Espaces euclidiens — Mines-Ponts

Exercices corrigés des Mines-Ponts sur le thème « espaces euclidiens », regroupés par filière.

MP–MPI


Exercice 1. (★★) projection orthogonale ; adjoint ; normes
Pour un endomorphisme {p} d’un espace euclidien, montrer l’équivalence de : {p} est un projecteur orthogonal ; {p^2=p=p^\star} ; {p^2=p} et {\lVert p(x)\rVert\leq\lVert x\rVert} pour tout {x}.
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Exercice 2. (★★★) trace ; endomorphismes autoadjoints ; produit scalaire
Dans {E=\mathbb{R}_n[X]}, muni de {\langle P,Q\rangle=\int_0^1PQ}, on pose {u(P)(x)=\int_0^1(x+t)^nP(t)\,dt}.

Montrer que {u} est un endomorphisme symétrique et calculer sa trace.

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Exercice 3. (★★★) théorème spectral ; éléments propres ; sous-espaces stables
Soit {f} un endomorphisme symétrique d’un espace euclidien non nul {E}, et {S} sa sphère unité.

Montrer que {x\mapsto\langle f(x),x\rangle} atteint son maximum en {x_0}, que {x_0} est vecteur propre, puis retrouver le théorème spectral.

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Exercice 4. (★★) théorème spectral ; adjoint ; bases orthonormées
Montrer que tout endomorphisme {f} d’un espace euclidien admet une base orthonormée dont l’image par {f} est orthogonale.
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Exercice 5. (★★) matrices orthogonales ; éléments propres ; déterminant
Soit {M\in O_n(\mathbb{R})} et {M'} obtenue en changeant le signe de sa dernière colonne.

Montrer que {M} ou {M'} possède la valeur propre {-1}.

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Exercice 6. (★★★) adjoint ; changements de bases ; produit scalaire
Montrer que {A\in M_n(\mathbb{R})} est antisymétrique si et seulement si {P^{-1}AP} a une diagonale nulle pour toute {P\in O_n(\mathbb{R})}.
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Exercice 7. (★★) Cauchy-Schwarz ; matrices définies positives ; théorème spectral
Soit {f} symétrique défini positif.

Montrer {\langle f(x),x\rangle\langle f^{-1}(x),x\rangle\geq\lVert x\rVert^4} et préciser le cas d’égalité.

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Exercice 8. (★★★) théorème spectral ; développements usuels ; trace
Soit {A\in S_n(\mathbb{R})}.

Montrer qu’il existe {\alpha>0} tel que, pour {|x|\lt \alpha}, {\det(I_n+xA)=\exp\left(\sum_{k=1}^{\infty} \frac{(-1)^{k-1}}k\operatorname{tr}(A^k)x^k\right).}

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Exercice 9. (★★★) réduction des isométries ; polynômes annulateurs ; éléments propres
Soit {M\in M_n(\mathbb{R})} telle que {M^T=M^2} et {\operatorname{Sp}(M)\cap\mathbb{R}=\varnothing}.

Déterminer {\chi_M}, montrer {M\in O_n(\mathbb{R})} et décrire l’endomorphisme associé, pour {n=2} puis en général.

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Exercice 10. (★★) projection orthogonale ; réflexions ; matrices orthogonales
Soit {U\in\mathbb{R}^n} unitaire et {A=I_n-2UU^T}.

Montrer {A\in O_n(\mathbb{R})} et caractériser son endomorphisme.

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Exercice 11. (★★★) Cauchy-Schwarz ; théorème spectral ; projecteurs orthogonaux
Soit {A\in S_d(\mathbb{R})} telle que {A^n\to B}.

Montrer {\sum\limits_{i,j}|b_{ij}|\leq d\sqrt{\operatorname{rg}B}}.

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Exercice 12. (★★★) matrices définies positives ; théorème spectral ; suites récurrentes
Soit {A\in S_3(\mathbb{R})} inversible, {U_0=I_3} et {U_{n+1}=(U_n+A^2U_n^{-1})/2}.

Montrer que ces matrices sont bien définies et inversibles, que {U_n\to B}, puis calculer {B^2} et montrer {B} symétrique.

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Exercice 13. (★★) déterminant ; exponentielle de matrice ; matrices définies positives
Soit {S\in S_n(\mathbb{R})} et un intervalle {I} contenant {0}.

Déterminer l’unique fonction dérivable {M:I\to S_n(\mathbb{R})} telle que {M'=SM+MS}, {M(0)=I_n}.

Montrer {M(t)} définie positive et calculer son déterminant.

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Exercice 14. (★) symétries orthogonales ; sommes orthogonales ; commutation
Si {A,B} sont deux sous-espaces orthogonaux d’un espace euclidien, montrer que leurs symétries orthogonales commutent et ont pour produit la symétrie par rapport à {(A+B)^\perp}.
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Exercice 15. (★★★) Orthogonalité ; Convergence de suites d’endomorphismes ; Projecteurs orthogonaux
Trouver les endomorphismes euclidiens préservant l’orthogonalité, puis étudier {u_n=n^{-1}\sum\limits_{k=0}^{n-1}f^k} pour un tel endomorphisme.
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Exercice 16. (★★★) rotations ; réduction des isométries ; commutation
Énoncer la réduction d’une rotation de {\mathbb{R}^3}.

Montrer que deux rotations de même axe commutent, ainsi que deux demi-tours d’axes orthogonaux.

Montrer que ces cas décrivent les rotations qui commutent.

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Exercice 17. (★★★) relations coefficients-racines ; sous-espaces stables ; rotations
Pour {A=\begin{pmatrix}a&b&c\\[4pt]c&a&b\\[4pt]b&c&a\end{pmatrix}} réelle :
1) montrer {A\in SO_3} exactement lorsque {a,b,c} sont les racines de {X^3-X^2+t}, pour {t} dans un intervalle à déterminer ;

2) trouver une droite et un plan stables ;

3) caractériser l’endomorphisme si {A\in SO_3}.

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Exercice 18. (★★★) projecteurs orthogonaux ; adjoint ; commutation
Pour deux projecteurs orthogonaux {p,q}, montrer que {qp} est un projecteur exactement lorsqu’ils commutent.
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Exercice 19. (★★★) rotations ; groupe orthogonal ; commutation
Déterminer les matrices réelles commutant avec toutes les matrices de {O_n}, puis avec toutes celles de {SO_n}.
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Exercice 20. (★★★★) sous-espaces stables ; adjoint ; polynômes annulateurs
En dimension euclidienne quatre, déterminer les {f\ne0} tels que {\operatorname{tr}f=0}, {f+f^4=0} et {f^\star=-f^2}.
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Exercice 21. (★★) Matrices orthogonales ; Projecteurs orthogonaux ; Convergence de suites d’endomorphismes
Pour {M\in O_n(\mathbb{R})}, étudier {C_k=(k+1)^{-1}\sum\limits_{j=0}^kM^j}.
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Exercice 22. (★★) noyau et image ; adjoint ; déterminant
Montrer qu’une matrice antisymétrique réelle est semblable à {\operatorname{diag}(B,0)} avec {B} inversible, et que sa taille est paire.
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Exercice 23. (★★★) adjoint ; théorème spectral ; sous-espaces stables
Montrer qu’une matrice antisymétrique réelle se réduit en blocs antisymétriques de taille au plus deux.
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Exercice 24. (★★★) noyau et image ; isométries vectorielles ; bases orthonormées
Si {A^TA=B^TB} pour deux matrices réelles, montrer {B=QA} avec {Q} orthogonale.
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Exercice 25. (★) matrices positives ; théorème spectral ; déterminants principaux
Pour {A} symétrique positive, montrer que son déterminant et ceux de ses sous-matrices principales initiales sont positifs ou nuls.
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Exercice 26. (★★) Cauchy-Schwarz ; théorème spectral ; projecteurs orthogonaux
Si {A} est symétrique réelle et {A^k\to B=(b_{ij})}, montrer {\sum\limits_{i,j}|b_{ij}|\le n\sqrt{\operatorname{rg}B}}.
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Exercice 27. (★★) Cauchy-Schwarz ; matrices orthogonales ; comparaison de normes
Pour {A\in O_n(\mathbb{R})}, montrer {|\sum\limits_{i,j}a_{ij}|\le n\le\sum\limits_{i,j}|a_{ij}|\le n\sqrt n}.
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Exercice 28. (★★) théorème spectral ; Cauchy-Schwarz ; trace
Pour {A} symétrique réelle, montrer {(\operatorname{tr}A)^2\le\operatorname{rg}A\sum\limits_{i,j}a_{ij}^2}.
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Exercice 29. (★★) matrices positives ; maximum ; théorème spectral
Pour {S} symétrique positive, calculer {\max_{O\in O_n}\operatorname{tr}(OS)}.
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Exercice 30. (★★★) matrices positives ; exponentielle de matrice ; extremums
Pour {u} euclidien, montrer que {T=\left\{\operatorname{tr}(uv):v\in O(E)\right\}} est majoré.

