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CNS de diagonalisabilite

Posté par
Yosh2
27-06-22 à 21:01

Bonjour
Pourriez vous m'aider pour l'exo suivant
A dans M_n(C)
B= (A  A2)
        (I_n A)

1/trouver une relation entre mu_A et mu_B (polynome minimal)
2/ trouver une CNS sur A pour que B soit diagonalisable

1/ je trouve par recurrence que
Bk = 2k-1(Ak   Ak+1)
                   (Ak-1  Ak  )
puis en supposant A inversible
P(B) = 1/2 (P(2A)  AP(2A) )
                        (A-1P(2A)   P(2A) )

donc mu_2A divise mu_B , mais je n'arrive pas a touver de condition sur A , y a t il un lien en mu_A et mu_2A?

merci

Posté par
phyelec78
re : CNS de diagonalisabilite 27-06-22 à 22:55

Bonsoir,

Je ne comprends pas pourquoi vous calculez les puissance de B?
Pour connaître le polynôme minimal de B il faut d'abord calculer son  polynôme  caractéristique det (B-\lambda I )et puis pour connaître  le polynôme minimal de A il faut calculer en premier eson polynôme caractéristique  det(A-\mu I )

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 27-06-22 à 23:52

Bonsoir Yosh2,

C'est tout à fait pertinent de calculer les puissances de A et tu as fait le plus gros du travail : tu vois que P(X) est polynôme annulateur de B si et seulement si P(2X) est polynôme annulateur de A.

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 00:16

À y regarder de plus près, il y a un os pour la formule de B^k quand k=0. C'est ennuyeux quand on calcule des polynômes en B. À revoir.

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 10:17

Un conseil pour y voir plus clair : regarde le cas trivial où n=1.

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 11:37

bonjour
en effet il y avait un probleme pour k=0
en notant p_0 le coeff constant de P(X)
P(B) = ( 1/2(P(2A) + p_0)    A/2(P(2A) - p_0)  )
               (A-1/2(P(2A) - p_0)   1/2(P(2A) + p_0) )
peut on se passer de l'hypothese A est inversible pour l'ecriture de P(B) ?

avec cette expression le lien entre un polynome annulateur de B et de A me semble plus flou , je ne vois qu'une implication , P(X) est annulateur de B ==> P(2X)+p_0 est annulateur de A
puis mu_A divise mu_B(2X) + b_0,
de meme mu_A divise mu_B(2X) - b_0 (hypothese supplementaire A inversible )
puis mu_A divise 2mu_B(2X) c'est a dire mu_A divise mu_B(2X)
ceci est il correct ?

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:11

As-tu regardé le cas n=1 ?

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:28

oui pour n=1 , A =(a) est juste un complexe et B une matrice 2x2
B0 = I_2 ,
P(B) = ( 1/2(P(2a) + p_0)    a/2(P(2a) - p_0)  )
               (1/2a(P(2a) - p_0)   1/2(P(2a) + p_0) ) si a non nul
j'avoue ne pas comprendre ce qu'il faut tirer du cas n=1

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:32

Quel est le polynôme minimal de A dans ce cas ? Quel est celui de B ?

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:36

celui de A est X-a , pout celui de B je n'arrive pas a le voir

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:45

Oh ! Tu ne trouves pas le polynôme minimal de \begin{pmatrix} a&a^2\\1&a\end{pmatrix} ?

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:51

je voulais le deduire de mon expression de P(B) , mais ce n'etait pas la bonne voie, le polynome minimal de B est l'un des diviseurs du polynome caracteristique de B qui est X(X-2a) puis en les essayant tous avec B on trouve mu_B(X) = X(X-2a)

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:55

donc les racines de mu_B sont les doubles des racines de mu_A , cela est coherent avec ce que j'ai trouve plus haut a savoir mu_A divise 2mu_B(2X)

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 12:59

On voit donc que dans ce cas \mu_B(X)=2X\,\mu_A(X/2)=X\,\mu_{2A}(X). Pas mal.
Ça ne te donnerait pas envie de voir ce que fait B\,P(B) ?

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 14:00

en effet on trouve
BP(B)  = (AP(2A)   A2P(2A) )
                   (1/2P(2A)   AP(2A) )

(j'arrive a remarquer les enormes simplifications apres calcul , mais je ne vois toujours pas d'ou viens a priori l'idee de calculer BP(B) , vient elle de la volonte d'enlever le A-1 ou bien l'avez vous deduite du cas n=1 ? pourriez vous m'eclairer ce point ? )
pour P(X) = mu_2A(X) on obtient mu_B divise Xmu_2A(X)
puis P(X) = mu_B(X) on obtient Xmu_2A(X) divise mu_B(X)
tous les deux sont unitaires donc mu_B=Xmu_2A(X)

j'arrive a montrer dans le cas general que Xmu_2A(X) divise 2Xmu_A(X/2) mais pas la reciproque
sinon en admettant que la formule trouvée pour n=1 est generale alors si mu_A(X) est scinde a racine simple (sars) alors 2Xmu_A(X/2) est aussi sars puis mu_B(X) est sars donc B est diagonalisable ssi A l'est aussi .

