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Algèbre linéaire 201-NYC / Maths 105 • Examen final de synthèse

Examen final blanc corrigé d'algèbre linéaire et géométrie vectorielle (201-NYC)

Voici un examen final blanc d'algèbre linéaire 201-NYC (Maths 105), calibré sur le niveau réel des examens de fin de session au cégep. Le cours a deux visages, la géométrie de l'espace d'un côté, les structures abstraites de l'autre, et l'examen final est précisément le moment où l'on doit montrer que ce sont les mêmes objets. Chaque exercice relie donc au moins deux chapitres.

Faites-le en conditions réelles : 3 heures chronométrées, calculatrice permise, sans formulaire. En algèbre linéaire, la rédaction compte autant que le calcul : dire quel théorème on invoque et vérifier ses hypothèses vaut souvent plus de points que le résultat lui-même.

Rappel de cours

  • Produits : uv=uvcosθ\vec{u}\cdot\vec{v}=\|\vec{u}\|\|\vec{v}\|\cos\theta ; u×v=uvsinθ\|\vec{u}\times\vec{v}\|=\|\vec{u}\|\|\vec{v}\|\sin\theta (aire du parallélogramme) ; produit mixte w(u×v)\vec{w}\cdot(\vec{u}\times\vec{v}) (volume du parallélépipède, nul si coplanaires).
  • Plans et droites : plan ax+by+cz=dax+by+cz=d de normale (a,b,c)(a,b,c) ; distance d'un point PP au plan ax0+by0+cz0da2+b2+c2\dfrac{|ax_{0}+by_{0}+cz_{0}-d|}{\sqrt{a^{2}+b^{2}+c^{2}}} ; distance à une droite AP×dd\dfrac{\|\vec{AP}\times\vec{d}\|}{\|\vec{d}\|}.
  • Systèmes : rang, théorème de compatibilité, solution générale = solution particulière + espace nul. Cramer si et seulement si le déterminant est non nul.
  • Déterminants : det(AB)=detAdetB\det(AB)=\det A\det B, det(kA)=kndetA\det(kA)=k^{n}\det A, det(A1)=1/detA\det(A^{-1})=1/\det A, det(AT)=detA\det(A^{T})=\det A, det(adjA)=(detA)n1\det(\operatorname{adj}A)=(\det A)^{n-1}.
  • Espaces : critère du sous-espace, base, dimension, théorème du rang dimkerT+dimimT=dimE\dim\ker T+\dim\operatorname{im}T=\dim E, formule de Grassmann dim(F+G)=dimF+dimGdim(FG)\dim(F+G)=\dim F+\dim G-\dim(F\cap G).
  • Diagonalisation : det(AλI)=0\det(A-\lambda I)=0 ; A=PDP1A=PDP^{-1} si la somme des dimensions des sous-espaces propres vaut nn ; alors Ak=PDkP1A^{k}=PD^{k}P^{-1}.
  • Complexes : z=reiθz=r e^{i\theta}, De Moivre zn=rneinθz^{n}=r^{n}e^{in\theta}, racines nn-ièmes également réparties sur le cercle de rayon r1/nr^{1/n}.

Partie A : Géométrie vectorielle de l'espace (/25)

Exercice 1 : Un tétraèdre et les trois produits

Soient les points A(1,0,2)A(1,0,2), B(3,1,0)B(3,1,0), C(2,4,1)C(2,4,1) et D(0,2,5)D(0,2,5). Chaque question se règle avec un produit et un seul : à vous de choisir lequel, et de dire pourquoi les deux autres ne conviennent pas.

  • a) Calculez AB\vec{AB}, AC\vec{AC} et AD\vec{AD}, puis la norme de AB\vec{AB} et l'angle entre AB\vec{AB} et AC\vec{AC} (au dixième de degré).
  • b) Calculez AB×AC\vec{AB}\times\vec{AC} et déduisez-en l'aire du triangle ABCABC sous forme exacte.
  • c) Calculez le produit mixte AD(AB×AC)\vec{AD}\cdot\left(\vec{AB}\times\vec{AC}\right). Les quatre points sont-ils coplanaires ? Donnez le volume du tétraèdre ABCDABCD.
  • d) Déduisez-en la distance de DD au plan ABCABC, puis calculez séparément la distance de DD à la droite ABAB. Expliquez pourquoi ces deux distances n'ont aucune raison d'être égales.
Voir la correction

a) AB=(2,1,2)\vec{AB}=(2,1,-2), AC=(1,4,1)\vec{AC}=(1,4,-1), AD=(1,2,3)\vec{AD}=(-1,2,3). Norme : AB=4+1+4=3\|\vec{AB}\|=\sqrt{4+1+4}=3. Angle : le produit scalaire est l'outil des angles. ABAC=2+4+2=8\vec{AB}\cdot\vec{AC}=2+4+2=8 et AC=18=32\|\vec{AC}\|=\sqrt{18}=3\sqrt{2}, donc cosθ=8332=8920,6285\cos\theta=\dfrac{8}{3\cdot 3\sqrt{2}}=\dfrac{8}{9\sqrt{2}}\approx 0{,}6285 et θ51,1\theta\approx 51{,}1^{\circ}.

b) Le produit vectoriel est l'outil des aires. AB×AC=ijk212141=(1(1)(2)4)i(2(1)(2)1)j+(2411)k=(7,0,7)\vec{AB}\times\vec{AC}=\begin{vmatrix}\vec{i}&\vec{j}&\vec{k}\\ 2&1&-2\\ 1&4&-1\end{vmatrix}=(1\cdot(-1)-(-2)\cdot 4)\,\vec{i}-(2\cdot(-1)-(-2)\cdot 1)\,\vec{j}+(2\cdot 4-1\cdot 1)\,\vec{k}=(7,0,7). Sa norme vaut 727\sqrt{2}, qui est l'aire du parallélogramme. L'aire du triangle en est la moitié : 7224,95\dfrac{7\sqrt{2}}{2}\approx 4{,}95.

c) Le produit mixte est l'outil des volumes. AD(7,0,7)=7+0+21=140\vec{AD}\cdot(7,0,7)=-7+0+21=14\neq 0 : les quatre points ne sont donc pas coplanaires, ils forment un vrai tétraèdre. Volume du parallélépipède =14=14=|14|=14, volume du tétraèdre =146=732,33=\dfrac{14}{6}=\dfrac{7}{3}\approx 2{,}33.

d) Distance au plan : de V=13AhV=\frac{1}{3}\mathcal{A}h on tire h=3VA=373722=7272=21,41h=\dfrac{3V}{\mathcal{A}}=\dfrac{3\cdot\frac{7}{3}}{\frac{7\sqrt{2}}{2}}=\dfrac{7\cdot 2}{7\sqrt{2}}=\sqrt{2}\approx 1{,}41. Distance à la droite ABAB : AD×AB=(7,4,5)\vec{AD}\times\vec{AB}=(-7,4,-5), de norme 49+16+25=90=310\sqrt{49+16+25}=\sqrt{90}=3\sqrt{10}, donc d=3103=103,16d=\dfrac{3\sqrt{10}}{3}=\sqrt{10}\approx 3{,}16. Les deux distances mesurent des choses différentes : la première est la distance à un plan entier, la seconde la distance à une seule droite contenue dans ce plan. Un point est toujours au moins aussi loin d'une droite que du plan qui la contient, ce que confirme 10>2\sqrt{10}>\sqrt{2}.