Montrer {e^{tu}\in O(E)} si {u} est antisymétrique.

Montrer que le maximum de {T} est atteint en {I} exactement lorsque {u} est symétrique positif.

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Exercice 31. (★★) théorème spectral ; trace ; matrices diagonales
Si les coefficients diagonaux d’une matrice symétrique réelle sont ses valeurs propres avec multiplicité, montrer qu’elle est diagonale.
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Exercice 32. (★★) Cauchy-Schwarz ; norme de Frobenius ; éléments propres
Si {\sum\limits_ix_i=0}, montrer {|x_j|\le\sqrt{(n-1)/n}\lVert x\rVert_2}.

En déduire, pour une valeur propre {\lambda} de {A} symétrique, {\left|\lambda-\frac{\operatorname{tr}A}{n}\right| \le\sqrt{\frac{n-1}{n}}\sqrt{\lVert A\rVert_2^2-\frac{(\operatorname{tr}A)^2}{n}}.}

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Exercice 33. (★) matrices définies positives ; théorème spectral ; polynômes de matrices
Si {A} est symétrique et {a\lVert X\rVert^2\le\langle X,AX\rangle\le b\lVert X\rVert^2} pour tout {X}, et si {P>0} sur {[a,b]}, montrer {P(A)} définie positive.
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Exercice 34. (★★★) éléments propres ; adjoint ; matrices orthogonales
Pour {A} antisymétrique réelle, montrer que ses valeurs propres sont imaginaires pures et que {(I+A)(I-A)^{-1}} est orthogonale.

Pour {Q\in SO_2}, résoudre {(I+A)(I-A)^{-1}=Q} parmi les {A} antisymétriques.

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Exercice 35. (★★★★) Groupe symétrique, déterminants ; matrices positives ; concavité du logarithme
Pour {A} symétrique définie positive et {B} symétrique positive, construire {C} définie positive avec {C^2=A^{-1}}.

Pour {D=CBC}, montrer {\det(I+D)^{1/n}\ge1+\det(D)^{1/n}}, puis {\det(A+B)^{1/n}\ge\det(A)^{1/n}+\det(B)^{1/n}}. Étendre au cas où {A,B} sont seulement positives.

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Exercice 36. (★★) racine carrée positive ; matrices positives ; trace
Montrer qu’une matrice symétrique {A} est positive exactement si {\operatorname{tr}(AB)\ge0} pour toute matrice symétrique positive {B}.
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Exercice 37. (★★★) Cauchy-Schwarz ; matrices définies positives ; changements de bases
Pour {q(x,y,z)=(x+z)^2+2xy+4yz}, déterminer {a,b,c} tels que {q=a(x+y+z)^2+b(y-z)^2+cz^2}.

Est-elle définie positive ?

Trouver les plans sur lesquels sa restriction est définie positive.

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Exercice 38. (★★) convexité ; théorème spectral ; adhérence
Pour un intervalle {I\subset\mathbb{R}}, poser {S_n(I)=\left\{M\in\mathcal S_n(\mathbb{R}):\operatorname{Sp}M\subset I\right\}}.

Montrer sa convexité et {\overline{S_n(I)}=S_n(\overline I)}.

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Exercice 39. (★★★) espaces tangents ; exponentielle de matrice ; matrices orthogonales
Déterminer {T_{I_n}SO_n(\mathbb{R})}, puis {T_MSO_n(\mathbb{R})} pour {M\in SO_n(\mathbb{R})}.
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Exercice 40. (★★★) adjoint ; produit scalaire ; formes linéaires
Soit {(a,b,x_0)} une famille libre d’un espace euclidien {E}.

Trouver une condition nécessaire et suffisante pour qu’il existe {u\in\mathcal L(E)} tel que {u(x_0)=a} et {u^\star(x_0)=b}.

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Exercice 41. (★★★) projecteurs orthogonaux ; orthogonalité ; noyau et image
Soient {E} un espace euclidien et {p,q} des projecteurs orthogonaux.

Montrer que {q\circ p} est un projecteur si et seulement si c’est un projecteur orthogonal.

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Exercice 42. (★★★) éléments propres ; normes subordonnées ; orientation
Soient {E} un espace euclidien et {u,v\in O(E)} tels que {\det(u)\det(v)\lt 0}.

Calculer {\lVert v-u\rVert_{\mathrm{op}}}.

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Exercice 43. (★★★) éléments propres ; théorème spectral ; rang
Soient {n\ge3} et {A,B\in\mathbb{R}^n} non colinéaires. On pose {M=AB^T+BA^T}.
1) Montrer que {M} est diagonalisable.

2) Déterminer {\operatorname{rg}M}.

3) Déterminer les valeurs propres et les sous-espaces propres de {M}.

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Exercice 44. (★★★) matrices par blocs ; matrices orthogonales ; sous-groupes
Soit {J=\begin{pmatrix}0_n&I_n\\[4pt]I_n&0_n\end{pmatrix}} et {G=\left\{M\in M_{2n}(\mathbb{R}):M^TJM=J\right\}}.
1) Montrer que {G} est un sous-groupe de {GL_{2n}(\mathbb{R})}.
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2) Caractériser les éléments de {O_{2n}(\mathbb{R})\cap G}.
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Exercice 45. (★★★) exponentielle de matrice ; réduction des isométries ; orientation
Décrire {\left\{e^A:A\in A_n(\mathbb{R})\right\}}.
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Exercice 46. (★★) caractérisation en dimension finie ; matrices orthogonales ; bornes atteintes
Soient {f:M_n(\mathbb{R})\to\mathbb{R}_+^\star} continue et {A\in A_n(\mathbb{R})}.

Montrer que {\inf_{x\in\mathbb{R}}f(e^{xA})>0}.

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Exercice 47. (★★★★) matrices orthogonales ; projection orthogonale ; similitude
1) Trouver toutes les applications {f:\mathbb{R}^n\to GL_n(\mathbb{R})} telles que {f(Px)=Pf(x)P^{-1}} pour tous {x\in\mathbb{R}^n} et {P\in GL_n(\mathbb{R})}.
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2) Même question en remplaçant {GL_n(\mathbb{R})} par {O_n(\mathbb{R})}.
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Exercice 48. (★★★) matrices orthogonales ; rotations ; inversibilité
1) Soit {A\in A_n(\mathbb{R})}.

Montrer que {\operatorname{Sp}_{\mathbb{C}}(A) \subset i\mathbb{R}}.

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2) On note {L=\left\{M\in SO_n(\mathbb{R}):-1\notin\operatorname{Sp}(M)\right\}}.

Montrer que {\varphi:M\mapsto(I_n+M)(I_n-M)^{-1}} est une bijection de {A_n(\mathbb{R})} sur {L}.

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3) Soit {Q\in SO_2(\mathbb{R})}.

Résoudre {(I_2+X)(I_2-X)^{-1}=Q} pour {X\in A_2(\mathbb{R})}.

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Exercice 49. (★★) Cauchy-Schwarz ; matrices orthogonales ; normes usuelles
Soit {A=(a_{ij})\in O_n(\mathbb{R})}.

Montrer que {\left|\sum_{i,j=1}^n a_{ij}\right|\le n \le\sum_{i,j=1}^n|a_{ij}|\le n\sqrt n.}

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Exercice 50. (★★★) endomorphismes définis positifs ; adjoint ; projecteurs orthogonaux
Soit {E} un espace réel de dimension {n\ge2}. Pour un produit scalaire {\Phi}, on note {O_\Phi(E)} son groupe d’isométries et {S^{++}_\Phi(E)} ses endomorphismes autoadjoints définis positifs.
1) On fixe {\Phi}.

