TD — Rappels et compléments sur les espaces vectoriels, endomorphismes et matrices
Chapitre 01
TSI (2e année) — TD du Chapitre 01. Familles dénombrables de vecteurs, produit et somme d’espaces vectoriels, projecteurs et symétries, matrices par blocs, sous-espaces stables, trace, polynômes de matrice.
Exercice 1
Soit E un \mathbb{K}-espace vectoriel et (e_i)_{i \in I} une famille dénombrable de vecteurs de E.
- Montrer que si (e_i)_{i \in I} est libre, alors toute sous-famille est libre.
- Montrer que si (e_i)_{i \in I} est génératrice de E, alors toute sur-famille est génératrice de E.
- Soit (f_n)_{n \in \mathbb{N}} une famille dénombrable libre. Montrer que \mathrm{Vect}(f_n, n \in \mathbb{N}) admet une base dénombrable.
Exercice 2
Soient E_1, E_2, E_3 trois \mathbb{K}-espaces vectoriels de dimensions respectives n_1, n_2, n_3.
- Montrer que E_1 \times E_2 \times E_3 est un \mathbb{K}-espace vectoriel.
- Déterminer \dim(E_1 \times E_2 \times E_3).
- Déterminer une base de E_1 \times E_2 \times E_3 à partir de bases de E_1, E_2, E_3.
Exercice 3
Soit E un \mathbb{K}-espace vectoriel et F_1, F_2, F_3 trois sous-espaces vectoriels de E.
- Montrer que F_1 + F_2 + F_3 est un sous-espace vectoriel.
- Montrer que F_1 + F_2 + F_3 est une somme directe si et seulement si F_1 \cap F_2 = F_1 \cap F_3 = F_2 \cap F_3 = \{0\} et (F_1 + F_2) \cap F_3 = \{0\}.
- Montrer par un contre-exemple que F_i \cap F_j = \{0\} pour i \neq j ne suffit pas à garantir la somme directe.
Indication : Pour (3), prendre E = \mathbb{R}^2 et trois droites distinctes passant par l’origine.
Exercice 4
Soit E un \mathbb{K}-espace vectoriel et p \in \mathcal{L}(E) tel que p^2 = p.
- Montrer que E = \mathrm{Im}(p) \oplus \ker(p).
- Montrer que p est la projection sur \mathrm{Im}(p) parallèlement à \ker(p).
- Déterminer les valeurs propres possibles de p.
Exercice 5
Soit E un \mathbb{K}-espace vectoriel et s \in \mathcal{L}(E) tel que s^2 = \mathrm{Id}_E.
- Montrer que s est un automorphisme.
- Montrer que E = \ker(s - \mathrm{Id}_E) \oplus \ker(s + \mathrm{Id}_E).
- Déterminer les valeurs propres possibles de s.
Exercice 6
Soit A = \begin{pmatrix} A_{11} & A_{12} \\ 0 & A_{22} \end{pmatrix} \in \mathcal{M}_n(\mathbb{K}) une matrice par blocs triangulaire par blocs, où A_{11} \in \mathcal{M}_p(\mathbb{K}) et A_{22} \in \mathcal{M}_{n-p}(\mathbb{K}).
- Montrer que \det(A) = \det(A_{11}) \cdot \det(A_{22}).
- Montrer que si A_{11} et A_{22} sont inversibles, alors A est inversible.
- Montrer que \mathrm{tr}(A) = \mathrm{tr}(A_{11}) + \mathrm{tr}(A_{22}).
Exercice 7
Soit E un \mathbb{K}-espace vectoriel de dimension n, F un sous-espace vectoriel de dimension p et u \in \mathcal{L}(E) tel que u(F) \subset F.
- Montrer que u induit un endomorphisme u_F : F \to F.
- Soit \mathcal{B} = (e_1, \ldots, e_n) une base de E telle que (e_1, \ldots, e_p) soit une base de F. Montrer que \mathrm{Mat}_{\mathcal{B}}(u) = \begin{pmatrix} A & C \\ 0 & D \end{pmatrix} où A = \mathrm{Mat}_{(e_1, \ldots, e_p)}(u_F).
- Montrer que \chi_u = \chi_A \cdot \chi_D.
Exercice 8
Soit E un \mathbb{K}-espace vectoriel de dimension finie et u \in \mathcal{L}(E).
- Montrer que \mathrm{tr}(u + v) = \mathrm{tr}(u) + \mathrm{tr}(v) pour tout v \in \mathcal{L}(E).
- Montrer que \mathrm{tr}(\lambda u) = \lambda \, \mathrm{tr}(u) pour tout \lambda \in \mathbb{K}.
- Montrer que \mathrm{tr}(u \circ v) = \mathrm{tr}(v \circ u) pour tout v \in \mathcal{L}(E).
- Montrer que \mathrm{tr}(p) = \mathrm{rg}(p) si p est un projecteur.
Exercice 9
Soit A \in \mathcal{M}_n(\mathbb{K}) et P \in \mathbb{K}[X].
- Montrer que l’application \Phi_A : \mathbb{K}[X] \to \mathcal{M}_n(\mathbb{K}) définie par P \mapsto P(A) est un morphisme d’algèbres.
- Montrer que \ker(\Phi_A) est un idéal de \mathbb{K}[X].
- Montrer que \ker(\Phi_A) \neq \{0\} (utiliser la dimension finie de \mathcal{M}_n(\mathbb{K})).
- On appelle polynôme minimal de A le générateur unitaire de \ker(\Phi_A). Montrer qu’il divise tout polynôme annulateur de A.
Exercice 10
Soit A = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}.
- Calculer A^n pour tout n \in \mathbb{N}.
- Déterminer le polynôme minimal de A.
- Calculer e^A = \sum_{k=0}^{+\infty} \frac{A^k}{k!}.
Indications : - (1) Écrire A = I_3 + N avec N^3 = 0 et utiliser le binôme de Newton. - (2) (A - I_3)^3 = 0 mais (A - I_3)^2 \neq 0.
Cours
Chapitre 01 : Rappels et compléments sur les espaces vectoriels, endomorphismes et matrices