Exercice 2 : Une droite, un plan, un point extérieur

Soient le plan π: 2xy+3z=5\pi:\ 2x-y+3z=5, la droite D\mathcal{D} passant par (1,2,1)(1,2,-1) de vecteur directeur d=(1,1,1)\vec{d}=(1,1,-1), et le point P(4,1,0)P(4,1,0).

  • a) Montrez que D\mathcal{D} n'est ni parallèle ni contenue dans π\pi, puis donnez leur point d'intersection.
  • b) Calculez l'angle que fait D\mathcal{D} avec le plan π\pi (au centième de degré). Attention à ne pas confondre cet angle avec celui que fait D\mathcal{D} avec la normale.
  • c) Calculez la distance de PP au plan π\pi, puis les coordonnées du projeté orthogonal de PP sur π\pi.
  • d) Donnez l'équation cartésienne du plan parallèle à π\pi passant par PP, et vérifiez la cohérence avec la distance trouvée en c).
Voir la correction

a) La normale de π\pi est n=(2,1,3)\vec{n}=(2,-1,3). Comme nd=213=20\vec{n}\cdot\vec{d}=2-1-3=-2\neq 0, la droite n'est pas parallèle au plan (elle n'y est donc pas non plus contenue) : elle le perce en un point unique. On paramètre : (1+t,2+t,1t)(1+t,\,2+t,\,-1-t) et on substitue : 2(1+t)(2+t)+3(1t)=2t3=52(1+t)-(2+t)+3(-1-t)=-2t-3=5, donc t=4t=-4 et le point d'intersection est (3,2,3)(-3,-2,3). Vérification : 6+2+9=5-6+2+9=5.

b) L'angle α\alpha entre une droite et un plan est le complémentaire de l'angle entre la droite et la normale, d'où sinα=ndnd=2143=2420,3086\sin\alpha=\frac{|\vec{n}\cdot\vec{d}|}{\|\vec{n}\|\,\|\vec{d}\|}=\frac{2}{\sqrt{14}\sqrt{3}}=\frac{2}{\sqrt{42}}\approx 0{,}3086, donc α17,98\alpha\approx 17{,}98^{\circ}. C'est bien un sinus et non un cosinus : c'est là que se perdent la plupart des points à l'examen.

c) d(P,π)=2(4)1+3(0)54+1+9=81514=2140,535d(P,\pi)=\dfrac{|2(4)-1+3(0)-5|}{\sqrt{4+1+9}}=\dfrac{|8-1-5|}{\sqrt{14}}=\dfrac{2}{\sqrt{14}}\approx 0{,}535. Pour le projeté, on descend depuis PP le long de la normale : P=P2x0y0+3z05n2n=(4,1,0)214(2,1,3)=(267,87,37)P'=P-\dfrac{2x_{0}-y_{0}+3z_{0}-5}{\|\vec{n}\|^{2}}\,\vec{n}=(4,1,0)-\dfrac{2}{14}(2,-1,3)=\left(\dfrac{26}{7},\dfrac{8}{7},-\dfrac{3}{7}\right). Vérification : 226787+3(37)=52897=52\cdot\frac{26}{7}-\frac{8}{7}+3\left(-\frac{3}{7}\right)=\frac{52-8-9}{7}=5.

d) Un plan parallèle a la même normale, donc son équation est 2xy+3z=k2x-y+3z=k ; en imposant le passage par PP : k=81+0=7k=8-1+0=7. Les deux plans sont 2xy+3z=52x-y+3z=5 et 2xy+3z=72x-y+3z=7, et la distance entre deux plans parallèles vaut 75n=214\dfrac{|7-5|}{\|\vec{n}\|}=\dfrac{2}{\sqrt{14}}, exactement la distance trouvée en c). C'est cohérent : la distance de PP à π\pi est par définition la distance entre π\pi et le plan parallèle qui passe par PP.

Exercice 3 : Un système à paramètre : les trois cas

On considère, pour aRa\in\mathbb{R}, le système {x+y+z=12x+3y+az=3x+ay+3z=3\begin{cases} x+y+z=1\\ 2x+3y+az=3\\ x+ay+3z=3\end{cases} La discussion complète d'un tel système est l'exercice type de fin de session : il faut les trois cas, et pas seulement le cas générique.

  • a) Calculez le déterminant de la matrice des coefficients en fonction de aa et factorisez-le.
  • b) Pour quelles valeurs de aa le système a-t-il une solution unique ? Résolvez-le pour a=1a=1.
  • c) Traitez le cas a=3a=3 : montrez que le système a une infinité de solutions et décrivez-les avec un paramètre.
  • d) Traitez le cas a=0a=0 : montrez que le système est incompatible. Interprétez géométriquement les cas c) et d) en termes de trois plans.
Voir la correction

a) En développant selon la première ligne : Δ=11123a1a3=(9a2)(6a)+(2a3)=a2+3a=a(a3)\Delta=\begin{vmatrix}1&1&1\\ 2&3&a\\ 1&a&3\end{vmatrix}=(9-a^{2})-(6-a)+(2a-3)=-a^{2}+3a=-a(a-3).

b) Le système a une solution unique si et seulement si Δ0\Delta\neq 0, c'est-à-dire pour a0a\neq 0 et a3a\neq 3. Pour a=1a=1 : L3L1L_{3}-L_{1} donne 2z=22z=2, donc z=1z=1 ; L22L1L_{2}-2L_{1} donne yz=1y-z=1, donc y=2y=2 ; puis L1L_{1} donne x=121=2x=1-2-1=-2. La solution est (x,y,z)=(2,2,1)(x,y,z)=(-2,2,1). Vérification dans L2L_{2} : 4+6+1=3-4+6+1=3, et dans L3L_{3} : 2+2+3=3-2+2+3=3.