Montrer l’équivalence entre : (i) {\Psi} est un produit scalaire ;

(ii) il existe {a\in S^{++}_\Phi(E)} tel que {\Psi(x,y)=\Phi(a(x),y)}.

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2) Pour {u\in O_\Phi(E)}, donner une condition nécessaire et suffisante pour que {u\in O_\Psi(E)}, à l’aide de {a}.
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3) Si {\mathcal P} est l’ensemble des produits scalaires sur {E}, déterminer {\bigcap_{\Psi\in\mathcal P}O_\Psi(E)}.
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Exercice 51. (★★) théorème spectral ; orthogonalité ; bases orthonormées
Soit {M\in M_n(\mathbb{R})}.

Montrer qu’il existe une base orthonormée {(e_1,\ldots,e_n)} de {\mathbb{R}^n} telle que {(Me_1,\ldots,Me_n)} soit orthogonale.

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Exercice 52. (★★★) Cauchy-Schwarz ; endomorphismes positifs ; théorème spectral
Soit {S\in S_n(\mathbb{R})}.
1) Montrer l’équivalence de : (i) {x^TSx\ge0} pour tout {x\in\mathbb{R}^n} ;

(ii) {\operatorname{Sp}S\subset\mathbb{R}_+} ;

(iii) il existe {T\in S_n(\mathbb{R})} telle que {S=T^2}.

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2) Ces conditions étant réalisées, montrer que {s_{ii}x^2+2s_{ij}xy+s_{jj}y^2\ge0} pour {i\ne j} et {x,y\in\mathbb{R}}.

En déduire {s_{ij}^2\le s_{ii}s_{jj}}.

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3) On suppose tous les coefficients de {S} non nuls et on pose {T=(1/s_{ij})}.

Montrer que {T\in S_n^+(\mathbb{R})} si et seulement si {\operatorname{rg}S=1}.

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Exercice 53. (★★) théorème spectral ; endomorphismes positifs ; polynômes d’endomorphismes
Soit {A\in M_n(\mathbb{R})}.
1) Donner une condition nécessaire et suffisante pour qu’il existe {S\in S_n(\mathbb{R})} telle que {A=S^2+S+I_n}.

2) À quelle condition {S} est-elle unique ?

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Exercice 54. (★★) théorème spectral ; endomorphismes définis positifs ; positivité de l’intégrale
Soit {A=(1/(i+j))_{1\le i,j\le n}}.

Montrer que {A} est diagonalisable et que son spectre est inclus dans {\mathbb{R}_+^\star}.

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Exercice 55. (★★★★★) théorème spectral ; endomorphismes définis positifs ; inégalités de convexité
Soit {A_n=(1/(i+j+1))_{0\le i,j\le n}}.

Montrer que ses valeurs propres appartiennent à {]0,\pi[} et que sa plus petite valeur propre est inférieure à {1/(2n+1)}. On pourra montrer que, pour {P\in\mathbb{R}[X]}, {\int_{-1}^1P(t)\,dt+\int_0^\pi P(e^{i\theta})ie^{i\theta}\,d\theta=0.}

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Exercice 56. (★) théorème spectral ; endomorphismes définis positifs ; polynômes d’endomorphismes
Soient {E} un espace euclidien, {u\in S(E)}, {a\lt b} réels et {P\in\mathbb{R}[X]} tel que {P(t)>0} sur {[a,b]}. On suppose {a\lVert x\rVert^2\le\langle u(x),x\rangle\le b\lVert x\rVert^2} pour tout {x\in E}.

Montrer que {P(u)\in S^{++}(E)}.

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Exercice 57. (★★★★★) matrices orthogonales ; bases orthonormées ; théorème spectral
Soit {M\in M_n(\mathbb{R})}.

Montrer que {M} est combinaison linéaire de quatre matrices orthogonales.

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Exercice 58. (★★★) endomorphismes définis positifs ; théorème spectral ; trace
Soit {M\in GL_n(\mathbb{R})}.
1) Montrer qu’il existe un unique couple {(O,S)\in O_n(\mathbb{R})\times S_n^{++}(\mathbb{R})} tel que {M=OS}.
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2) Déterminer {\sup_{A\in O_n(\mathbb{R})}\operatorname{tr}(AM)}.
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Exercice 59. (★★) endomorphismes positifs ; noyau et image ; adjoint
Soit {E} un espace euclidien.
1) Pour {u\in S(E)}, montrer que {E=\ker u\oplus\operatorname{Im}u}.
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2) Pour {u\in S^+(E)}, montrer qu’il existe {h\in S^+(E)} tel que {u=h^2}.
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3) Soient {f,g\in S^+(E)} tels que {\ker(f+g)=\ker f\cap\ker g}.

Montrer que {\operatorname{Im}(f+g)=\operatorname{Im}f+\operatorname{Im}g}.

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Exercice 60. (★★★) sous-espaces stables ; théorème spectral ; endomorphismes positifs
Soient {n,k\in\mathbb{N}^\star}.

Étudier l’injectivité et la surjectivité de {f:S_n(\mathbb{R})\to S_n(\mathbb{R})}, {f(A)=A^k}.

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Exercice 61. (★★★) théorème spectral ; matrices orthogonales ; bases orthonormées
Soit {M\in GL_n(\mathbb{R})}.
1) Montrer qu’il existe {P\in O_n(\mathbb{R})} et {D=\operatorname{Diag}(\lambda_1,\ldots,\lambda_n)}, {\lambda_i>0}, tels que {P^TM^TMP=D^2}.
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2) Si {V_i} sont les colonnes de {MP}, montrer que la matrice {Q} de colonnes {V_i/\lambda_i} est orthogonale.
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3) Montrer qu’il existe {O,O'\in O_n(\mathbb{R})} tels que {M=ODO'}.
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4) Montrer le même résultat pour {M} non inversible.
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Exercice 62. (★★★) Groupe symétrique, déterminants ; endomorphismes définis positifs ; théorème spectral
Soit {n\ge2}.
1) Pour {S\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, montrer qu’il existe {P\in GL_n(\mathbb{R})} tel que {S=P^TP}.
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2) Déterminer le sous-espace engendré par {S_n^{++}(\mathbb{R})}.
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3) Pour {A_1,\ldots,A_k\in S_n^{++}(\mathbb{R})} et {\alpha_1,\ldots,\alpha_k\in\mathbb{R}}, montrer que {|\det(\alpha_1A_1+\cdots+\alpha_kA_k)| \le\det(|\alpha_1|A_1+\cdots+|\alpha_k|A_k).}
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Exercice 63. (★★) Cauchy-Schwarz ; théorème spectral ; normes subordonnées
Soient {E} un espace euclidien et {u\in\mathcal L(E)}.
1) Montrer que {|||u|||=\sup_{\lVert x\rVert=1}\lVert u(x)\rVert =\sup_{\lVert x\rVert\le1}\lVert u(x)\rVert}.
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2) Montrer que {|||u|||=\sup_{\lVert x\rVert=\lVert y\rVert=1}|\langle u(x),y\rangle| =\sup_{\lVert x\rVert,\lVert y\rVert\le1}|\langle u(x),y\rangle|.}
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3) Si {u} est symétrique, montrer que {|||u|||=\sup_{\lVert x\rVert=1}|\langle u(x),x\rangle| =\sup_{\lVert x\rVert\le1}|\langle u(x),x\rangle|.}
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Exercice 64. (★★) théorème spectral ; normes subordonnées ; inversibilité
On munit {M_n(\mathbb{R})} de la norme subordonnée à la norme euclidienne canonique. Soit {A\in GL_n(\mathbb{R})}.

Si {r} et {R} sont la plus petite et la plus grande valeur propre de {A^TA}, montrer que {\lVert A\rVert^2=R} et {\lVert A^{-1}\rVert^{-2}=r}.

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Exercice 65. (★★★) théorème spectral ; systèmes à coefficients constants ; exponentielle de matrice
Soit {S\in S_n(\mathbb{R})}.

