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Equation matricielle

Posté par
ZiYun
25-06-19 à 14:26

Bonjour,

Je bloque sur un exercice portant sur une équation matricielle : soit A \in M_{n}(\mathbb{R}) telle que A ^{t}A A=A. Que dire des endomorphismes A ^{t}A et AA ^{t} ?

Je sais déjà que ces deux endomorphismes sont symétriques positifs. Et déjà si A est solution à X ^{t}X X=X alors ^{t}A aussi.
Si A est inversible alors A \in O_{n}(\mathbb{R}). De même si A \in O_{n}(\mathbb{R}) est solution de l'équation alors A est inversible.
Maintenant si A est symétrique alors par le théorème spectral on trouve que la matrice diagonale vérifie : D^{3}=D et vu que les valeurs propres sont réelles ( car matrice symétrique réelle ) alors elle ne peut admettre que 0,1 ou -1 comme valeurs propres.
Je trouve aussi que : Im(A)\subset Im(A^{t}A) , Im(^{t}A)\subset Im(^{t}A A) , Ker(^{t}A)\subset Ker(AA^{t} ) et Ker(A)\subset Ker(A^{t}A )

Mais voilà j'ai toutes ces informations mais je ne peux pas m'en servir. J'aimerai bien décomposer la matrice en une matrice symétrique ou une matrice diagonale quelque part mais je ne sais pas comment faire.

J'espère que vous pourrez me fournir des pistes à suivre pour résoudre cet exercice.

Merci d'avance,

Posté par
luzak
re : Equation matricielle 25-06-19 à 19:02

Bonsoir !
Tu peux aussi dire que 1 est valeur propre de A^TA : les colonnes non nulles de A sont des vecteurs propres.
L'espace propre a pour dimension le rang de A.

Posté par
luzak
re : Equation matricielle 25-06-19 à 20:52

Je n'ai pas eu le temps d'en dire plus mais tu devrais comparer les noyaux de A,\;A^TA

J'ai bien l'impression que A^TA est un projecteur.

Posté par
lafol Moderateur
re : Equation matricielle 25-06-19 à 21:14

Bonjour
peux-tu préciser ton énoncé ? il semble que tu mettes le t des transposées tantôt à droite tantôt à gauche de la matrice, du coup j'ai des doutes sur la manière dont il faut comprendre la première égalité : est-ce bien A ^{t}A^2=A ?

Posté par
ZiYun
re : Equation matricielle 25-06-19 à 22:29

Bonsoir,

L'équation est A.^{t}A.A=A ( je note la transposée : ^{t}A ).
On a si Y\in Im(A) alors : \exists X \in \mathbb{R}^{n} , Y=AX=A.^{t}A.AX=A.^{t}A.Y
Donc a d'une part : Im(A)\subset Im(A.^{t}A) et sauf si Im(A)\subset ={0} et dans ce cas A=0, alors on peut prendre Y \neq 0 et on a donc un vecteur propre associé à 1 pour A.^{t}A. Réciproquement si X vecteur propore associé à 1 alors on a A^{t}AX=X donc X\in Im(A). D'où E_{1}(A^{t}A)=Im(A).
On a déjà : Ker(^{t}A)\subset Ker(A). Maintenant si X\in Ker(A^{t}A) alors A^{t}AX=0 et ^{t}XA^{t}A=0 donc ^{t}XA^{t}AA=0 et ainsi ^{t}XA=0 et : ^{t}AX=0 donc X\in Ker(^{t}A)
Donc : Ker(A^{t}A)=Ker(^{t}A).
Comme vous avez dit : A^{t}A est un projecteur. Je pense qu'on a tout déterminer alors sur A^{t}A
De même on trouvera Ker(^{t}AA)=Ker(A) et Im(^{t}AA)=Ker(^{t}A) et ^{t}AA projecteur.
Si c'est cela qu'étudier un projecteur ( trouver son image et son noyau ) alors je pense que l'exercice est résolu.

Vous en pensez-quoi s'il vous plaît ?

Merci d'avance,

Posté par
luzak
re : Equation matricielle 25-06-19 à 23:46

La norme ISO 80000-2:2009, article 2-15.7, recommande la notation A^{\mathsf {T}} .
Et c'est ce qui est préconisé pour les concours en prépas !

Donc, si AA^{\mathsf {T}}A=A tu as : (AA^{\mathsf {T}})(AA^{\mathsf {T}})=AA^{\mathsf {T}}.
Besoin de rien d'autre pour dire que c'est un projecteur. Reste à trouver image et noyau.
Chaque colonne X de A vérifie AA^{\mathsf {T}}X=X : on en déduit qu'il y a un espace propre de AA^{\mathsf {T}} associé à la valeur propre  1 de dimension le rang r de A.
Par ailleurs AA^{\mathsf {T}} et A^{\mathsf {T}} ont même noyau.

Idem pour  A^{\mathsf {T}}A puisque (A^{\mathsf {T}}A)^2=(A^{\mathsf {T}}A)(A^{\mathsf {T}}A)=A^{\mathsf {T}}(AA^{\mathsf {T}}A)=A^{\mathsf {T}}A...
Ton calcul de \ker A^{\mathsf {T}}A me semble faux car \ker(A^{\mathsf {T}}A)=\ker A et pour l'égalité des images de A^{\mathsf {T}}A et A^{\mathsf {T}} tu peux utiliser le théorème du rang.

