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Algèbre linéaire 201-NYC / Maths 105 • Complément québécois de Première et cégep

Exercices corrigés : systèmes d'équations linéaires, Gauss et Gauss-Jordan (201-NYC / Maths 105)

Voici la série d'exercices corrigés d'algèbre linéaire et géométrie vectorielle (cours 201-NYC, aussi appelé Maths 105 selon le programme visé) sur les systèmes d'équations linéaires. La partie A couvre les bases : matrice augmentée et opérations élémentaires sur les lignes, méthode de Gauss et résolution par remontée, passage à la forme échelonnée réduite par Gauss-Jordan, les trois cas possibles avec paramétrage d'un ensemble infini de solutions, et l'inversion d'une matrice par la méthode de Gauss-Jordan. La partie B monte au niveau examen : systèmes homogènes et solutions non triviales, et une discussion complète d'un système dépendant de deux paramètres.

C'est le chapitre le plus lourd de la session en volume de calcul, et paradoxalement celui où l'on perd le plus de points sur des questions qui n'en demandent aucun. Un système linéaire ne se résout pas seulement, il se DISCUTE : combien de solutions, pourquoi, et sous quelles conditions. Un étudiant qui échelonne parfaitement mais conclut « pas de solution » là où il y en a une infinité perd toute la question.

Le réflexe à installer : ne jamais mélanger les opérations élémentaires sur les LIGNES avec des manipulations de colonnes, et écrire l'opération utilisée à chaque étape. Les trois opérations autorisées sont l'échange de deux lignes, la multiplication d'une ligne par un scalaire non nul, et l'ajout à une ligne d'un multiple d'une autre ligne. Toute autre manipulation change l'ensemble des solutions, et l'erreur devient alors impossible à retrouver dans une copie de deux pages.

Rappel de cours

  • Matrice augmentée : pour le système AX=BAX=B, c'est la matrice [AB][A\,|\,B] obtenue en accolant la colonne des seconds membres à la matrice des coefficients. La barre verticale n'a aucun rôle calculatoire, elle sépare visuellement les coefficients du membre de droite.
  • Opérations élémentaires sur les lignes, les trois seules autorisées : échanger deux lignes (LiLjL_{i}\leftrightarrow L_{j}) ; multiplier une ligne par un scalaire NON NUL (LikLiL_{i}\leftarrow kL_{i}, k0k\neq 0) ; ajouter à une ligne un multiple d'une autre ligne (LiLi+kLjL_{i}\leftarrow L_{i}+kL_{j}). Chacune transforme le système en un système ÉQUIVALENT, c'est-à-dire ayant exactement le même ensemble de solutions.
  • Forme échelonnée (méthode de Gauss) : dans chaque ligne non nulle, le premier coefficient non nul, appelé pivot, est situé strictement à droite du pivot de la ligne précédente, et les lignes entièrement nulles sont en bas. On résout ensuite par REMONTÉE, de la dernière équation vers la première.
  • Forme échelonnée réduite (méthode de Gauss-Jordan) : en plus des conditions ci-dessus, chaque pivot vaut 11 et il est le SEUL coefficient non nul de sa colonne, donc il y a aussi des zéros AU-DESSUS de chaque pivot. La solution se lit alors directement, sans aucune remontée.
  • Les trois cas possibles pour un système linéaire, et il n'y en a jamais d'autres. Une solution unique : autant de pivots que d'inconnues. Aucune solution (système incompatible) : apparition d'une ligne du type [0 0  0c][0\ 0\ \dots\ 0\,|\,c] avec c0c\neq 0, qui traduit l'équation impossible 0=c0=c. Une infinité de solutions : le système est compatible et il y a moins de pivots que d'inconnues, les inconnues sans pivot devenant des paramètres libres.
  • Nombre de paramètres libres == nombre d'inconnues - nombre de pivots. C'est ce compte qui décide, jamais le nombre d'équations de départ.
  • Inversion par Gauss-Jordan : on forme la matrice [AI][A\,|\,I] et on applique les opérations élémentaires jusqu'à obtenir [IA1][I\,|\,A^{-1}]. Si au cours du calcul une ligne de la partie gauche devient entièrement nulle, alors AA n'est pas inversible et le procédé s'arrête.
  • Système homogène : un système AX=0AX=0, dont le second membre est nul. Il admet TOUJOURS la solution triviale X=0X=0, donc il n'est jamais incompatible. Il admet des solutions non triviales si et seulement si det(A)=0\det(A)=0.

Partie A : Les bases (/28)

Exercice 1 : Matrice augmentée, opérations élémentaires et méthode de Gauss

On considère le système {x+2yz=22x+5y+z=153x+4y7z=10\begin{cases} x+2y-z=2 \\ 2x+5y+z=15 \\ 3x+4y-7z=-10 \end{cases}.

  • a) Écrivez la matrice augmentée [AB][A\,|\,B] de ce système.
  • b) Effectuez les opérations L2L22L1L_{2}\leftarrow L_{2}-2L_{1} et L3L33L1L_{3}\leftarrow L_{3}-3L_{1}, et écrivez la matrice obtenue.
  • c) Terminez l'échelonnement pour obtenir une forme échelonnée, en indiquant l'opération utilisée.
  • d) Résolvez le système par remontée, puis vérifiez votre solution dans les trois équations d'origine.
Voir la correction

a) [AB]=[12122511534710][A\,|\,B]=\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & -1 & 2 \\ 2 & 5 & 1 & 15 \\ 3 & 4 & -7 & -10 \end{array}\right]. Le coefficient en haut à gauche vaut 11, ce qui en fait un pivot idéal : aucune fraction ne sera introduite à la première étape.

b) L2L22L1L_{2}\leftarrow L_{2}-2L_{1} donne (22; 54; 1+2154)=(0; 1; 311)(2-2;\ 5-4;\ 1+2\,|\,15-4)=(0;\ 1;\ 3\,|\,11). Puis L3L33L1L_{3}\leftarrow L_{3}-3L_{1} donne (33; 46; 7+3106)=(0; 2; 416)(3-3;\ 4-6;\ -7+3\,|\,-10-6)=(0;\ -2;\ -4\,|\,-16).