c) Pour a=3a=3, Δ=0\Delta=0. On échelonne : L22L1L_{2}-2L_{1} donne y+z=1y+z=1 et L3L1L_{3}-L_{1} donne 2y+2z=22y+2z=2, soit encore y+z=1y+z=1. La troisième équation est donc la même que la deuxième : le rang de la matrice des coefficients vaut 2, celui de la matrice augmentée aussi, et le système est compatible avec 32=13-2=1 paramètre libre. De y+z=1y+z=1 et x+y+z=1x+y+z=1 on tire x=0x=0, puis en posant z=tz=t : (x,y,z)=(0,1t,t),tR(x,y,z)=(0,\,1-t,\,t),\qquad t\in\mathbb{R}. C'est une droite de solutions.

d) Pour a=0a=0, Δ=0\Delta=0 également. L22L1L_{2}-2L_{1} donne y2z=1y-2z=1 et L3L1L_{3}-L_{1} donne y+2z=2-y+2z=2, soit y2z=2y-2z=-2. Les deux sont contradictoires : le rang des coefficients vaut 2, celui de la matrice augmentée vaut 3, et par le théorème de compatibilité le système n'a aucune solution. Géométriquement : dans le cas c) les trois plans se coupent le long d'une droite commune ; dans le cas d) ils forment un prisme, chaque paire se coupe selon une droite mais les trois droites d'intersection sont parallèles et distinctes, si bien qu'aucun point n'appartient aux trois plans.

Partie B : Matrices, déterminants et rang (/25)

Exercice 4 : Une matrice inversible et ses déterminants dérivés

Soit A=(123014560)A=\begin{pmatrix} 1&2&3\\ 0&1&4\\ 5&6&0\end{pmatrix}. Cette matrice a la particularité d'avoir un déterminant égal à 1, donc un inverse entièrement entier : profitez-en pour vérifier votre calcul sans calculatrice.

  • a) Calculez detA\det A par développement selon une ligne ou une colonne de votre choix.
  • b) Calculez A1A^{-1}, par la méthode de Gauss-Jordan ou par la matrice adjointe. Vérifiez votre résultat par un produit.
  • c) Résolvez le système Ax=bA\vec{x}=\vec{b} avec b=(1,2,3)T\vec{b}=(1,2,3)^{T}, en utilisant A1A^{-1}.
  • d) Sans calculer aucune nouvelle matrice, donnez det(2A)\det(2A), det(A1)\det\left(A^{-1}\right), det(A3)\det\left(A^{3}\right) et det(adjA)\det\left(\operatorname{adj}A\right). Puis, si BB est une matrice 3×33\times 3 avec detB=2\det B=2, donnez det(A1B2AT)\det\left(A^{-1}B^{2}A^{T}\right).
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a) Développement selon la première colonne (elle contient un zéro) : detA=114600+52314=1(024)+5(83)=24+25=1\det A=1\begin{vmatrix}1&4\\ 6&0\end{vmatrix}-0+5\begin{vmatrix}2&3\\ 1&4\end{vmatrix}=1(0-24)+5(8-3)=-24+25=1.

b) Par les cofacteurs, A1=1detAadjA=adjAA^{-1}=\dfrac{1}{\det A}\operatorname{adj}A=\operatorname{adj}A puisque detA=1\det A=1. On obtient A1=(2418520154541)A^{-1}=\begin{pmatrix} -24&18&5\\ 20&-15&-4\\ -5&4&1\end{pmatrix}. Vérification : AA1=IAA^{-1}=I, par exemple la première ligne du produit vaut (1)(24)+(2)(20)+(3)(5)=24+4015=1(1)(-24)+(2)(20)+(3)(-5)=-24+40-15=1 et (1)(18)+(2)(15)+(3)(4)=1830+12=0(1)(18)+(2)(-15)+(3)(4)=18-30+12=0.

c) x=A1b\vec{x}=A^{-1}\vec{b} : x=(2418520154541)(123)=(24+36+152030125+8+3)=(27226)\vec{x}=\begin{pmatrix} -24&18&5\\ 20&-15&-4\\ -5&4&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1\\ 2\\ 3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}-24+36+15\\ 20-30-12\\ -5+8+3\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}27\\ -22\\ 6\end{pmatrix}. Vérification directe : 27+2(22)+3(6)=2744+18=127+2(-22)+3(6)=27-44+18=1, 022+24=20-22+24=2, 5(27)+6(22)=135132=35(27)+6(-22)=135-132=3.

d) On applique les propriétés, sans jamais recalculer une matrice. det(2A)=23detA=8\det(2A)=2^{3}\det A=8. det(A1)=1detA=1\det\left(A^{-1}\right)=\dfrac{1}{\det A}=1. det(A3)=(detA)3=1\det\left(A^{3}\right)=(\det A)^{3}=1. det(adjA)=(detA)n1=12=1\det(\operatorname{adj}A)=(\det A)^{n-1}=1^{2}=1. Enfin det(A1B2AT)=1detA(detB)2detA=(detB)2=4\det\left(A^{-1}B^{2}A^{T}\right)=\frac{1}{\det A}\cdot(\det B)^{2}\cdot\det A=(\det B)^{2}=4, le facteur detA\det A se simplifiant avec son inverse : le résultat ne dépend pas de AA.

Exercice 5 : Déterminants : calculer vite, puis raisonner

Un déterminant se calcule rarement en développant bêtement. Les quatre questions vont du calcul brut à l'usage du déterminant comme outil de décision géométrique.

  • a) Calculez 1201231001211012\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 2&3&1&0\\ 0&1&2&1\\ 1&0&1&2\end{vmatrix} en créant des zéros par opérations élémentaires avant de développer.
  • b) Soit MM une matrice 3×33\times 3 avec detM=5\det M=5. Donnez det(2M)\det(2M), det(MTM)\det\left(M^{T}M\right), det(M1)\det\left(M^{-1}\right) et det(adjM)\det(\operatorname{adj}M), en citant la propriété utilisée à chaque fois.
  • c) Déterminez toutes les valeurs de λ\lambda pour lesquelles la matrice N=(λ111λ111λ)N=\begin{pmatrix} \lambda&1&1\\ 1&\lambda&1\\ 1&1&\lambda\end{pmatrix} est singulière. Factorisez le déterminant.
  • d) Les vecteurs u=(1,2,3)\vec{u}=(1,2,3), v=(2,1,1)\vec{v}=(2,-1,1) et w=(4,3,7)\vec{w}=(4,3,7) sont-ils coplanaires ? Si oui, exprimez w\vec{w} comme combinaison linéaire de u\vec{u} et v\vec{v}.
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a) On remplace L2L_{2} par L22L1L_{2}-2L_{1} et L4L_{4} par L4L1L_{4}-L_{1}, ce qui ne change pas le déterminant : 1201011201210211=1112121211\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 0&-1&1&-2\\ 0&1&2&1\\ 0&-2&1&1\end{vmatrix}=1\cdot\begin{vmatrix} -1&1&-2\\ 1&2&1\\ -2&1&1\end{vmatrix}. Ce déterminant 3×33\times 3 vaut 1(21)1(1+2)+(2)(1+4)=1310=14-1(2-1)-1(1+2)+(-2)(1+4)=-1-3-10=-14. Donc le déterminant cherché vaut 14-14.