Posté par
ZiYun
re : Equation matricielle 26-06-19 à 02:38

Bonsoir,

Merci pour votre réponse et pour la convention de notation.
Je n'avais pas vu que chaque colonne X de A vérifiait l'égalité que vous mentionnez, cela permet de conclure bien plus rapidement qu'une double inclusion (en réalité c'est la double inclusion qui justifie la conclusion qu'on tire de l'égalité je pense).

En fait, je pense que puisqu'on a AA^{T}A=A et qu'on en a tiré que : Ker(AA^{T})=Ker(A^{T}) alors de même avec A^{T}AA^{T}=A^{T} on en tire que Ker(A^{T}A)=Ker(A)

Merci d'avance,

Posté par
luzak
re : Equation matricielle 26-06-19 à 08:20

Pour des matrices réelles, l'égalité \ker(AA^{\mathsf {T}})=\ker(A^{\mathsf {T}})A n'a rien à voir avec ta relation : elle se démontre sans aucune hypothèse.
On montre de même que A^{\mathsf {T}}A et A ont même noyau.

Savoir que les colonnes non nulles de A sont des vecteurs propres ne permet aucune conclusion pour l'image de AA^{\mathsf {T}}.
Il y a une inclusion entre les images de AA^{\mathsf {T}} et de A ET c'est la relation entre les noyaux qui permet de conclure (théorème du rang).

Bref, la relation donnée au départ ne sert à rien pour établir \ker(AA^{\mathsf {T}})=\ker(A^{\mathsf {T}}) et \mathrm{img}(AA^{\mathsf {T}})=\mathrm{img}(A).
En revanche elle est indispensable pour montrer que AA^{\mathsf {T}} est un projecteur.

Posté par
ZiYun
re : Equation matricielle 26-06-19 à 15:28

Bonjour,

Merci pour votre réponse.
J'aimerais faire comme ce que vous avez fait sur un précédent post portant sur une équation matricielle et prendre A=U.V avec : U=\begin{pmatrix} u_{1}\\ .\\ .\\ .\\ u_{n} \end{pmatrix} et V=\begin{pmatrix} v_{1} &. &. &. & v_{n} \end{pmatrix} deux matrices non nulles ( on prend A matrice de rang 1 ).
Et j'aimerai trouver des conditions nécessaires et suffisantes sur U et V pour que A vérifie AA^{T}A=A.
Déjà essayons d'avoir des conditions nécessaires pour avoir AA^{T} un projecteur.
AA^{T}=UVV^{T}U^{T}=(VV^{T})U.U^{T} avec VV^{T} un scalaire non nul.
(AA^{T})^{2}=AA^{T} donne : (VV^{T})^{2}(U.U^{T})^{2}=VV^{T}U.U^{T}
Vu que VV^{T} \neq 0 alors : (VV^{T})(U.U^{T})^{2}=UU^{T}
Et donc X^{2}-\frac{1}{VV^{T}}X est un polynôme annulateur de UU^{T} et vu que UU^{T} \neq 0 alors UU^{T} = \frac{1}{VV^{T}}I_{n}
( par polynôme minimal ).
Mais dans ce cas, AA^{T} = I_{n} et donc A est inversible et donc n'est plus de rang 1...

J'espère que vous pourrez m'aider encore une fois. Je n'arrive pas à trouver où est ma faute, ne peut-il donc pas y avoir des solutions de rang 1 ?

Merci d'avance,

Posté par
luzak
re : Equation matricielle 26-06-19 à 23:10

Si tu veux une solution de rang 1 tu prends A=UV.
Alors AA^{\mathsf {T}}A=UVV^{\mathsf {T}}U^{\mathsf {T}}UV=(VV^{\mathsf {T}})(U^{\mathsf {T}}U)UV et pour réaliser ta condition il suffit de prendre (VV^{\mathsf {T}})=1,\;(U^{\mathsf {T}}U)=1 ce qui se traduit par le choix des vecteurs U,V normés (produit scalaire canonique de \R^n).
Mais il y a évidemment d'autres solutions !

Ton erreur, il me semble, est de croire que si M\neq0 admet le polynôme annulateur X^2-aX, alors M=aI_n . N'aurais-tu pas fait une "simplification" par M\neq0 dans  la relation M^2-aM=0 ?

Posté par
ZiYun
re : Equation matricielle 27-06-19 à 19:46

Bonjour,

C'est effectivement ma faute. C'est une grave erreur car l'anneau des matrices n'est pas intègre. Je me demande où j'avais la tête.
Merci pour votre réponse. On a donc la condition suffisante que les deux vecteurs soient normés. Est-ce qu'on pourrait dire que \left|\left|U \right| \right|.\left|\left|V \right| \right|=1 est une condition nécessaire et suffisante ?
Car AA^{T}A=A \Leftrightarrow (\left|\left|U \right| \right|.\left|\left|V \right| \right| -1)UV=0

Merci d'avance,

Posté par
luzak
re : Equation matricielle 27-06-19 à 23:04

Il me semble , oui !

Posté par
ZiYun
re : Equation matricielle 28-06-19 à 00:36

Merci pour votre aide.



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