Montrer qu’il existe une unique fonction {M:\mathbb{R}\to S_n(\mathbb{R})} telle que {M(0)=I} et {M'=SMS}.

Quand est-elle bornée ?

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Exercice 66. (★★★) adjoint ; exponentielle de matrice ; problème de Cauchy
Soient {E} un espace euclidien et {u:\mathbb{R}\to SO(E)} dérivable.

Montrer l’équivalence entre {u(s+t)=u(s)u(t)} pour tous {s,t}, et l’existence de {a\in A(E)} tel que {u(t)=e^{ta}} pour tout {t}.

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Exercice 67. (★★★) Espaces tangents ; Exponentielle de matrice ; Différentielle
Déterminer les espaces tangents en {I_n} à {SL_n(\mathbb{R})} et à {O_n(\mathbb{R})} dans {M_n(\mathbb{R})}.
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Exercice 68. (★★★) rotations et réflexions ; sous-espaces stables ; réduction des isométries
Soient {E} un espace euclidien de dimension trois et {f,g\in\mathrm{SO}(E)}.
1) S’ils fixent un même vecteur non nul, montrer qu’ils commutent.
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2) S’ils commutent, montrer qu’ils fixent un même vecteur non nul ou qu’ils sont des symétries orthogonales par rapport à deux droites orthogonales.
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Exercice 69. (★★) projecteurs orthogonaux ; orthogonalité ; adjoint
Soient {E} un espace euclidien et {p} un projecteur.

Montrer l’équivalence : i) {p} est orthogonal ;

ii) {\lVert p(x)\rVert\le\lVert x\rVert} pour tout {x} ;

iii) {p} est symétrique.

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Exercice 70. (★★) projection orthogonale ; endomorphismes définis positifs ; distance à un sous-espace
On munit {\mathbb{R}^n} de son produit scalaire canonique. Soient {A\in\mathcal M_{n,p}(\mathbb{R})}, {n\ge p}, de rang {p}, et {b\in\mathbb{R}^n}.
1) Montrer que {x\mapsto\lVert Ax-b\rVert^2} possède un minimum atteint en un unique {x_0\in\mathbb{R}^p}.

2) Montrer que {x_0} est l’unique solution de {A^TAx=A^Tb}.

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Exercice 71. (★★) Cauchy-Schwarz ; matrices orthogonales ; normes usuelles
Soit {M\in\mathrm O_n(\mathbb{R})}.

Montrer que {\left|\sum_{i,j=1}^nm_{ij}\right|\le n\le\sum_{i,j=1}^n|m_{ij}|\le n^{3/2}.}

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Exercice 72. (★★★) produit scalaire ; groupe orthogonal ; matrices symétriques
Soit {E} un espace vectoriel réel de dimension {n\ge1}, muni de deux produits scalaires {\phi,\psi}.

Si {\mathrm O(E,\psi)\subset\mathrm O(E,\phi)}, montrer que ces deux groupes sont égaux.

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Exercice 73. (★★★) produit scalaire ; groupe orthogonal ; matrices symétriques
Montrer que deux produits scalaires sur un espace euclidien ayant le même groupe orthogonal sont proportionnels.
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Exercice 74. (★★★★) orthogonalité ; exponentielle de matrice ; théorème spectral
On munit {\mathcal M_n(\mathbb{R})} de son produit scalaire canonique et on pose {V_n=\operatorname{Vect}(\mathrm{SO}_n(\mathbb{R}))}.
1) Expliciter {V_2}.
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2) Pour {n\ge3}, montrer que {\exp(\mathcal A_n(\mathbb{R}))\subset\mathrm{SO}_n(\mathbb{R})} et {V_n^\perp\subset\mathcal A_n(\mathbb{R})^\perp}.
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3) Montrer que {V_n=\mathcal M_n(\mathbb{R})} pour {n\ge3}.
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Exercice 75. (★★★) adjoint ; orthogonalité ; noyau et image
Soit {A\in\mathcal M_n(\mathbb{R})} avec {A^2=0}.

Montrer que {\operatorname{Im}(A+A^T)=\operatorname{Im}A+\operatorname{Im}A^T}.

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Exercice 76. (★★★) théorème spectral ; orthogonalité ; nilpotence
Soient {M,N\in\mathcal M_n(\mathbb{R})} non nulles, {N} étant nilpotente d’indice {n}.
1) Montrer que {\operatorname{rg}N=n-1}.
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2) Si {MN^T=N^TM=NM^T}, montrer que {\mathbb{R}^n=\operatorname{Im}M\mathbin{\oplus^\perp}\operatorname{Im}N}.
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3) Étudier la réciproque.
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Exercice 77. (★★★) théorème spectral ; endomorphismes positifs ; isométries
1) Pour {A\in\mathcal S_n(\mathbb{R})}, montrer l’équivalence entre {x^TAx\ge0} pour tout {x} et {\operatorname{Sp}A\subset\mathbb{R}_+}.
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2) Montrer que {A^TA\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})} pour toute matrice réelle {A}.
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3) Pour {S\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})}, montrer l’existence de {A} avec {S=A^TA}, puis déterminer toutes ces matrices {A}.
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Exercice 78. (★★★) théorème spectral ; bases orthonormées ; sous-espaces stables
1) Montrer que {A\in\mathcal M_n(\mathbb{R})} est antisymétrique si et seulement si tous les coefficients diagonaux de {P^{-1}AP} sont nuls pour tout {P\in\mathrm O_n(\mathbb{R})}.
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2) Montrer qu’une matrice antisymétrique a un rang pair.
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Exercice 79. (★★★) matrices orthogonales ; produit scalaire ; trace
On pose {\sigma(A)=\sum\limits_{i,j=1}^na_{ij}^2}.
1) Calculer {\sigma(\Omega)} pour {\Omega\in\mathrm O_n(\mathbb{R})}.
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2) Montrer que {\sigma(\Omega^TA\Omega)=\sigma(A)}.
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3) Calculer {\sigma(A)} si {A} représente une projection orthogonale dans une base orthonormée.
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4) Déterminer les {P\in\mathrm{GL}_n(\mathbb{R})} tels que {\sigma(P^{-1}AP)=\sigma(A)} pour toute {A}.
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Exercice 80. (★★) endomorphismes positifs ; noyau et image ; orthogonalité
Soit {E} un espace euclidien.
1) Si {u} est symétrique, montrer que {E=\ker u\oplus\operatorname{Im}u}.
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2) Si {u} est symétrique positif, montrer qu’il existe {h} symétrique positif tel que {u=h^2}.
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3) Pour {f,g} symétriques positifs, montrer que {\ker(f+g)=\ker f\cap\ker g}.

Que dire de {\operatorname{Im}(f+g)} ?

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Exercice 81. (★★★) inversibilité ; matrices orthogonales ; calcul matriciel
On considère {C:A\in\mathcal A_n(\mathbb{R})\mapsto(I_n-A)^{-1}(I_n+A)\in\mathrm{SO}_n(\mathbb{R})}.
1) Montrer que {C} est bien définie.
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2) Étudier l’inversibilité de {I+C(A)} et montrer que {C} est injective.

Est-elle surjective ? Sinon, donner son image.

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Exercice 82. (★★★★) groupe orthogonal ; matrices par blocs ; projecteurs orthogonaux
Déterminer les applications {f:\mathbb{R}^n\to\mathcal M_n(\mathbb{R})} telles que {f(PX)=Pf(X)P^{-1}} pour tout {X} et tout {P\in\mathrm O_n(\mathbb{R})}.
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Exercice 83. (★★★) comatrice ; endomorphismes positifs ; continuité polynomiale
Montrer que, si {M\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})}, alors {\operatorname{Com}(M)\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})}.
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Exercice 84. (★★) endomorphismes définis positifs ; théorème spectral ; formes quadratiques
Soit {A=(a_{ij})\in\mathcal S_n(\mathbb{R})} de spectre strictement positif.
1) Montrer que {a_{ii}>0} et {a_{ij}^2\le a_{ii}a_{jj}}.
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2) Montrer que {\max_{i,j}|a_{ij}|=\max_ka_{kk}}.
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3) Que dire de {A_{ij}=\begin{pmatrix}a_{ii}&a_{ij}\\[4pt]a_{ji}&a_{jj}\end{pmatrix}} pour {i\lt j} ?
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Exercice 85. (★★) éléments propres ; théorème spectral ; parties convexes
Soient {A,B\in\mathcal S_n(\mathbb{R})}.

