in\mathbb K[X]}.
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2.4.3. En déduire que {\chi_A(\alpha I_n+B)} n’est pas inversible.
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Dans la suite de cette partie, on suppose {\mathbb K=\mathbb C}.
2.5. En factorisant {\chi_A}, montrer l’inclusion réciproque {\operatorname{Sp}_{\mathbb C}(\Phi_{A,B})\subset\{\lambda-\mu\}}.
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2.6. Montrer que {\Phi_{A,B}} est nilpotent si et seulement s’il existe {\lambda\in\mathbb C} tel que {A-\lambda I_n} et {B-\lambda I_n} soient nilpotentes.
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Troisième partie — Diagonalisation
On suppose d’abord {A,B} diagonalisables sur {\mathbb K}. On choisit des bases propres {(X_1,\ldots,X_n)} de {A} et {(Y_1,\ldots,Y_n)} de {B^T}.
3.1.1. Pour des colonnes {Z_1,\ldots,Z_n}, montrer que {\sum\limits_iY_iZ_i^T=0} équivaut à {Z_i=0} pour tout {i}.
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3.1.2. En déduire que {(X_iY_j^T)_{1\leq i,j\leq n}} est une base de {\mathcal M_n(\mathbb K)}.
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3.1.3. Prouver que {\Phi_{A,B}} est diagonalisable.
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On suppose désormais {A,B} réelles et {\Phi_{A,B}} diagonalisable sur {\mathcal M_n(\mathbb R)}. On considère aussi son extension aux matrices complexes.
3.2.1. Justifier que {\operatorname{Sp}_{\mathbb C}(\Phi_{A,B})\subset\mathbb R}.
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3.2.2. Pour {\lambda\in\operatorname{Sp}_{\mathbb C}(A)} et {\mu\in\operatorname{Sp}_{\mathbb C}(B)}, montrer que {\lambda-\mu} et {\overline\lambda-\mu} sont valeurs propres de {\Phi_{A,B}}.
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3.2.3. En déduire que {\chi_A} et {\chi_B} sont scindés sur {\mathbb R}.
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3.2.4. Si {\Phi_{A,B}(M)=\alpha M} et {BX=\mu X}, exprimer {A(MX)}.
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3.2.5. Pour {X\ne0}, montrer que l’application {M\mapsto MX} de {\mathcal M_n(\mathbb R)} vers {\mathbb R^n} est surjective.
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3.2.6. En déduire que {A} est diagonalisable.
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On note {T} l’application de transposition {M\mapsto M^T}.
3.3.1. Montrer que {T} est un automorphisme de {E}.
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3.4. Montrer que {T\circ\Phi_{A,B}\circ T^{-1}=\Phi_{-B^T,-A^T}}.
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3.4.1. En déduire que {\Phi_{-B^T,-A^T}} et {\Phi_{A,B}} sont semblables.
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3.4.2. Conclure que {\Phi_{A,B}} est diagonalisable sur {\mathbb R} si et seulement si {A,B} le sont.
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Quatrième partie — Multiplications à gauche et à droite
Soit {F} un espace de dimension finie sur {\mathbb K}, et {u,v\in\mathcal L(F)} diagonalisables avec {uv=vu}. Pour une valeur propre {\lambda} de {u}, on note {F_\lambda=\ker(u-\lambda\operatorname{id})}.
4.1.1. Montrer que {F_\lambda} est stable par {v}.
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4.1.2. Montrer que l’endomorphisme induit par {v} sur {F_\lambda} est diagonalisable.
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4.1.3. En déduire que {u,v} sont diagonalisables dans une même base.
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Sur {E=\mathcal M_n(\mathbb K)}, on pose {g_A(M)=AM} et {d_B(M)=MB}.
4.2.1. Vérifier {P(g_A)=g_{P(A)}} et {P(d_B)=d_{P(B)}} pour tout polynôme {P}.
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4.2.2. Montrer que {g_A} est diagonalisable si et seulement si {A} l’est, et de même pour {d_B,B}.
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4.2.3. Vérifier que {g_A,d_B} commutent.
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4.2.4. Retrouver que la diagonalisabilité de {A,B} entraîne celle de {\Phi_{A,B}}.
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Cinquième partie — Adjoint de {\Phi_{A,B}}
Dans cette partie, {\mathbb K=\mathbb R}.
5.1. Montrer que {(M\mid N)=\operatorname{tr}(M^TN)} définit un produit scalaire sur {E}.
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5.2. Montrer que {\Phi_{A,B}^*(M)=A^TM-MB^T}.
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5.3. Si {DM=MD} pour toute matrice {M}, montrer que {D=\alpha I_n}.
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5.4. En déduire que {\Phi_{A,B}=0} équivaut à {A=B=\alpha I_n}.
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5.5. Montrer que {\Phi_{A,B}} est autoadjoint si et seulement si {A,B} sont symétriques.
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5.6. Si {B} est orthogonale et antisymétrique, montrer que {n} est pair.
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5.7. Si, de plus, {A} est orthogonale et symétrique, montrer que {\Phi_{A,B}/\sqrt2} est orthogonal sur {E}.
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