b) det(2M)=23detM=85=40\det(2M)=2^{3}\det M=8\cdot 5=40 (multiplier une matrice n×nn\times n par kk multiplie le déterminant par knk^{n}, une ligne à la fois). det(MTM)=detMTdetM=(detM)2=25\det\left(M^{T}M\right)=\det M^{T}\cdot\det M=(\det M)^{2}=25 (multiplicativité, et detMT=detM\det M^{T}=\det M). det(M1)=15\det\left(M^{-1}\right)=\dfrac{1}{5} (car detMdetM1=detI=1\det M\cdot\det M^{-1}=\det I=1). det(adjM)=(detM)n1=52=25\det(\operatorname{adj}M)=(\det M)^{n-1}=5^{2}=25.

c) On ajoute les deux dernières lignes à la première : chaque entrée de L1L_{1} devient λ+2\lambda+2, qu'on met en facteur. Il reste detN=(λ+2)1111λ111λ=(λ+2)(λ1)2\det N=(\lambda+2)\begin{vmatrix} 1&1&1\\ 1&\lambda&1\\ 1&1&\lambda\end{vmatrix}=(\lambda+2)(\lambda-1)^{2}. La matrice est singulière pour λ=2\lambda=-2 et pour λ=1\lambda=1 (racine double). Pour λ=1\lambda=1 les trois lignes sont identiques (rang 1) ; pour λ=2\lambda=-2 la somme des trois lignes est nulle (rang 2).

d) Le produit mixte décide de la coplanarité : 123211437=1(73)2(144)+3(6+4)=1020+30=0\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 2&-1&1\\ 4&3&7\end{vmatrix}=1(-7-3)-2(14-4)+3(6+4)=-10-20+30=0. Le déterminant est nul, donc les trois vecteurs sont coplanaires (le parallélépipède qu'ils engendrent est plat). On cherche alors α,β\alpha,\beta avec w=αu+βv\vec{w}=\alpha\vec{u}+\beta\vec{v} : les deux premières composantes donnent α+2β=4\alpha+2\beta=4 et 2αβ=32\alpha-\beta=3, d'où β=1\beta=1 et α=2\alpha=2. La troisième composante confirme : 3(2)+1=73(2)+1=7. Donc w=2u+v\vec{w}=2\vec{u}+\vec{v}.

Exercice 6 : Rang, compatibilité et structure de l'ensemble des solutions

Soit A=(121324101223)A=\begin{pmatrix} 1&2&-1&3\\ 2&4&1&0\\ 1&2&2&-3\end{pmatrix}. Cette matrice n'est pas carrée : ni déterminant ni inverse ici, seulement le rang et le théorème de compatibilité.

  • a) Échelonnez AA et donnez son rang.
  • b) Déterminez l'espace nul de AA (l'ensemble des x\vec{x} tels que Ax=0A\vec{x}=\vec{0}) et donnez-en une base ainsi que sa dimension.
  • c) Vérifiez le théorème du rang sur cet exemple.
  • d) Montrez que le système Ax=bA\vec{x}=\vec{b} n'est compatible que si les composantes de b\vec{b} vérifient une certaine relation. Donnez cette relation, puis résolvez complètement le système pour b=(1,3,2)T\vec{b}=(1,3,2)^{T}.
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a) L22L1L_{2}-2L_{1} donne (0,0,3,6)(0,0,3,-6) et L3L1L_{3}-L_{1} donne (0,0,3,6)(0,0,3,-6) : les deux nouvelles lignes sont identiques. La forme échelonnée n'a que deux lignes non nulles, donc rang(A)=2\operatorname{rang}(A)=2. Autrement dit, les trois lignes de AA satisfont la relation L1+L3L2=0L_{1}+L_{3}-L_{2}=\vec{0}.

b) Le système homogène se réduit à x1+2x2x3+3x4=0x_{1}+2x_{2}-x_{3}+3x_{4}=0 et 3x36x4=03x_{3}-6x_{4}=0. La seconde donne x3=2x4x_{3}=2x_{4} ; en reportant, x1=2x2+x33x4=2x2x4x_{1}=-2x_{2}+x_{3}-3x_{4}=-2x_{2}-x_{4}. Les variables libres sont x2x_{2} et x4x_{4} : x=x2(2100)+x4(1021)\vec{x}=x_{2}\begin{pmatrix}-2\\ 1\\ 0\\ 0\end{pmatrix}+x_{4}\begin{pmatrix}-1\\ 0\\ 2\\ 1\end{pmatrix}. Ces deux vecteurs sont indépendants (regardez les composantes 2 et 4), donc ils forment une base de l'espace nul, qui est de dimension 2.

c) Le théorème du rang affirme rang(A)+dim(espace nul)=n\operatorname{rang}(A)+\dim(\text{espace nul})=n, le nombre de colonnes. Ici 2+2=42+2=4, et AA a bien 4 colonnes. Le compte tombe juste.

d) Puisque L1+L3L2=0L_{1}+L_{3}-L_{2}=\vec{0} du côté des coefficients, la même combinaison doit annuler le second membre : la condition de compatibilité est b1+b3b2=0b_{1}+b_{3}-b_{2}=0. Pour b=(1,3,2)T\vec{b}=(1,3,2)^{T} : 1+23=01+2-3=0, le système est compatible. Résolution : 3x36x4=b22b1=13x_{3}-6x_{4}=b_{2}-2b_{1}=1, donc x3=13+2x4x_{3}=\frac{1}{3}+2x_{4}, puis x1=12x2+x33x4=432x2x4x_{1}=1-2x_{2}+x_{3}-3x_{4}=\frac{4}{3}-2x_{2}-x_{4}. La solution générale s'écrit x=(4/301/30)+x2(2100)+x4(1021)\vec{x}=\begin{pmatrix}4/3\\ 0\\ 1/3\\ 0\end{pmatrix}+x_{2}\begin{pmatrix}-2\\ 1\\ 0\\ 0\end{pmatrix}+x_{4}\begin{pmatrix}-1\\ 0\\ 2\\ 1\end{pmatrix}, soit une solution particulière plus l'espace nul tout entier. C'est la structure générale de l'ensemble des solutions d'un système compatible.

