Espaces préhilbertiens réels — ENS

Exercices corrigés des ENS sur le thème « espaces préhilbertiens réels », regroupés par filière.

MP–MPI


Exercice 1. (★★★) Gram-Schmidt ; Sous-espaces stables ; Bases orthonormées
Soient {A\in S_n(\mathbb{R})}, {X_0\ne0} et {V_k=\operatorname{Vect}(A^iX_0)_{0\leq i\leq k}}.
1) Montrer qu’il existe {k_0} tel que {\dim V_k=k+1} jusqu’à {k_0} et {V_k=V_{k_0}} ensuite.
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2) Appliquer Gram-Schmidt par {v_0=X_0/\lVert X_0\rVert}, {\widetilde v_j=Av_{j-1}-\sum\limits_{i\lt j}\langle Av_{j-1},v_i\rangle v_i}, {v_j=\widetilde v_j/\lVert \widetilde v_j\rVert}.
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3) Montrer que {\widetilde v_j-Av_{j-1}\in\operatorname{Vect}(v_{j-1},v_{j-2})}.
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4) Montrer que la tridiagonale de diagonale {\langle Av_i,v_i\rangle} et de sous-diagonale {\lVert \widetilde v_{i+1}\rVert} représente {A|_{V_{k_0}}}.
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Exercice 2. (★★★) Projection orthogonale ; Comatrice ; Produit scalaire
Pour deux vecteurs unitaires {U,V}, soient {P,Q} les projections orthogonales sur {U^\perp,V^\perp} et {C} la comatrice.

Montrer {C(P)C(Q)C(P)=\langle U,V\rangle^2C(P)}.

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Exercice 3. (★★) Produit scalaire ; Projection orthogonale ; Bases
Dans un espace euclidien, soient {u_1,\ldots,u_m,v_1,\ldots,v_m} avec {\langle u_i,v_j\rangle=\delta_{ij}}. Soit {p} le projecteur orthogonal sur {U=\operatorname{Vect}(u_i)}.

Montrer que {\sum_{i=1}^m\langle u_i,x\rangle\langle x,p(v_i)\rangle =\lVert p(x)\rVert^2.}

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Exercice 4. (★★★★) Projection orthogonale ; Intégration sur un intervalle quelconque ; Intégration par parties
Sur {\mathbb{R}[X]}, poser {\langle P,Q\rangle=\int_0^\infty P(t)Q(t)e^{-t}\,dt}. Soit {Q} la projection de {1} sur {F=\operatorname{Vect}(X,\ldots,X^n)}.

Écrire {Q=-\sum\limits_{j=1}^na_jX^j} et {P=1+\sum\limits_{j=1}^na_j(X+1)\cdots(X+j)}.

a) Calculer {\langle Q-1,X^k\rangle} et montrer que {P(k)=0} pour {1\le k\le n}.
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b) Calculer {\inf_{a\in\mathbb{R}^n}\int_0^\infty (1+a_1x+\cdots+a_nx^n)^2e^{-x}\,dx}.
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Exercice 5. (★★★★) Distance à une partie ; Produit scalaire ; Fermés
Dans un espace euclidien, montrer que {u\in\sum\limits_{i=1}^m\mathbb{R}_+u_i} si et seulement si {\left\{x:\langle u_i,x\rangle\le0\ \forall i\right\} \subset\left\{x:\langle u,x\rangle\le0\right\}.}
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Exercice 6. (★★) Gram-Schmidt ; Bases orthonormées ; Matrices triangulaires
Montrer que tout {M\in\mathrm{GL}_n(\mathbb{R})} s’écrit uniquement {M=QR}, où {Q} est orthogonale et {R} triangulaire supérieure à diagonale strictement positive.
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Exercice 7. (★★★) Distance à un sous-espace ; Matrices et applications linéaires ; Inversibilité
Soient {L_i} les lignes unitaires d’une matrice réelle {A}. Supposer que la distance de {L_i} à l’espace des autres lignes est au moins {\varepsilon>0}.

Montrer que {A} est inversible et que {\sup_{\lVert x\rVert_1=1}\lVert A^{-1}x\rVert_2\le1/\varepsilon}.