Si un intervalle {I} contient toutes leurs valeurs propres, montrer qu’il contient celles de {(1-t)A+tB} pour tout {t\in[0,1]}.

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Exercice 86. (★★) endomorphismes définis positifs ; positivité de l’intégrale ; théorème spectral
Montrer que le spectre de {A=(1/(i+j))_{1\le i,j\le n}} est inclus dans {\mathbb{R}_+^\star}.
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Exercice 87. (★★★★) Fonctions d’une variable réelle ; trace ; endomorphismes positifs
1) Si {U,V\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})}, montrer qu’il existe {R\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})} avec {U=R^2}, puis que {\operatorname{tr}(UV)\ge0}.
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2) Pour un intervalle ouvert {I}, {f:I\to\mathcal M_n(\mathbb{R})} dérivable et {P\in\mathbb{R}[X]}, montrer que {\alpha:t\mapsto\operatorname{tr}P(f(t))} est dérivable et calculer sa dérivée.
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3) Si {A,B,B-A\in\mathcal S_n^+(\mathbb{R})}, montrer que {\operatorname{tr}(e^A)\le\operatorname{tr}(e^B)}.
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Exercice 88. (★★★) endomorphismes définis positifs ; théorème spectral ; trace
Soit {M\in\mathrm{GL}_n(\mathbb{R})}.
1) Montrer qu’il existe un unique {(O,S)\in\mathrm O_n(\mathbb{R})\times\mathcal S_n^{++}(\mathbb{R})} tel que {M=OS}.
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2) Calculer {\sup\left\{\operatorname{tr}(AM):A\in\mathrm O_n(\mathbb{R})\right\}}.
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Exercice 89. (★★★) dimension ; théorème spectral ; bornes atteintes
Soient {E} euclidien de dimension {n>0} et {u} symétrique, de valeurs propres {\lambda_1\le\cdots\le\lambda_n}. On note {G_k} l’ensemble des sous-espaces de dimension {k} et {S} la sphère unité.
1) Pour {V\ne0}, montrer que {x\mapsto\langle x,ux\rangle} a un maximum et un minimum sur {V\cap S}.
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2) Montrer que, pour {1\le k\le n}, {\lambda_k=\min_{V\in G_k}\max_{x\in V\cap S}\langle x,ux\rangle =\max_{V\in G_{n+1-k}}\min_{x\in V\cap S}\langle x,ux\rangle.}
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Exercice 90. (★★★) surjectivité ; théorème spectral ; différentiabilité
Soit {f:P\in\mathcal M_n(\mathbb{R})\mapsto P^TP\in\mathcal S_n(\mathbb{R})}.
1) Si {M} est inversible, montrer que {df(M)} est surjective.
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2) Pour {g=f|_{\mathcal S_n(\mathbb{R})}} et {M} symétrique inversible, {dg(M)} est-elle surjective ?
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Exercice 91. (★★★) Calcul différentiel ; extremums sur un compact ; endomorphismes autoadjoints
Soient {E} euclidien non nul, {S} sa sphère unité et {u} symétrique. On pose {f(x)=\langle ux,x\rangle}, {g(x)=\lVert x\rVert^2-1}.
1) Calculer leurs différentielles.
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2) Montrer que {f|S} atteint un maximum en un vecteur {e}.
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3) Montrer que {e} est propre pour {u}.
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PSI


Exercice 1. (★★) Diagonalisation orthogonale ; Dimension ; Commutation
Soit {J_n} la matrice dont tous les coefficients valent {1}.

Montrer {J_n=P_n\operatorname{diag}(0,\ldots,0,n)P_n^{-1}} pour une matrice orthogonale {P_n}.

Donner {P_2,P_3}, puis la dimension du commutant de {J_3}.

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Exercice 2. (★★) Orthogonalité ; Sous-espaces stables ; Bases orthonormées
Un endomorphisme {f} d’un espace euclidien est dit antisymétrique si {\langle f(x),y\rangle=-\langle x,f(y)\rangle}.
1) Montrer l’équivalence avec {\langle f(x),x\rangle=0} pour tout {x}.
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2) Montrer {\ker f\perp\operatorname{Im}f}.
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3) Pour {s=f^2}, montrer que {s} est symétrique, de spectre négatif ou nul, et {\ker s=\ker f}.
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4) En dimension {3}, trouver une base orthonormée où la matrice est {\begin{pmatrix}0&0&0\\[4pt]0&0&-\alpha\\[4pt]0&\alpha&0\end{pmatrix}}.
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Exercice 3. (★★) Rang ; Éléments propres ; Matrices positives
Soit {(V_1,\ldots,V_m)} une famille libre de vecteurs propres réels de {A\in M_n(\mathbb{R})}.

Pour {Q=(V_1\ \cdots\ V_m)} et {S=QQ^T}, montrer {S\in S_n^+(\mathbb{R})}, {\operatorname{rang}S=m} et {AS=SA^T}.

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Exercice 4. (★★) Théorème spectral ; Cauchy-Schwarz ; Matrices définies positives
Soit {A} symétrique définie positive.
1) Montrer l’existence et l’unicité d’une racine carrée symétrique définie positive {B}.
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2) Exprimer {\langle AX,X\rangle} dans une base orthonormée propre de {A}.
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3) Montrer {\lVert X\rVert^4\leq\langle AX,X\rangle\langle A^{-1}X,X\rangle} et caractériser l’égalité.
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Exercice 5. (★★) Norme issue d’un produit scalaire ; Matrices positives ; Théorème spectral
Pour {A\in S_n(\mathbb{R})}, montrer : {A\geq0} si et seulement si {A=B^TB} pour une matrice {B} ; {A>0} si et seulement si une telle {B} est inversible.

Si {A>0}, montrer que {X\mapsto\sqrt{X^TAX}} est une norme issue d’un produit scalaire.

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Exercice 6. (★★★) Rotations de l’espace ; Produit vectoriel ; Composition
Dans un espace euclidien orienté de dimension trois, soit {u} unitaire et {f(x)=\langle x,u\rangle x+u\wedge x}.

Montrer que {f} est une isométrie, la caractériser, puis trouver les isométries {g} telles que {g^2=f}.

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Exercice 7. (★★★) Rotations du plan ; Matrices positives ; Matrices orthogonales
Soit {A\in M_2(\mathbb{R})} telle que {A^T=A^2}.
1) Montrer que {A^TA} est semblable à une matrice diagonale {D} et dénombrer les possibilités pour {D}.

2) Montrer que {A} est orthogonalement semblable à {0_2}, {I_2}, {\operatorname{diag}(1,0)} ou {\begin{pmatrix}-1/2&-\sqrt3/2\\[4pt]\sqrt3/2&-1/2\end{pmatrix}}.

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Exercice 8. (★★★★) Matrices définies positives ; Théorème spectral
1) Pour {A,B\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, montrer l’existence et l’unicité de {C} telle que {AC+CA=B}, puis que {C} est symétrique définie positive.

2) Pour {n=2}, trouver {A,C} définies positives telles que {AC+CA} n’ait pas un spectre strictement positif.

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Exercice 9. (★★★) Matrices définies positives ; Théorème spectral ; Inversibilité
1) Si {A\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, montrer {A^{-1}\in S_n^{++}(\mathbb{R})}.

2) Montrer que {A+B} est inversible pour {A,B\in S_n^{++}(\mathbb{R})}.

3) Trouver les couples vérifiant {(A+B)^{-1}=A^{-1}+B^{-1}}.

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Exercice 10. (★★★) Puissances de matrices ; Théorème spectral ; Projection orthogonale
Soit {A=\begin{pmatrix}p&q&r\\[4pt]q&r&p\\[4pt]r&p&q\end{pmatrix}}. On suppose que {(A^n)} converge.

Trouver sa limite.

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Exercice 11. (★★★) rotations de l’espace ; isométries indirectes ; réflexions
Soit {f} une isométrie indirecte d’un espace euclidien de dimension trois.