Partie C : Espaces vectoriels et transformations (/25)

Exercice 7 : Sous-espaces, bases et formule de Grassmann

Les trois premières questions portent sur R3\mathbb{R}^{3}, la dernière sur l'espace P2P_{2} des polynômes de degré au plus 2. Le but est de montrer que ce sont exactement les mêmes raisonnements.

  • a) L'ensemble W={(x,y,z)R3 : x+2yz=0}W=\left\{(x,y,z)\in\mathbb{R}^{3}\ :\ x+2y-z=0\right\} est-il un sous-espace vectoriel ? Justifiez par le critère, donnez-en une base et sa dimension.
  • b) Même question pour U={(x,y,z)R3 : x+y=1}U=\left\{(x,y,z)\in\mathbb{R}^{3}\ :\ x+y=1\right\}. Un seul argument suffit.
  • c) Soient F=vect{(1,1,0),(0,1,1)}F=\operatorname{vect}\{(1,1,0),(0,1,1)\} et G=vect{(1,0,1),(1,1,1)}G=\operatorname{vect}\{(1,0,1),(1,1,1)\}. Donnez dimF\dim F, dimG\dim G, dim(F+G)\dim(F+G), puis dim(FG)\dim(F\cap G) par la formule de Grassmann. Donnez enfin un vecteur directeur de FGF\cap G.
  • d) La famille {1+x, x+x2, 1+x2}\left\{1+x,\ x+x^{2},\ 1+x^{2}\right\} est-elle une base de P2P_{2} ? Si oui, donnez les coordonnées de p(x)=2+3x+4x2p(x)=2+3x+4x^{2} dans cette base.
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a) Oui. WW est l'ensemble des solutions d'une équation linéaire homogène : il contient 0\vec{0}, et si u,vW\vec{u},\vec{v}\in W et α,βR\alpha,\beta\in\mathbb{R}, alors αu+βv\alpha\vec{u}+\beta\vec{v} vérifie encore l'équation par linéarité. C'est donc un sous-espace. En posant x=2y+zx=-2y+z, on obtient (x,y,z)=y(2,1,0)+z(1,0,1)(x,y,z)=y(-2,1,0)+z(1,0,1) : une base est {(2,1,0),(1,0,1)}\{(-2,1,0),(1,0,1)\} et dimW=2\dim W=2 (c'est un plan passant par l'origine).

b) Non. Le vecteur nul (0,0,0)(0,0,0) ne vérifie pas x+y=1x+y=1. Or tout sous-espace doit contenir le vecteur nul : UU n'en est pas un. (C'est un plan affine, parallèle à un sous-espace mais décalé.) Le test du vecteur nul est le premier réflexe, et il tranche immédiatement.

c) Les deux générateurs de FF ne sont pas proportionnels, donc dimF=2\dim F=2 ; de même dimG=2\dim G=2. Pour F+GF+G, il suffit de trouver trois vecteurs indépendants parmi les quatre : 110011101=1(1)1(1)+0=20\begin{vmatrix} 1&1&0\\ 0&1&1\\ 1&0&1\end{vmatrix}=1(1)-1(-1)+0=2\neq 0, donc F+GF+G contient trois vecteurs indépendants de R3\mathbb{R}^{3} : F+G=R3F+G=\mathbb{R}^{3} et dim(F+G)=3\dim(F+G)=3. Grassmann donne alors dim(FG)=dimF+dimGdim(F+G)=2+23=1\dim(F\cap G)=\dim F+\dim G-\dim(F+G)=2+2-3=1. Pour un vecteur directeur, on écrit a(1,1,0)+b(0,1,1)=c(1,0,1)+d(1,1,1)a(1,1,0)+b(0,1,1)=c(1,0,1)+d(1,1,1), ce qui donne a=c+da=c+d, a+b=da+b=d, b=c+db=c+d. Donc b=ab=a, puis d=2ad=2a et c=ac=-a. Avec a=1a=1 : le vecteur (1,2,1)(1,2,1), qui est bien dans FF (somme des deux générateurs) et dans GG (car (1,0,1)+2(1,1,1)=(1,2,1)-\left(1,0,1\right)+2\left(1,1,1\right)=(1,2,1)).

d) Dans la base canonique {1,x,x2}\{1,x,x^{2}\}, les trois polynômes ont pour vecteurs de coordonnées (1,1,0)(1,1,0), (0,1,1)(0,1,1) et (1,0,1)(1,0,1). Le déterminant de ces trois colonnes vaut 2, non nul : la famille est libre, et comme dimP2=3\dim P_{2}=3, c'est une base. Pour les coordonnées de pp, on résout α(1+x)+β(x+x2)+γ(1+x2)=2+3x+4x2\alpha(1+x)+\beta(x+x^{2})+\gamma(1+x^{2})=2+3x+4x^{2}, soit α+γ=2\alpha+\gamma=2, α+β=3\alpha+\beta=3, β+γ=4\beta+\gamma=4. En sommant les trois : 2(α+β+γ)=92(\alpha+\beta+\gamma)=9, donc α+β+γ=92\alpha+\beta+\gamma=\frac{9}{2}, d'où γ=923=32\gamma=\frac{9}{2}-3=\frac{3}{2}, α=924=12\alpha=\frac{9}{2}-4=\frac{1}{2} et β=922=52\beta=\frac{9}{2}-2=\frac{5}{2}. Les coordonnées sont (12,52,32)\left(\frac{1}{2},\frac{5}{2},\frac{3}{2}\right).

Exercice 8 : La projection orthogonale sur une droite, et la réflexion qui s'en déduit

Soit dd la droite du plan d'équation y=2xy=2x. On note PP la matrice de la projection orthogonale sur dd. Une projection n'est pas inversible, et c'est justement ce qui la rend instructive.