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 14:57

Petite erreur dans ton calcul : vérifie. (Ta formule ne marche pas pour P=1).
Dans le cas n=1, on voit que X est en facteur de tout polynôme qui annule B, et que l'autre facteur annule 2A. Ne trouves-tu pas en y réfléchissant un peu que ça pousse à évaluer un polynôme de la forme X\,P(X) en B ?

Remarque que P(X) annule A si et seulement si P(X/2) annule 2A.

"mu_A(X) est scinde a racine simple (sars) alors 2Xmu_A(X/2) est aussi sars". Ben non, pas toujours.

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 15:15

oui j'ai rajoute un facteur 1/2 qui ne doit pas etre present dans BP(B)

'' "mu_A(X) est scinde a racine simple (sars) alors 2Xmu_A(X/2) est aussi sars". Ben non, pas toujours.''
si P est sars P(X/2) aussi car on ne fait que multiplier par deux des racines distincts qui restent distincts , et si P est sars alors XP est aussi sars sauf si 0 est deja racine de P , il faut donc supposer mu_A(X)  n'a pas 0 comme racine donc A inversible
la CNS est donc A diagonalisable et inversible

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 15:25

Hum, il manque encore pas mal de choses.
Je suis d'accord que tu as montré que si A est diagonalisable et inversible, alors B est diagonalisable.
Autrement dit tu as une condition suffisante.

Pour moi, tu n'as pas montré qu'elle est nécessaire

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 15:32

j'avais l'impression qu'il suffisait d'utiliser les memes arguments en sens inverse
si B est diagonalisable  , mu_B(X) est sars donc 2Xmu_A(X/2) est sars , puisque mu_B(X) est sars il ne peut pas y avoir de facteur X dans mu_A(X/2) (ainsi A inversible) donc mu_A(X/2) est sars sans facteur X donc mu_A(X) est sars donc A diagonalisable. cela vous parait il correct ?

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 16:16

Plus haut :
"puis P(X) = mu_B(X) on obtient Xmu_2A(X) divise mu_B(X) "
Tu peux expliquer ?

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 18:04

pour P(X) = mu_B(X) , la matrice de droite s'annule en particulier son terme en haut a gauche donc Amu_B(2A) = 0 donc mu_2A(X) divise Xmu_B(X) et non pas ce que j'ai ecrit .

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 18:17

Oui, donc il reste un peu de boulot pour montrer que la condition "A diagonalisable et inversible" est aussi nécessaire.

Posté par
Yosh2
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 18:57

j'avoue que je seche un peu dans la formule BP(B) , j'ai essaye
P(X) = mu_B(X) , mu_A(X/2), Xmu_A(X/2) , (1/X)mu_B(X)
ce que j'obtiens pour l'instant c'est mu_B(X) divise Xmu_A(X/2)
mu_A(X/2) divise mu_B(X)

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 28-06-22 à 23:29

Bon, pour le moment tu as, si je suis bien :

\mu_B(X) divise X\,\mu_A(X/2)
ce qui suffit pour montrer que si A est inversible et diagonalisable, alors B est diagonalisable

et \mu_A(X/2) divise X\mu_B(X)
ce qui devrait te permettre de montrer que si B est diagonalisable et A inversible, alors A est diagonalisable.

Il te restera ensuite à voir que si B est diagonalisable, alors A est inversible ou de façon équivalente que si A n'est pas inversible, alors B n'est pas diagonalisable. Pour cela, on peut laisser tomber les polynômes minimaux et y aller bille en tête ; tout tourne autour de la valeur propre 0.

Posté par
luzak
re : CNS de diagonalisabilite 05-07-22 à 08:28

Je me permets de "réveiller" ce post car en raison d'une information "oubliée" on a été conduit à introduire un polynôme annulateur un peu plus gros que nécessaire.
Cette information consiste à remarquer que B admet la valeur propre 0 (en fait le rang de B est toujours n) de sorte qu'on peut calculer \mu_B(B) sans utiliser B^0 ( comme a fait remarquer GBZM la relation de récurrence donnant B^k ne vaut que si k\geqslant1).
Du coup dans la matrice nulle \mu_B(B) le bloc formé par les n dernières lignes, n dernières colonnes fait apparaître que \dfrac{\mu_B(X)}X est annulateur de 2A et donc que les polynômes X\mu_A(X/2),\;\mu_B(X) sont associés.

Posté par
GBZM
re : CNS de diagonalisabilite 05-07-22 à 09:57

On pouvait conclure facilement à partir de mon dernier message.
Si B est diagonalisable et A inversible (donc \mu_A premier avec X) alors \mu_A divise \mu_B et est diagonalisable.
Restait à voir que B diagonalisable entraîne A inversible. Si A n'est pas inversible, soit u non nul dans le noyau de A et v=\begin{pmatrix}u\\0\end{pmatrix}\in \mathbb C^{2n}. Alors Bv\neq 0 et B^2v=0, ce qui montre que B n'est pas diagonalisable.



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