Montrer qu’elle est le produit d’une rotation d’axe {\Delta} et d’une réflexion de plan {\Delta^\perp}. La décomposition est-elle unique ? Les deux facteurs commutent-ils ?

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Exercice 12. (★★) espaces propres ; projection orthogonale ; isométries
Soient {a} unitaire dans un espace euclidien et {f_\alpha(x)=x+\alpha\langle x,a\rangle a}.

Montrer que c’est un endomorphisme, calculer {f_\alpha f_\beta}, déterminer les paramètres de bijectivité, les éléments propres, les paramètres d’isométrie et d’autoadjonction.

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Exercice 13. (★★) théorème spectral ; orthogonalité ; bases orthonormées
Soit {u} un endomorphisme d’un espace euclidien.

Montrer qu’il existe une base orthonormée {(e_i)} dont les images {(u(e_i))} forment une famille orthogonale.

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Exercice 14. (★★) matrices définies positives ; théorème spectral ; inversion
Déterminer les {M\in M_n(\mathbb{R})} telles que {M^TMM^T=I}.
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Exercice 15. (★★★) théorème spectral ; orthogonalité ; trace
Sur {\mathbb{R}_n[X]} muni de {\langle P,Q\rangle=\int_0^1PQ}, poser {u(P)(x)=\int_0^1(x+t)^nP(t)dt}.
1) Montrer que {u} est autoadjoint et en déduire une propriété spectrale.

2) Montrer que c’est un isomorphisme.

3) Pour une base orthonormée propre {(P_k)} de valeurs {\lambda_k}, montrer {(x+y)^n=\sum\limits_{k=0}^n\lambda_kP_k(x)P_k(y)}.

4) En déduire {\operatorname{tr}u=2^n/(n+1)}.

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Exercice 16. (★) matrices semblables ; trace ; matrices symétriques
Soit {S=(s_{ij})\in S_n(\mathbb{R})} et {D=\operatorname{Diag}(s_{11},\ldots,s_{nn})}.

Si {S} et {D} sont semblables, montrer que {S=D}. Indication : considérer {\operatorname{tr}(S^2)}.

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Exercice 17. (★★★★) changement de base ; bases orthonormées ; matrices semblables
Soient {A=\begin{pmatrix}1&0&0\\[4pt]0&-1/2&\sqrt3/2\\[4pt]0&-\sqrt3/2&-1/2\end{pmatrix},\qquad B=\begin{pmatrix}0&1&0\\[4pt]0&0&1\\[4pt]1&0&0\end{pmatrix}.}
1) Montrer que {A} est semblable à {B}.

2) Déterminer {P\in O_3(\mathbb{R})} telle que {P^TAP=B}.

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Exercice 18. (★★★) matrices antisymétriques ; trace ; théorème spectral
1) Soient {A\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, {B\in O_n(\mathbb{R})}.

Comparer {\operatorname{tr}A} et {\operatorname{tr}(AB)}.

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2) Montrer que {\sum\limits_{k=0}^\infty M^k/k!} converge pour toute {M\in M_n(\mathbb{R})} ; on note sa somme {\exp(M)}.
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3) On admet {\exp(M+N)=\exp(M)\exp(N)} si {MN=NM}.

Si {B} est antisymétrique, montrer que {\exp(xB)\in O_n(\mathbb{R})} pour tout {x\in\mathbb{R}}.

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Exercice 19. (★★★) matrices définies positives ; théorème spectral ; inversibilité
Soit {n\geq2}.
1) Montrer que la somme de deux matrices de {S_n^{++}(\mathbb{R})} appartient encore à cet ensemble.
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2) Si {A,B\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, montrer que {I_n+AB} et {AB+BA} sont inversibles.
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Exercice 20. (★) espaces propres ; extremums sur la sphère ; théorème spectral
Soient {E} euclidien, {u} autoadjoint et {\lambda_1\leq\cdots\leq\lambda_n} ses valeurs propres.
1) Montrer que {\lambda_1\lVert x\rVert^2\leq\langle u(x),x\rangle\leq\lambda_n\lVert x\rVert^2}.

2) Trouver des vecteurs non nuls réalisant chacune des égalités.

3) Trouver de tels vecteurs unitaires {y_1,y_n}.

4) Sur la sphère unité {S}, déterminer {\inf_{x\in S}\langle u(x),x\rangle} et {\sup_{x\in S}\langle u(x),x\rangle}.

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Exercice 21. (★★) matrices définies positives ; trace ; théorème spectral
Soit {E=S_n^{++}(\mathbb{R})}.
1) Montrer que {\operatorname{tr}(A^TA)>0} pour {A\in GL_n(\mathbb{R})}.
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2) Montrer que toute {S\in E} s’écrit {A^TA} avec {A} inversible.
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3) Montrer que {\operatorname{tr}(SS')>0} pour {S,S'\in E}.
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Exercice 22. (★★★★) matrices positives ; théorème spectral ; inversibilité
1) Rappeler la définition de {S_n^+(\mathbb{R})} et {S_n^{++}(\mathbb{R})}.
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2) (i) Pour {A,B\in S_n(\mathbb{R})}, on note {A\leq B} lorsque {A-B\in S_n^+(\mathbb{R})}.

Montrer qu’il s’agit d’une relation d’ordre.

(ii) Pour {A\in S_n^{++}(\mathbb{R})}, montrer qu’il existe {C\in S_n^{++}(\mathbb{R})} telle que {C^2=A}.

(iii) Pour {M\in S_n^{++}(\mathbb{R})} et {M'\in S_n(\mathbb{R})}, montrer que {M'MM'\in S_n^{++}(\mathbb{R})}.

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3) (i) Montrer que {M\in S_n^{++}(\mathbb{R})} est inversible et {M^{-1}\in S_n^{++}(\mathbb{R})}.

(ii) Montrer que {f(M)=M^{-1}} est décroissante pour l’ordre précédent. Indication : montrer que si {I_n\leq B}, alors {f(B)\leq f(I_n)}.

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PC


Exercice 1. (★★★) Éléments propres ; Théorème spectral ; Sous-espaces stables
Pour {n\geq2}, soit {A} de coefficients {1} lorsque {i=1} ou {j=1}, zéro sinon ; soit {B} de coefficients {1} lorsque {i\in\left\{1,n\right\}} ou {j\in\left\{1,n\right\}}, zéro sinon.

Étudier leur diagonalisabilité et leurs éléments propres.

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Exercice 2. (★★) Conservation de la norme ; Réflexions ; Supplémentaires orthogonaux
Pour {v\ne0} dans un espace préhilbertien réel et {\lambda\ne0}, quand {f(x)=x+\lambda\langle x,v\rangle v} est-elle une isométrie ?
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Exercice 3. (★★) Orthogonalité ; Conservation de la norme ; Bases orthonormées
Un endomorphisme non nul d’un espace euclidien conserve l’orthogonalité.

Pour une base orthonormée {(e_i)}, utiliser {e_i+e_j\perp e_i-e_j} pour montrer que les {\lVert f(e_i)\rVert} sont égales.

En déduire {\lVert f(u)\rVert=\lambda\lVert u\rVert} avec {\lambda>0} et décomposer {f}.

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Exercice 4. (★★) Éléments propres ; Théorème spectral ; Trace
Déterminer les valeurs propres de {M=\left(\begin{smallmatrix}1-a&0&a\\[4pt]0&a&1-a\\[4pt]a&1-a&0 \end{smallmatrix}\right)}, {a\in\mathbb{R}}.
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Exercice 5. (★★) Norme euclidienne ; Cauchy-Schwarz ; Matrices orthogonales
Pour {A=(a_{ij})\in O_n(\mathbb{R})}, montrer {\sum\limits a_{ij}^2=n}, {|\sum\limits a_{ij}|\leq n} et {n\leq\sum\limits|a_{ij}|\leq n\sqrt n}.
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Exercice 6. (★★★) Théorème spectral ; Matrices orthogonales ; Trace
Pour {B=\left(\begin{smallmatrix}0&A^T\\[4pt]A&0\end{smallmatrix}\right)}, supposer {\operatorname{tr}(B^{2k})=2n} pour {1\leq k\leq n}.