  • a) Établissez la matrice PP de la projection orthogonale sur dd (utilisez la formule de la projection sur un vecteur directeur).
  • b) Vérifiez que P2=PP^{2}=P et expliquez ce que cela signifie géométriquement. Calculez detP\det P et dites pourquoi PP ne peut pas être inversible.
  • c) Donnez kerP\ker P et imP\operatorname{im}P (chacun avec un vecteur directeur), et vérifiez le théorème du rang dans R2\mathbb{R}^{2}.
  • d) Montrez que Q=2PIQ=2P-I est la matrice de la réflexion par rapport à dd. Vérifiez que Q2=IQ^{2}=I et detQ=1\det Q=-1, et retrouvez l'angle de dd à partir de QQ.
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a) Un vecteur directeur de dd est u=(1,2)\vec{u}=(1,2), de norme carrée 5. La projection de x\vec{x} sur u\vec{u} est xuu2u\dfrac{\vec{x}\cdot\vec{u}}{\|\vec{u}\|^{2}}\vec{u}, ce qui donne en matrice P=15(1224)P=\frac{1}{5}\begin{pmatrix}1&2\\ 2&4\end{pmatrix}. Vérification : P(1,2)T=15(1+4, 2+8)T=(1,2)TP(1,2)^{T}=\frac{1}{5}(1+4,\ 2+8)^{T}=(1,2)^{T}, un vecteur de dd est bien laissé en place.

b) P2=125(1224)(1224)=125(5101020)=15(1224)=PP^{2}=\dfrac{1}{25}\begin{pmatrix}1&2\\ 2&4\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1&2\\ 2&4\end{pmatrix}=\dfrac{1}{25}\begin{pmatrix}5&10\\ 10&20\end{pmatrix}=\dfrac{1}{5}\begin{pmatrix}1&2\\ 2&4\end{pmatrix}=P. Géométriquement : projeter un point déjà projeté ne le déplace plus, l'opération est idempotente. detP=125(44)=0\det P=\dfrac{1}{25}(4-4)=0, donc PP n'est pas inversible, et c'est inévitable : la projection écrase tout le plan sur une droite, donc elle n'est pas injective et aucune matrice ne peut défaire cet écrasement.

c) kerP\ker P est la direction perpendiculaire à dd, engendrée par (2,1)(2,-1) : en effet P(2,1)T=15(22, 44)T=(0,0)TP(2,-1)^{T}=\frac{1}{5}(2-2,\ 4-4)^{T}=(0,0)^{T}. imP=d\operatorname{im}P=d, engendrée par (1,2)(1,2). Théorème du rang : dimkerP+rangP=1+1=2=dimR2\dim\ker P+\operatorname{rang}P=1+1=2=\dim\mathbb{R}^{2}.

d) Q=2PI=25(1224)(1001)=15(3443)Q=2P-I=\frac{2}{5}\begin{pmatrix}1&2\\ 2&4\end{pmatrix}-\begin{pmatrix}1&0\\ 0&1\end{pmatrix}=\frac{1}{5}\begin{pmatrix}-3&4\\ 4&3\end{pmatrix}. C'est bien une réflexion : pour x\vec{x} quelconque, Qx=2PxxQ\vec{x}=2P\vec{x}-\vec{x}, c'est-à-dire le symétrique de x\vec{x} par rapport à son projeté, donc par rapport à dd. On vérifie Q2=125(9+1612+1212+1216+9)=IQ^{2}=\dfrac{1}{25}\begin{pmatrix}9+16&-12+12\\ -12+12&16+9\end{pmatrix}=I (une réflexion appliquée deux fois est l'identité) et detQ=125(916)=1\det Q=\dfrac{1}{25}(-9-16)=-1 (elle renverse l'orientation). Enfin la matrice d'une réflexion d'axe faisant l'angle θ\theta est (cos2θsin2θsin2θcos2θ)\begin{pmatrix}\cos 2\theta&\sin 2\theta\\ \sin 2\theta&-\cos 2\theta\end{pmatrix} ; en comparant, cos2θ=35\cos 2\theta=-\frac{3}{5} et sin2θ=45\sin 2\theta=\frac{4}{5}, donc 2θ126,872\theta\approx 126{,}87^{\circ} et θ63,43\theta\approx 63{,}43^{\circ}, ce qui est bien arctan2\arctan 2.

Exercice 9 : Une transformation sur les polynômes : noyau, image et nilpotence

Sur l'espace P2P_{2} des polynômes de degré au plus 2, on définit l'opérateur de différence finie T(p)(x)=p(x+1)p(x)T(p)(x)=p(x+1)-p(x). Cet opérateur est le pendant discret de la dérivation, et il se comporte de façon très semblable.

  • a) Vérifiez que TT est linéaire, puis donnez sa matrice MM dans la base {1,x,x2}\left\{1,\,x,\,x^{2}\right\}.
  • b) Déterminez kerT\ker T et imT\operatorname{im}T, avec une base de chacun. Vérifiez le théorème du rang.
  • c) Calculez M2M^{2} et M3M^{3}. Interprétez le résultat en termes de différences successives d'un polynôme de degré 2.
  • d) Donnez les valeurs propres de TT. L'opérateur TT est-il diagonalisable ? Justifiez soigneusement.
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a) Linéarité : T(αp+βq)(x)=(αp+βq)(x+1)(αp+βq)(x)=α[p(x+1)p(x)]+β[q(x+1)q(x)]=αT(p)+βT(q)T(\alpha p+\beta q)(x)=(\alpha p+\beta q)(x+1)-(\alpha p+\beta q)(x)=\alpha\left[p(x+1)-p(x)\right]+\beta\left[q(x+1)-q(x)\right]=\alpha T(p)+\beta T(q). Images des vecteurs de base : T(1)=11=0T(1)=1-1=0 ; T(x)=(x+1)x=1T(x)=(x+1)-x=1 ; T(x2)=(x+1)2x2=2x+1T\left(x^{2}\right)=(x+1)^{2}-x^{2}=2x+1. En rangeant les coordonnées en colonnes, M=(011002000)M=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 0&0&2\\ 0&0&0\end{pmatrix}. Noter que TT abaisse le degré d'exactement un cran, comme la dérivation.

b) kerT\ker T : T(p)=0T(p)=0 signifie p(x+1)=p(x)p(x+1)=p(x) pour tout xx, ce qu'un polynôme non constant ne peut pas faire (il prendrait une même valeur une infinité de fois). Donc kerT={polynoˆmes constants}\ker T=\{\text{polynômes constants}\}, de base {1}\{1\} et de dimension 1. imT\operatorname{im}T est engendrée par T(1)=0T(1)=0, T(x)=1T(x)=1 et T(x2)=2x+1T(x^{2})=2x+1, donc par {1, 2x+1}\{1,\ 2x+1\}, c'est-à-dire par {1,x}\{1,x\} : c'est P1P_{1}, de dimension 2. Théorème du rang : 1+2=3=dimP21+2=3=\dim P_{2}.

c) M2=(002000000),M3=0M^{2}=\begin{pmatrix} 0&0&2\\ 0&0&0\\ 0&0&0\end{pmatrix},\qquad M^{3}=0. Interprétation : la différence première d'un polynôme de degré 2 est de degré 1, la différence seconde est la constante 2, et la différence troisième est nulle. C'est exactement ce qui se passe avec les dérivées successives, et c'est le principe des tables de différences finies. L'opérateur est dit nilpotent d'indice 3.

d) MM est triangulaire supérieure avec une diagonale entièrement nulle, donc son polynôme caractéristique est det(MλI)=λ3\det(M-\lambda I)=-\lambda^{3} et l'unique valeur propre est λ=0\lambda=0, de multiplicité algébrique 3. Le sous-espace propre associé est ker(M0I)=kerM\ker(M-0\cdot I)=\ker M, qui est de dimension 1 d'après b). La multiplicité géométrique (1) est strictement inférieure à la multiplicité algébrique (3) : TT n'est pas diagonalisable. Ce n'est pas un accident : un opérateur nilpotent non nul ne peut jamais être diagonalisable, car s'il l'était sa forme diagonale serait nulle, donc l'opérateur lui-même le serait.