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Exercice 8. (★★★★) Intégration sur un segment ; Gram-Schmidt ; Interpolation de Lagrange
Soit {w:[0,1]\to\mathbb{R}} continue, positive et non identiquement nulle.
1) Si des fonctions continues {f_0,\ldots,f_n} vérifient {\int_0^1f_kf_\ell w=\delta_{k\ell}}, montrer qu’elles sont libres.
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2) Montrer qu’il existe une unique suite {(p_k)} telle que {\int_0^1p_kp_\ell w=\delta_{k\ell}} et que chaque {p_k} soit un polynôme de degré {k}, à coefficient dominant positif.
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3) Pour {n\ge1}, montrer que {p_n} a {n} racines simples dans {]0,1[}, notées {x_{1,n}\lt \cdots\lt x_{n,n}}.
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4) Montrer qu’il existe un unique {(\lambda_{1,n},\ldots,\lambda_{n,n}) \in\mathbb{R}^n} tel que, pour tout {p\in\mathbb{R}_{2n-1}[X]}, {\int_0^1pw=\sum_{k=1}^n\lambda_{k,n}p(x_{k,n}).}
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Exercice 9. (★★★) Espaces vectoriels et applications linéaires ; Produit scalaire ; Familles libres
Soient {e_1,\ldots,e_n} dans un espace euclidien {E}, tels que {\langle e_i,e_j\rangle\le0} pour {i\ne j}.

Montrer que cette famille est libre si et seulement s’il existe une forme linéaire {f} sur {E} telle que {f(e_i)>0} pour tout {i}.

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Exercice 10. (★★★) Produit scalaire ; Formule du multinôme ; Coordonnées
Soient {n,m\ge1} des entiers et {\langle\cdot,\cdot\rangle} le produit scalaire canonique sur {\mathbb{R}^n}.

Montrer qu’il existe un espace préhilbertien {E} et une application {f:\mathbb{R}^n\to E} tels que {\langle x,x'\rangle^m=\langle f(x),f(x')\rangle_E} pour tous {x,x'}.

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Exercice 11. (★★★) Produit scalaire ; Cauchy-Schwarz ; Développement de l'exponentielle
Trouver un espace préhilbertien {E} et {f:\mathbb{R}\to E} tels que {\exp(-(y-x)^2/2)=\langle f(x),f(y)\rangle} pour tous {x,y}.
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Exercice 12. (★★★) Convexité, Optimisation ; Distance à un sous-espace ; Projection orthogonale
Soient {1\le n\lt m} et {x_1,\ldots,x_r\in\mathbb{R}^m}, muni de sa structure euclidienne canonique.
1) Montrer qu’il existe {U_0\in M_{m,n}(\mathbb{R})} minimisant {\sum\limits_{i=1}^r\lVert x_i-UU^tx_i\rVert^2} parmi les matrices telles que {U^tU=I_n}.
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2) Montrer que {\min_{U\in M_{m,n}(\mathbb{R})}\sum_i\lVert x_i-UU^tx_i\rVert^2 =\min_{U,V\in M_{m,n}(\mathbb{R})}\sum_i\lVert x_i-UV^tx_i\rVert^2.}
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Exercice 13. (★★) Norme de Frobenius ; Bases orthonormées ; Théorème spectral
Munissons {M_n(\mathbb{R})} du produit scalaire {\langle A,B\rangle=\operatorname{tr}(A^tB)}.

Pour {A,B\in S_n(\mathbb{R})}, montrer que {\inf_{\lVert G\rVert=1}\lVert AG-GB\rVert =\min_{(\lambda,\mu)\in\operatorname{Sp}(A)\times\operatorname{Sp}(B)} |\lambda-\mu|.}

