Matrices et applications linéaires — CCINP et autres écoles

Exercices corrigés du CCINP et d’autres écoles sur le thème « matrices et applications linéaires », regroupés par filière.

MP–MPI


Exercice 1. (★★★) trace ; produits de matrices ; rang
Soient {A,B\in M_n(\mathbb{R})} telles que {AB=0}.
a) A-t-on nécessairement {BA=0} ?
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b) Montrer que {\operatorname{tr}((A+B)^p)=\operatorname{tr}(A^p) +\operatorname{tr}(B^p)} pour tout {p\geq1}.
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c) Déterminer une relation entre {\operatorname{rg}A} et {\operatorname{rg}B}.
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Exercice 2. (★★) commutation ; inversibilité ; nilpotence
Soient {A,B\in M_n(\mathbb{C})}. On suppose {A} inversible, {B} nilpotente et {AB=BA}.

Montrer que {A-B} et {A+B} sont inversibles.

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Exercice 3. (★★★) rang ; injectivité ; espaces propres
Soient {A\in M_{3,2}(\mathbb{R})}, {B\in M_{2,3}(\mathbb{R})}, avec {AB} semblable à {\operatorname{diag}(0,9,9)}.

Donner le rang et la valeur de {BA}.

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Exercice 4. (★★) matrices élémentaires ; Espaces vectoriels et applications linéaires ; commutation
Déterminer les matrices de {M_n(\mathbb{K})} commutant avec toutes les matrices de rang {1}.
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Exercice 5. (★★) rang ; déterminant ; résolution de systèmes linéaires
Pour {M=\begin{pmatrix}0&2&2-m\\[4pt]m-2&0&1\\[4pt]2m&m-2&m-2\end{pmatrix}} :
a) donner son rang selon {m} ;

b) résoudre {M(x,y,z)^{\mathsf T}=(2-m,1,m-2)^{\mathsf T}}.

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Exercice 6. (★★) commutation ; équations polynomiales matricielles ; diagonalisation
Soit {A=\begin{pmatrix}1&1\\[4pt]1&1\end{pmatrix}}.
a) Expliciter {A=PDP^{-1}} avec {D} diagonale.

b) Si {X^2+X=A}, poser {\Delta=P^{-1}XP}, calculer {\Delta^2+\Delta}, montrer la commutation avec {D} puis que {\Delta} est diagonale.

c) Résoudre l’équation réelle.

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Exercice 7. (★★★) produit scalaire de Frobenius ; inégalité de Cauchy-Schwarz ; trace
a) Montrer que {\operatorname{tr}(M^{\mathsf T}N)} est un produit scalaire.

b) Pour {M,N} orthogonales, montrer {\operatorname{tr}(M^{\mathsf T}N)\le n}.

c) Pour {A,B} symétriques, montrer {\operatorname{tr}((AB)^2)\le\operatorname{tr}(A^2B^2)} et {\operatorname{tr}((AB+BA)^2)\le4\sqrt{\operatorname{tr}(A^4)\operatorname{tr}(B^4)}}.

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Exercice 8. (★★★) Espaces vectoriels et applications linéaires ; Espaces préhilbertiens réels ; trace
Pour {n\geq2}, soit {F(A,B)=\operatorname{tr}A\operatorname{tr}B-\operatorname{tr}(AB)} sur {M_n(\mathbb{R})}. On note {E_{ij}} les matrices élémentaires.
1) Calculer {\operatorname{tr}(E_{ij}A)}.

2) Si {F(A,M)=0} pour tout {M}, montrer que {A=0}.

3) Si {u} est un endomorphisme et si une application {v} vérifie {F(u(A),B)=F(A,v(B))} pour tous {A,B}, montrer que {v} est linéaire.

4) {F} est-elle un produit scalaire ?

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PSI


Exercice 1. (★★★) dimension ; trace ; matrices symétriques et antisymétriques
Pour {A\in M_n(\mathbb{R})}, caractériser et donner la dimension de {D_A=\left\{M\in M_n(\mathbb{R}):M^T+M=\operatorname{tr}(M)A\right\}.}
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Exercice 2. (★★★★) matrices semblables ; noyau et image ; inversibilité
1) Rappeler la définition de deux matrices semblables.
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2) Soit {A} non inversible et non nulle.

(i) Montrer qu’elle est semblable à une matrice {A'} de première colonne nulle.

(ii) Montrer qu’il existe {i,j} tels que {A'E_{ij}=E_{ij}A'=0}.

(iii) En déduire l’existence de {B\ne0} telle que {AB=BA=0}.

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3) Étudier la réciproque de la dernière propriété.
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Exercice 3. (★★) produit scalaire ; matrices symétriques ; projection orthogonale
1) Montrer que {\langle A,B\rangle=\operatorname{tr}(A^TB)} est un produit scalaire sur {M_n(\mathbb{R})}.

2) Pour {M=E_{12}+E_{23}}, déterminer son projeté orthogonal sur {S_n(\mathbb{R})}.

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Exercice 4. (★★★) cas d’égalité ; trace ; théorème spectral
Soient {E} euclidien et {(e_1,\ldots,e_n)} une base orthonormale.
1) Montrer {\operatorname{tr}f=\sum\limits_k\langle fe_k,e_k\rangle}.
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2) Pour {f,g} autoadjoints positifs, montrer {0\leq\operatorname{tr}(fg)\leq\operatorname{tr}f\operatorname{tr}g}.
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3) Si {f} est définie positive, déterminer les {g} positifs donnant l’égalité supérieure.
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PC


Exercice 1. (★★) inverse d'une matrice ; matrices nilpotentes ; polynômes de matrices
Soit {A\in M_n(\mathbb{C})} avec {A^k=0}.

Montrer que {I-A} est inversible et donner son inverse.

Si {P(0)=0}, montrer que {I+P(A)} est inversible.

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Exercice 2. (★★★) trace ; changements de bases ; familles libres et génératrices
a) Soit {A=\begin{pmatrix}a&b\\[4pt]c&-a\end{pmatrix}} et {f} associé.

i) Pour {a=b=c=1}, montrer que {(e_1,f(e_1))} est une base et donner la matrice de {f}.

ii) Même question pour {c\ne0} ; montrer que la diagonale est nulle.

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b) Soit {g\in L(\mathbb{R}^3)} tel que tout {x} vérifie {g(x)=\lambda_xx}.

i) Montrer {\lambda_{e_1+e_2}=\lambda_{e_1}=\lambda_{e_2}}.

ii) Montrer que {g} est une homothétie.

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c) Soit {B\in M_3(\mathbb{R})} non colinéaire à {I_3} et de trace nulle, avec endomorphisme associé {g}.

i) Montrer qu’il existe {x} tel que {(x,g(x))} soit libre.

ii) Montrer que {B} est semblable à {\begin{pmatrix}0&\alpha&\beta\\[4pt]1&a&b\\[4pt]0&c&-a\end{pmatrix}}.

iii) Montrer qu’elle est semblable à une matrice de diagonale nulle.

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Author: Jean-Michel Ferrard

Professeur de mathématiques en classe préparatoire aux grandes écoles.