Partie D : Diagonalisation et nombres complexes (/25)

Exercice 10 : Diagonaliser, élever à la puissance, puis extraire une racine

Soit A=(3122)A=\begin{pmatrix} 3&1\\ 2&2\end{pmatrix}. La diagonalisation ne sert pas seulement à calculer des puissances : elle permet aussi de définir des opérations qu'on ne saurait pas faire directement sur la matrice.

  • a) Calculez le polynôme caractéristique de AA et ses valeurs propres. Vérifiez-les par la trace et le déterminant.
  • b) Donnez un vecteur propre pour chaque valeur propre, puis les matrices PP et DD telles que A=PDP1A=PDP^{-1}. Donnez P1P^{-1}.
  • c) Établissez une formule explicite pour AnA^{n}, et vérifiez-la pour n=1n=1.
  • d) Trouvez une matrice RR à coefficients réels telle que R2=AR^{2}=A. Combien de telles matrices réelles existe-t-il, et pourquoi ?
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a) det(AλI)=3λ122λ=(3λ)(2λ)2=λ25λ+4=(λ1)(λ4)\det(A-\lambda I)=\begin{vmatrix}3-\lambda&1\\ 2&2-\lambda\end{vmatrix}=(3-\lambda)(2-\lambda)-2=\lambda^{2}-5\lambda+4=(\lambda-1)(\lambda-4). Les valeurs propres sont λ1=1\lambda_{1}=1 et λ2=4\lambda_{2}=4. Vérification : leur somme vaut 5, la trace de AA ; leur produit vaut 4, le déterminant de AA (62=46-2=4).

b) Pour λ=1\lambda=1 : (AI)v=0(A-I)\vec{v}=\vec{0} donne 2v1+v2=02v_{1}+v_{2}=0, d'où v1=(1,2)\vec{v}_{1}=(1,-2). Pour λ=4\lambda=4 : v1+v2=0-v_{1}+v_{2}=0, d'où v2=(1,1)\vec{v}_{2}=(1,1). Les deux valeurs propres sont distinctes, donc les vecteurs propres sont indépendants et AA est diagonalisable : P=(1121),D=(1004),P1=13(1121)P=\begin{pmatrix}1&1\\ -2&1\end{pmatrix},\quad D=\begin{pmatrix}1&0\\ 0&4\end{pmatrix},\quad P^{-1}=\frac{1}{3}\begin{pmatrix}1&-1\\ 2&1\end{pmatrix}, puisque detP=3\det P=3.

c) An=PDnP1A^{n}=PD^{n}P^{-1} avec Dn=(1004n)D^{n}=\begin{pmatrix}1&0\\ 0&4^{n}\end{pmatrix}, ce qui donne An=13(1+24n1+4n2+24n2+4n)A^{n}=\frac{1}{3}\begin{pmatrix} 1+2\cdot 4^{n}&-1+4^{n}\\ -2+2\cdot 4^{n}&2+4^{n}\end{pmatrix}. Pour n=1n=1 : 13(9366)=(3122)=A\frac{1}{3}\begin{pmatrix}9&3\\ 6&6\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}3&1\\ 2&2\end{pmatrix}=A. Pour n=3n=3 on obtiendrait 13(1296312666)=(43214222)\frac{1}{3}\begin{pmatrix}129&63\\ 126&66\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}43&21\\ 42&22\end{pmatrix}.

d) L'idée : si A=PDP1A=PDP^{-1}, alors R=PDP1R=P\sqrt{D}P^{-1} convient, où D\sqrt{D} est la diagonale des racines carrées. Ici R=P(1002)P1=13(5124)R=P\begin{pmatrix}1&0\\ 0&2\end{pmatrix}P^{-1}=\frac{1}{3}\begin{pmatrix}5&1\\ 2&4\end{pmatrix}. Vérification : R2=19(2791818)=(3122)=AR^{2}=\frac{1}{9}\begin{pmatrix}27&9\\ 18&18\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}3&1\\ 2&2\end{pmatrix}=A. Quant au nombre : chaque valeur propre de DD étant strictement positive, on peut choisir indépendamment ±1\pm\sqrt{1} et ±4\pm\sqrt{4}, ce qui donne 2×2=42\times 2=4 matrices réelles RR telles que R2=AR^{2}=A (dont R-R, l'opposée de celle calculée). Si une valeur propre avait été négative, aucune racine réelle diagonalisable n'aurait existé.

Exercice 11 : Nombres complexes : forme exponentielle, De Moivre et racines

La forme exponentielle transforme les puissances et les racines en simples opérations sur l'argument. Chacune des quatre questions devient triviale une fois le bon changement de forme effectué, et pénible sans lui.

  • a) Mettez z=1+i31iz=\dfrac{1+i\sqrt{3}}{1-i} sous forme exponentielle. Donnez aussi sa forme algébrique.
  • b) Calculez z12z^{12} en utilisant le théorème de De Moivre.
  • c) Résolvez w3=8iw^{3}=-8i dans C\mathbb{C}, et donnez les trois solutions sous forme algébrique.
  • d) Résolvez z42z2+4=0z^{4}-2z^{2}+4=0 dans C\mathbb{C}. Donnez le module commun des quatre racines et leurs arguments.
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a) On traite séparément le numérateur et le dénominateur. 1+i3=1+3=2\left|1+i\sqrt{3}\right|=\sqrt{1+3}=2 et son argument est π3\frac{\pi}{3} (partie réelle et imaginaire positives, tan=3\tan=\sqrt{3}). 1i=2|1-i|=\sqrt{2} et son argument est π4-\frac{\pi}{4}. Le quotient a pour module 22=2\dfrac{2}{\sqrt{2}}=\sqrt{2} et pour argument π3(π4)=7π12\dfrac{\pi}{3}-\left(-\dfrac{\pi}{4}\right)=\dfrac{7\pi}{12} : z=2ei7π/12z=\sqrt{2}\,e^{i\,7\pi/12}. Forme algébrique, en multipliant par le conjugué du dénominateur : z=(1+i3)(1+i)2=132+i1+320,366+1,366iz=\dfrac{\left(1+i\sqrt{3}\right)(1+i)}{2}=\dfrac{1-\sqrt{3}}{2}+i\,\dfrac{1+\sqrt{3}}{2}\approx-0{,}366+1{,}366\,i.