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Exercice 14. (★★★) Produit scalaire ; Cauchy-Schwarz ; Matrices positives
Soient {X} un ensemble et {K:X\times X\to\mathbb{R}} tels que chaque matrice {(K(x_i,x_j))_{1\le i,j\le n}} soit symétrique positive. Posons {K_x(y)=K(x,y)} et {E=\operatorname{Vect}(K_x)_{x\in X}\subset\mathbb{R}^X}. Pour {a=\sum\limits_x\lambda_xK_x} et {b=\sum\limits_y\mu_yK_y}, les familles de coefficients étant à support fini, on pose {\langle a,b\rangle=\sum\limits_{x,y}\lambda_x\mu_yK(x,y)}.
1) Montrer que cela définit bien un produit scalaire sur {E}.
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2) Trouver {f:X\to E} tel que {K(x,y)=\langle f(x),f(y)\rangle}.
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Exercice 15. (★★★★★) Espaces euclidiens ; Polarisation ; Bases orthonormées
Soient {E} euclidien et {T:E\to E} tel que {\big|\lVert T(x)-T(y)\rVert-\lVert x-y\rVert\big|\le C\qquad(x,y\in E),}où {C\ge0}. On veut montrer qu’il existe {h\ge0} et un unique {u\in O(E)} tels que {\lVert T(x)-u(x)\rVert\le h} pour tout {x}.
1) Conclure si {C=0}.
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2) Prouver l’unicité de {u}.
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3) Montrer que {u_0(x)=\lim_{n\to\infty}2^{-n}T(2^nx)} est bien défini, linéaire et conserve la norme.
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4) Conclure.
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Exercice 16. (★★★★) Produit scalaire ; Applications lipschitziennes ; Suites extraites
Soient {E} préhilbertien, {F:E\to E} et {G=(I-F)/2}.
1) Montrer que {F} est {1}-lipschitzienne si et seulement si {\langle G(x')-G(x),x'-x\rangle\ge\lVert G(x')-G(x)\rVert^2} pour tous {x,x'}.
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2) Si {F} est {1}-lipschitzienne et possède un point fixe {x^\star}, poser {x_{n+1}=(x_n+F(x_n))/2}.

Montrer que {\lVert F(x_n)-x_n\rVert\le2\lVert x_1-x^\star\rVert/\sqrt n}.

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3) En dimension finie, en déduire que {(x_n)} converge vers un point fixe.
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Exercice 17. (★★★★) Produit scalaire ; Topologie des espaces vectoriels normés ; Convexité, Optimisation
Soit {G} un sous-groupe compact de {GL_n(\mathbb{R})}. On pose {g\cdot A=gAg^t}.
1) Donner un produit scalaire sur {M_n(\mathbb{R})} et sa norme {N_0}.
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2) Montrer que {N(A)=\sup_{g\in G}N_0(g\cdot A)} est une norme sur {S_n(\mathbb{R})}.
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3) Pour {K=\left\{gg^t:g\in G\right\}}, construire un compact convexe {C} contenant {K}, stable par cette action et inclus dans {S_n^{++}(\mathbb{R})}.
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4) Montrer qu’il existe un produit scalaire invariant pour cette action.
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5) La borne {\sup_{A\in C}\sup_{B\in C}\lVert A-B\rVert} est-elle atteinte ? Si oui, est-elle atteinte en un unique {A_0} ?
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Exercice 18. (★★★★) Familles libres ; Formes linéaires ; Hyperplans
Soit {d\ge1}, avec le produit scalaire canonique de {\mathbb{R}^d}.

Déterminer les {n\ge1} pour lesquels il existe {F_n\subset\mathbb{R}^d} de cardinal {n} tel que toute partie {G} de {F_n} s’écrive {\left\{x\in F_n:\langle\omega,x\rangle+b>0\right\}} pour un {\omega\ne0} et un {b\in\mathbb{R}}.

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Exercice 19. (★★★★) Intégration sur un segment ; Inégalité de Cauchy-Schwarz ; Orthogonalité
Soient {x_1,\ldots,x_N\in\mathbb{C}}, {e(y)=e^{2i\pi y}}, {f(t)=\sum\limits_{n=1}^Nx_ne(nt)} et {t_1,\ldots,t_R\in\mathbb{R}}.
a) Montrer {\sum\limits_{r=1}^R|f(t_r)|^2\le NR\sum\limits_{k=1}^N|x_k|^2} et étudier l’égalité.
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b) Posons {\Delta(t)=\inf_{m\in\mathbb{Z}}|m-t|}.