Montrer que {A\in M_n(\mathbb{R})} est orthogonale.

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Exercice 7. (★★) Cauchy-Schwarz ; Théorème spectral ; Matrices définies positives
Pour {A} symétrique définie positive, montrer {(X^TX)^2\leq(X^TAX)(X^TA^{-1}X)}.
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Exercice 8. (★★★) Matrices définies positives ; Éléments propres ; Inversibilité
Sur {\mathbb{R}_n[X]}, poser {f_n(P)=\sum\limits_{k=0}^nX^k\int_0^1P(t)t^kdt}.

Montrer que c’est un automorphisme à valeurs propres strictement positives, et déterminer la limite de sa plus petite valeur propre {u_n}.

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Exercice 9. (★★) Théorème spectral ; Cauchy-Schwarz ; Trace
Pour {M} symétrique réelle, montrer {(\operatorname{tr}M)^2\leq\operatorname{rang}M\operatorname{tr}(M^2)} et étudier l’égalité.
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Exercice 10. (★★★) Symétries orthogonales ; Similitude ; Théorème spectral
Si {A} est symétrique inversible et semblable à {A^{-1}}, montrer {\operatorname{tr}(A^2)\geq n}, avec égalité exactement pour les symétries orthogonales.
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Exercice 11. (★★★) Matrices orthogonales ; Réflexions ; Sous-espaces propres
Déterminer les {a,b,c\in\mathbb{R}} pour lesquels {A=\left(\begin{smallmatrix}a&b&c\\[4pt]b&a&c\\[4pt]c&c&a\end{smallmatrix} \right)} est orthogonale, puis ses caractéristiques géométriques.
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Exercice 12. (★) Éléments propres ; Théorème spectral ; Positivité
Si {A} est symétrique et {F\ne0} vérifie {X^TAX>0} pour tout {X\in F\setminus\left\{0\right\}}, montrer que {A} a une valeur propre positive.
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Exercice 13. (★★★★) Dimension ; Éléments propres ; Théorème spectral
Pour {A} symétrique, de plus grande valeur propre {\lambda_1}, montrer {X^TAX\leq\lambda_1\lVert X\rVert^2}.

Si les coefficients hors diagonale sont positifs ou nuls, comparer à {|X|^TA|X|} et montrer que {|X|} est propre maximal si {X} l’est.

En supposant de plus les coefficients hors diagonale strictement positifs, montrer que l’espace propre maximal a dimension un.

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Exercice 14. (★★★) Matrices et applications linéaires ; orthogonal de l'image ; transposition
Soit {u\in\mathcal L(\mathbb{R}^n)} avec {\ker u=\operatorname{Im}u}, et {A} sa matrice canonique.

Montrer que {A+A^T} est inversible.

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Exercice 15. (★★★) décomposition triangulaire ; inverse ; bornes des valeurs propres
Soit {A=(\min(i,j))_{1\leq i,j\leq n}}.

Trouver son unique décomposition {LU}, avec {L} triangulaire inférieure unitaire, et {U} triangulaire supérieure.

Si {N} a des uns sur la surdiagonale et des zéros ailleurs, exprimer {A^{-1}} en fonction de {N}.

Montrer {\operatorname{Sp}A\subset[0,4]}.

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Exercice 16. (★★) espaces propres ; noyau ; théorème spectral
Soit {M\in M_n(\mathbb{R})}, {n\geq2}, dont la dernière ligne et la dernière colonne valent un, tous les autres coefficients étant nuls.

Montrer sa diagonalisabilité, décrire son noyau par équations, dimension et base, puis ses deux valeurs propres non nulles, leurs espaces propres et {\chi_M}.

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Exercice 17. (★★★) noyau et image ; base propre orthogonale
Dans un espace euclidien, soient {a,b} libres et {f(x)=\langle b,x\rangle a+\langle a,x\rangle b}.

Montrer sa linéarité, déterminer noyau, image, diagonalisabilité et éléments propres.

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Exercice 18. (★★) produit scalaire ; base orthonormée ; distance à un hyperplan
Pour des réels non nuls distincts {a_0\lt \cdots\lt a_n}, munir {E=\mathbb{R}_n[X]} de {\langle P,Q\rangle=\sum\limits_{k=0}^nP(a_k)Q(a_k)}.

Montrer que c’est un produit scalaire et donner une base orthonormale.

Pour {H=\left\{P:\sum\limits_kP(a_k)=0\right\}}, donner sa dimension et la distance de {Q} à {H}.

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Exercice 19. (★★★) théorème de Pythagore ; projecteurs orthogonaux ; contraction
Soit {p} un projecteur euclidien.

Montrer que l’orthogonalité du noyau et de l’image entraîne {\lVert p(x)\rVert\leq\lVert x\rVert}. Sinon, trouver {x_0} avec {\lVert p(x_0)\rVert>\lVert x_0\rVert}. Pour {p\ne0}, en déduire que son caractère orthogonal équivaut à {\lVert p\rVert=1}.

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Exercice 20. (★★) inégalité de Cauchy-Schwarz ; matrices orthogonales
Pour {M=(m_{ij})\in O_n(\mathbb{R})}, montrer {|\sum\limits_{i,j}m_{ij}|\leq n\leq\sum\limits_{i,j}|m_{ij}|\leq n^{3/2}}.
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Exercice 21. (★★★) base orthonormée ; produit scalaire intégral ; endomorphismes symétriques
Sur {E=\mathbb{R}_n[X]}, muni de {\langle P,Q\rangle=\int_{-1}^1PQ}, poser {\varphi(P)=(X^2-1)P''+2XP'}.

Montrer que {\varphi} est un endomorphisme autoadjoint, déterminer ses valeurs propres, et donner pour {n=2} une base orthonormale de {E}.

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Exercice 22. (★★) matrices positives ; déterminant ; matrices de Gram
Pour {M\in M_{n,m}(\mathbb{R})}, montrer {\det(M^TM)\geq0}.

Pour des parties {A_1,\ldots,A_m\subset\left\{1,\ldots,n\right\}}, montrer que {\det(|A_i\cap A_j|)_{i,j}} est positif.

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Exercice 23. (★★★) valeurs propres ; quotient quadratique ; théorème spectral
Pour {A\in M_n(\mathbb{R})}, {n\geq2}, poser {F(A)=\left\{x^TAx/(x^Tx):x\ne0\right\}}.

Montrer {\operatorname{Sp}_{\mathbb{R}}(A)\subset F(A)}, puis que {F(A)} est un segment, d’abord pour {A} symétrique, puis en général.

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Exercice 24. (★★) théorème spectral ; matrices définies positives ; puissances de matrices
Pour {A} symétrique définie positive et {X\ne0}, montrer que {\langle A^{k+1}X,X\rangle/\langle A^kX,X\rangle} converge vers une valeur propre de {A}.
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Exercice 25. (★★★) inégalité de Cauchy-Schwarz ; matrices définies positives ; théorème spectral
Soit {M} symétrique réelle.
1) Montrer {(\operatorname{tr}M)^2\leq\operatorname{rg}M\operatorname{tr}(M^2)} et étudier l’égalité.

Montrer qu’un spectre strictement positif implique l’inversibilité.

2) Pour {M} inversible, montrer {\langle MX,X\rangle\langle M^{-1}Y,Y\rangle\geq\langle X,Y\rangle^2}.

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Exercice 26. (★★) valeurs propres ; matrices semblables ; trace
Soit {A} symétrique réelle inversible et semblable à {A^{-1}}.

Montrer {\operatorname{tr}(A^2)\geq n}.

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Exercice 27. (★★★★) matrices positives ; théorème spectral ; matrices de Gram
Une symétrique réelle {A} est dite positive si {x^TAx\geq0} pour tout {x}.

Montrer que cela équivaut à des valeurs propres positives.

Si {A=(a_{ij})} et {B=(b_{ij})} sont positives, montrer que {(a_{ij}b_{ij})} est positive.

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Exercice 28. (★★★) projection orthogonale ; produit scalaire matriciel ; inégalité de Cauchy-Schwarz
Pour {\langle A,B\rangle=\operatorname{tr}(A^TB)}, soit {N} la norme associée.
1) Exprimer {N} avec les coefficients.