b) De Moivre : z12=(2)12ei127π/12=26ei7πz^{12}=\left(\sqrt{2}\right)^{12}e^{i\cdot 12\cdot 7\pi/12}=2^{6}e^{i\,7\pi}. Comme 7π=π+6ππ [2π]7\pi=\pi+6\pi\equiv\pi\ [2\pi], on a ei7π=eiπ=1e^{i7\pi}=e^{i\pi}=-1, donc z12=64z^{12}=-64. Le résultat est réel : les 12 rotations successives ramènent exactement sur l'axe réel négatif.

c) 8i-8i a pour module 8 et pour argument π2-\dfrac{\pi}{2}. Les racines cubiques ont pour module 83=2\sqrt[3]{8}=2 et pour arguments π/2+2kπ3\dfrac{-\pi/2+2k\pi}{3} pour k=0,1,2k=0,1,2, soit π6-\dfrac{\pi}{6}, π2\dfrac{\pi}{2} et 7π6\dfrac{7\pi}{6}. En forme algébrique : w0=2eiπ/6=3i,w1=2eiπ/2=2i,w2=2ei7π/6=3iw_{0}=2e^{-i\pi/6}=\sqrt{3}-i,\quad w_{1}=2e^{i\pi/2}=2i,\quad w_{2}=2e^{i\,7\pi/6}=-\sqrt{3}-i. Vérification immédiate sur la deuxième : (2i)3=8i3=8i(2i)^{3}=8i^{3}=-8i. Les trois racines sont régulièrement espacées de 2π3\frac{2\pi}{3} sur le cercle de rayon 2.

d) C'est une équation bicarrée : on pose u=z2u=z^{2}, d'où u22u+4=0u^{2}-2u+4=0 et u=2±4162=1±i3u=\dfrac{2\pm\sqrt{4-16}}{2}=1\pm i\sqrt{3}. Ces deux valeurs ont pour module 2 et pour arguments ±π3\pm\dfrac{\pi}{3}. Il reste à extraire les racines carrées : le module devient 2\sqrt{2} et les arguments sont ±π6\pm\dfrac{\pi}{6} et ±π6+π\pm\dfrac{\pi}{6}+\pi. Les quatre racines sont donc 2eiπ/6,2ei5π/6,2eiπ/6,2ei5π/6\sqrt{2}\,e^{i\pi/6},\quad\sqrt{2}\,e^{i\,5\pi/6},\quad\sqrt{2}\,e^{-i\pi/6},\quad\sqrt{2}\,e^{-i\,5\pi/6}, toutes de module 2\sqrt{2}. Elles forment un rectangle centré à l'origine, et non un carré : les racines d'une équation à coefficients réels sont conjuguées deux à deux, mais elles ne sont pas ici les racines d'un même nombre.

Exercice 12 : Problème de synthèse : une matrice de permutation est une rotation

Soit R=(001100010)R=\begin{pmatrix} 0&0&1\\ 1&0&0\\ 0&1&0\end{pmatrix}, la matrice qui envoie (x,y,z)(x,y,z) sur (z,x,y)(z,x,y) : elle permute circulairement les coordonnées. Ce problème montre qu'un objet purement combinatoire est en réalité une rotation de l'espace, et il mobilise le produit scalaire, le déterminant, les valeurs propres et les nombres complexes.

  • a) Vérifiez que RTR=IR^{T}R=I et calculez detR\det R. Que peut-on en conclure sur la nature géométrique de RR ?
  • b) Déterminez l'axe de cette rotation, c'est-à-dire l'ensemble des vecteurs fixes.
  • c) L'angle θ\theta d'une rotation de l'espace vérifie tr(R)=1+2cosθ\operatorname{tr}(R)=1+2\cos\theta. Déduisez-en θ\theta.
  • d) Calculez R3R^{3} et expliquez le résultat à partir de b) et c). Enfin, donnez les trois valeurs propres complexes de RR et vérifiez que leur somme vaut la trace.
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a) Les colonnes de RR sont (0,1,0)(0,1,0), (0,0,1)(0,0,1) et (1,0,0)(1,0,0) : elles sont unitaires et deux à deux orthogonales, donc RTR=IR^{T}R=I et RR est orthogonale. Son déterminant vaut detR=1\det R=1 (on passe de l'identité à RR par deux échanges de colonnes, soit deux changements de signe). Une matrice orthogonale de déterminant +1+1 en dimension 3 est une rotation autour d'un axe passant par l'origine : RR conserve les longueurs, les angles et l'orientation.

b) On cherche v\vec{v} tel que Rv=vR\vec{v}=\vec{v}, c'est-à-dire le sous-espace propre associé à la valeur propre 1. Avec v=(x,y,z)\vec{v}=(x,y,z), l'équation Rv=(z,x,y)=(x,y,z)R\vec{v}=(z,x,y)=(x,y,z) donne z=xz=x, x=yx=y et y=zy=z, donc x=y=zx=y=z. L'axe est la droite engendrée par (1,1,1)(1,1,1), la grande diagonale du cube unité. C'est cohérent : permuter circulairement les coordonnées revient à faire tourner le cube autour de cette diagonale.

c) tr(R)=0+0+0=0\operatorname{tr}(R)=0+0+0=0, donc 1+2cosθ=01+2\cos\theta=0, d'où cosθ=12\cos\theta=-\dfrac{1}{2} et θ=120\theta=120^{\circ} (soit 2π3\frac{2\pi}{3}). La rotation d'un tiers de tour autour de la grande diagonale échange bien les trois axes de coordonnées entre eux.

d) R3=IR^{3}=I : appliquer trois fois la permutation circulaire ramène chaque coordonnée à sa place. C'est exactement ce qu'annonçaient b) et c) : trois rotations de 120120^{\circ} autour du même axe font un tour complet. Pour les valeurs propres, le polynôme caractéristique est det(RλI)=λ3+1\det(R-\lambda I)=-\lambda^{3}+1, dont les racines sont les trois racines cubiques de l'unité : λ1=1,λ2=e2iπ/3,λ3=e2iπ/3\lambda_{1}=1,\qquad\lambda_{2}=e^{2i\pi/3},\qquad\lambda_{3}=e^{-2i\pi/3}. Leur somme vaut 1+2cos2π3=11=01+2\cos\frac{2\pi}{3}=1-1=0, ce qui est bien la trace. On retrouve au passage l'angle de la rotation dans l'argument des valeurs propres complexes : une rotation d'angle θ\theta en dimension 3 a toujours pour valeurs propres 11 et e±iθe^{\pm i\theta}.

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