Si {\delta>0} vérifie {\delta\le\min_{i\ne j}\Delta(t_i-t_j)}, montrer {\sum\limits_r|f(t_r)|^2\le(2N\pi+\delta^{-1})\sum\limits_k|x_k|^2}. Indication : montrer {|g(a)|\le(2h)^{-1}\int_{a-h}^{a+h}|g(t)|\,dt+\frac12\int_{a-h}^{a+h}|g'(t)|\,dt} pour {g\in C^1} et {h>0}.

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PC


Exercice 1. (★★) Intégration sur un segment ; Produit scalaire ; Paramétrisation
Soient {A\in\mathcal M_2(\mathbb{R})}, {x_0\in\mathbb{R}^2} et {r>0}.

Calculer {\int_C\langle Ax,x\rangle\,dx}, où {C} est le cercle de centre {x_0} et de rayon {r}.

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Exercice 2. (★) produit scalaire ; endomorphismes positifs et définis positifs ; inversibilité
Sur {\mathbb{R}_n[X]}, on pose {\langle P,Q\rangle=\int_0^1P(x)Q(x)dx}.

Montrer que {M=(\langle X^i,X^j\rangle)_{0\le i,j\le n}} est inversible.

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Exercice 3. (★★★) produit scalaire ; Gram-Schmidt ; dérivées successives
Soient {a_0,\ldots,a_n\in\mathbb{R}} et {\langle P,Q\rangle=\sum\limits_{k=0}^nP^{(k)}(a_k)Q^{(k)}(a_k)} sur {\mathbb{R}_n[X]}.
1) Montrer qu’il s’agit d’un produit scalaire.
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2) Construire une base orthonormée {(P_0,\ldots,P_n)} avec {\deg P_i=i} et coefficient dominant strictement positif.
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3) Déterminer {P_k^{(k)}(a_k)}.
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4) Si tous les {a_i} valent {a}, déterminer {P_k}.
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Exercice 4. (★) Espaces vectoriels et applications linéaires ; orthogonalité ; familles libres et génératrices
Soient {f_1,\ldots,f_k\in\mathbb{R}^n} tels que, pour tout {x\ne0}, il existe {i} avec {\langle x,f_i\rangle>0}.

Donner un exemple et montrer que la famille est génératrice.

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Exercice 5. (★) Matrices et applications linéaires ; produit scalaire ; positivité
Soit {A\in M_n(\mathbb{R})} à coefficients dans {\left\{0,1\right\}}, et {J} la matrice de tous les {1}. S’il existe {k\ge1} tel que {A^tA=kI_n+J}, montrer que {A} est inversible.
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Exercice 6. (★★) projection orthogonale ; points critiques ; extremums locaux et globaux
Montrer que la fonction {f:P\in\mathbb{R}_n[X]\longmapsto\int_0^1(P(x)-e^x)^2\,dx}admet un unique point critique.
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Exercice 7. (★★) projection orthogonale ; distance à un sous-espace ; noyau et image
Soient {A\in M_{n,p}(\mathbb{R})} avec {n>p>\operatorname{rg}A} et {b\in\mathbb{R}^n}.

Déterminer les {x\in\mathbb{R}^p} qui minimisent {\lVert Ax-b\rVert}.

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Exercice 8. (★★) Intégration sur un segment ; Cauchy-Schwarz ; produit scalaire
Trouver les fonctions continues {f:[0,1]\to\mathbb{R}_+^\star} telles que {\int_0^1f=\int_0^11/f=1}.
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Exercice 9. (★) produit scalaire ; orthogonalité
a) Soit un triangle non dégénéré {ABC} dont l’angle {\widehat{ABC}} est aigu.

Montrer {AC^2\lt AB^2+BC^2}.

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b) Soient {e_1,e_2,e_3} non nuls et orthogonaux dans {\mathbb{R}^3}, et {d_i=\left\{te_i:t>0\right\}}.

Montrer que tout triangle {A_1A_2A_3} avec {A_i\in d_i} a ses trois angles aigus.

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Author: Jean-Michel Ferrard

Professeur de mathématiques en classe préparatoire aux grandes écoles.