2) Montrer {|\operatorname{tr}A|\leq\sqrt nN(A)} et déterminer l’égalité.

3) Montrer {N(AU)=N(UA)=N(A)} pour {U} orthogonale.

4) Montrer {N(AB)\leq N(A)N(B)}.

5) Calculer {\inf_{S=S^T}\sum\limits_{i,j}(m_{ij}-s_{ij})^2}.

6) Trouver les constantes optimales {a,b} de {aN(A)\leq\sum\limits|a_{ij}|\leq bN(A)}.

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Exercice 29. (★) valeurs propres ; continuité
Pour {M\in S_2(\mathbb{R})}, noter {\lambda_1\geq\lambda_2} ses valeurs propres.

Étudier la continuité de {M\mapsto(\lambda_1,\lambda_2)}.

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Exercice 30. (★) projection orthogonale ; produit scalaire ; espérance
Sur un ensemble uniforme fini {\Omega} de {n\geq2} éléments, soit {F} l’espace des variables réelles.

Montrer que {\langle X,Y\rangle=E(XY)} est un produit scalaire, puis déterminer la projection orthogonale de {X} sur la droite des constantes.

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Exercice 31. (★★) éléments propres ; diagonalisation orthogonale ; bases orthonormées
Pour {a,b\in\mathbb{R}}, préciser le spectre et les espaces propres de {A=\begin{pmatrix}a^2&ab&ab&b^2\\[4pt]ab&a^2&b^2&ab\\[4pt] ab&b^2&a^2&ab\\[4pt]b^2&ab&ab&a^2\end{pmatrix}}.
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Exercice 32. (★★★) noyau et image ; éléments propres ; théorème spectral
Soient {a,b} libres dans un espace euclidien et {f(x)=\langle a,x\rangle a+\langle b,x\rangle b}.
a) Déterminer noyau et image.

b) Déterminer les éléments propres. {f} est-il diagonalisable ? Pouvait-on le prévoir sans les calculer ?

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Exercice 33. (★★★) valeurs intermédiaires ; polynôme caractéristique ; développements asymptotiques
Pour {t\in\mathbb{R}}, poser {M(t)=\begin{pmatrix}1&1&1\\[4pt]1&1&0\\[4pt]1&0&t\end{pmatrix}} et noter {\alpha(t)\le\beta(t)\le\gamma(t)} ses valeurs propres.
a) Montrer {\alpha(t)\lt 0\lt \beta(t)\lt 2\lt \gamma(t)}.

b) Quand {t\to+\infty}, montrer {\alpha(t)\to0}, {\beta(t)\to2} et {\gamma(t)=t+O(1/t)}.

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Exercice 34. (★★) Cauchy-Schwarz ; matrices orthogonales ; inégalités
Pour {M=(m_{ij})\in O_n(\mathbb{R})}, montrer {\sum_{i,j}m_{ij}^2=n,\qquad \left|\sum_{i,j}m_{ij}\right|\le n,\qquad n\le\sum_{i,j}|m_{ij}|\le n\ln n.}
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Exercice 35. (★★★) théorème spectral ; endomorphismes positifs et définis positifs ; matrices orthogonales
Pour {A\in GL_n(\mathbb{R})}, montrer l’existence de {O\in O_n(\mathbb{R})} et {S\in S_n^{++}(\mathbb{R})} tels que {A=OS}.

Étudier l’unicité.

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Exercice 36. (★★★★) théorème spectral ; projecteurs orthogonaux ; conservation de la norme et du produit scalaire
Soient {A,B\in S_n(\mathbb{R})} tels que {ABA=B}, {BAB=A}.
a) Montrer {A^2=B^2}.

b) Si {A} est inversible, montrer que {A,B} sont des symétries orthogonales qui commutent.

c) Sans inversibilité, montrer l’égalité de leurs images et noyaux.

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Exercice 37. (★★) matrices orthogonales ; sous-espaces ; familles libres et génératrices
1) {O_2(\mathbb{R})} est-il un sous-espace vectoriel de {M_2(\mathbb{R})} ?
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2) Déterminer {\operatorname{Vect}(O_2(\mathbb{R}))}.
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Exercice 38. (★★★) projection orthogonale ; sous-espaces stables ; convergence
Soit {M\in O_n(\mathbb{R})}.

Étudier la limite de {A_k=k^{-1}\sum\limits_{i=0}^{k-1}M^i}.

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Exercice 39. (★★★) théorème spectral ; matrices orthogonales ; trace
Soit {A\in S_n(\mathbb{R})\cap GL_n(\mathbb{R})} semblable à son inverse.
1) Montrer que {\operatorname{tr}(A^2)\geq n}.
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2) Montrer que {\operatorname{tr}(A^2)\geq n} si et seulement si {A} est une matrice de symétrie orthogonale.
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Exercice 40. (★★★) éléments propres ; diagonalisation orthogonale ; convergence
Pour {a,b\in\mathbb{R}}, soit {M(a,b)=\begin{pmatrix}a^2&ab&ab&b^2\\[4pt]ab&a^2&b^2&ab\\[4pt]ab&b^2&a^2&ab\\[4pt]b^2&ab&ab&a^2\end{pmatrix}.}
1) Montrer qu’elle est diagonalisable.

2) Donner ses valeurs propres et vecteurs propres.

3) Donner une condition nécessaire et suffisante pour {M(a,b)^n\to0}.

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Exercice 41. (★★) éléments propres ; théorème spectral ; orthogonalité
Soit {n\geq2} et {A} la matrice tridiagonale réelle dont la diagonale est nulle et les deux diagonales adjacentes égales à un. Pour {1\leq\ell\leq n}, posons {X_\ell=(\sin(j\ell\pi/(n+1)))_{j=1}^n} et {S_{p,q}=\sum\limits_{k=1}^n\sin(kp\pi/(n+1))\sin(kq\pi/(n+1))}.
1) Justifier la diagonalisabilité de {A} et préciser ce qu’on peut dire de ses espaces propres.

2) Montrer que {(X_1,\ldots,X_n)} est une base propre.

3) Calculer {S_{p,q}} pour {p\ne q}.

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Exercice 42. (★★) projection orthogonale ; matrices orthogonales ; orthogonalité
Soit {U=(u_1,\ldots,u_n)^T} réel de norme un et {A=I_n-2UU^T}.

Montrer que {A} est orthogonale et la caractériser.

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Exercice 43. (★★★) diagonalisation orthogonale ; rang ; similitude
Pour {A\in M_n(\mathbb{R})}, montrer que {AA^T} et {A^TA} sont semblables.
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Exercice 44. (★★★★) matrices orthogonales ; théorème spectral ; convergence
Montrer que {O_n(\mathbb{R})=\left\{A\in GL_n(\mathbb{R}):A^TA=AA^T, \ (A^k)_{k\in\mathbb{Z}}\text{ est bornée}\right\}.}
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Exercice 45. (★★★★) racines et multiplicités ; orthogonalité ; Gram-Schmidt
On munit {E=\mathbb{R}_n[X]} de {\langle P,Q\rangle=\int_{-1}^1PQ} et on pose {\Phi(P)=(1-X^2)P''+2XP'}.
1) Montrer que {\Phi} est autoadjoint.

2) Montrer qu’il est diagonalisable et donner ses valeurs propres.

3) Montrer l’existence et l’unicité d’une base orthonormée {(P_0,\ldots,P_n)} telle que {\deg P_k=k} et {\langle P_k,X^k\rangle>0}.

4) Pour {Q_k=(-1)^kP_k(-X)}, montrer les mêmes propriétés.

5) Conclure.

6) Montrer que {P_n} est orthogonal à {\mathbb{R}_{n-1}[X]}.

7) Montrer que {P_n} est scindé sur {]0,1[} à racines simples.

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Exercice 46. (★★★) dimension ; théorème spectral ; endomorphismes positifs et définis positifs
Soit {A\in S_n(\mathbb{R})} et {F\subset\mathbb{R}^n} de dimension {k}, tel que {x^TAx>0} pour tout {x\in F\setminus\left\{0\right\}}.

Montrer que {A} possède au moins {k} valeurs propres strictement positives.

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Author: Jean-Michel Ferrard

Professeur de mathématiques en classe préparatoire aux grandes écoles.