La matrice devient [12120131102416]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & -1 & 2 \\ 0 & 1 & 3 & 11 \\ 0 & -2 & -4 & -16 \end{array}\right]. Attention au signe sur la troisième colonne de L2L_{2} : 12(1)=1+2=31-2(-1)=1+2=3. Soustraire un multiple d'un coefficient négatif produit une addition, et c'est là que la majorité des erreurs d'échelonnement se glissent.

c) Le pivot de la deuxième ligne vaut 11, on l'utilise pour annuler le 2-2 situé en dessous : L3L3+2L2L_{3}\leftarrow L_{3}+2L_{2} donne (0; 2+2; 4+616+22)=(0; 0; 26)(0;\ -2+2;\ -4+6\,|\,-16+22)=(0;\ 0;\ 2\,|\,6).

La forme échelonnée est [1212013110026]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & -1 & 2 \\ 0 & 1 & 3 & 11 \\ 0 & 0 & 2 & 6 \end{array}\right]. Les trois pivots sont 11, 11 et 22, chacun strictement à droite du précédent : la forme est bien échelonnée. Trois pivots pour trois inconnues annoncent déjà une solution unique, avant même de la calculer.

d) On remonte de la dernière ligne vers la première. Troisième ligne : 2z=62z=6, donc z=3z=3. Deuxième ligne : y+3z=11y+3z=11, soit y+9=11y+9=11, donc y=2y=2. Première ligne : x+2yz=2x+2y-z=2, soit x+43=2x+4-3=2, donc x=1x=1.

Vérification dans les trois équations d'origine, et non dans les lignes échelonnées, qui pourraient contenir une erreur propagée. Équation 1 : 1+2(2)3=1+43=21+2(2)-3=1+4-3=2, conforme. Équation 2 : 2(1)+5(2)+3=2+10+3=152(1)+5(2)+3=2+10+3=15, conforme. Équation 3 : 3(1)+4(2)7(3)=3+821=103(1)+4(2)-7(3)=3+8-21=-10, conforme. La solution est (x; y; z)=(1; 2; 3)(x;\ y;\ z)=(1;\ 2;\ 3).

Exercice 2 : De Gauss à Gauss-Jordan : la forme échelonnée réduite

On reprend la forme échelonnée obtenue à l'exercice précédent : [1212013110026]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & -1 & 2 \\ 0 & 1 & 3 & 11 \\ 0 & 0 & 2 & 6 \end{array}\right].

  • a) Rappelez les deux conditions supplémentaires qu'une forme échelonnée RÉDUITE doit vérifier, et dites lesquelles manquent ici.
  • b) Poursuivez l'élimination jusqu'à la forme échelonnée réduite, en indiquant chaque opération.
  • c) Lisez la solution du système sur la matrice obtenue.
  • d) Dans quel cas la méthode de Gauss suffit-elle, et dans quel cas Gauss-Jordan est-elle nettement préférable ? Justifiez par le travail réellement économisé.
Voir la correction

a) Une forme échelonnée réduite exige deux conditions de plus : chaque pivot doit valoir exactement 11, et chaque pivot doit être le SEUL coefficient non nul de sa colonne, donc il faut aussi des zéros au-dessus des pivots.

Ici, les deux conditions manquent. Le pivot de la troisième ligne vaut 22 et non 11. Et au-dessus des pivots subsistent des coefficients non nuls : le 22 en position (1; 2)(1;\ 2) au-dessus du pivot de la deuxième colonne, ainsi que le 1-1 et le 33 au-dessus du pivot de la troisième colonne.

b) On normalise d'abord le dernier pivot : L312L3L_{3}\leftarrow\dfrac{1}{2}L_{3} donne (0; 0; 13)(0;\ 0;\ 1\,|\,3).

On remonte ensuite colonne par colonne. L2L23L3L_{2}\leftarrow L_{2}-3L_{3} donne (0; 1; 33119)=(0; 1; 02)(0;\ 1;\ 3-3\,|\,11-9)=(0;\ 1;\ 0\,|\,2). Puis L1L1+L3L_{1}\leftarrow L_{1}+L_{3} donne (1; 2; 1+12+3)=(1; 2; 05)(1;\ 2;\ -1+1\,|\,2+3)=(1;\ 2;\ 0\,|\,5).

Il reste à nettoyer la deuxième colonne : L1L12L2L_{1}\leftarrow L_{1}-2L_{2} donne (1; 22; 054)=(1; 0; 01)(1;\ 2-2;\ 0\,|\,5-4)=(1;\ 0;\ 0\,|\,1).

La forme échelonnée réduite est [100101020013]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 0 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 1 & 3 \end{array}\right]. Ordre de travail à retenir : on traite les colonnes de DROITE à GAUCHE. Nettoyer la deuxième colonne avant la troisième obligerait à y revenir, puisque les opérations sur la troisième colonne réintroduisent des termes.

c) La lecture est immédiate : la première ligne dit x=1x=1, la deuxième y=2y=2, la troisième z=3z=3. Aucune remontée n'est nécessaire, la matrice EST la solution. On retrouve bien (1; 2; 3)(1;\ 2;\ 3), ce qui confirme l'exercice précédent par un chemin différent.

d) Gauss suffit largement quand on cherche la solution d'un seul système à solution unique : la remontée est rapide, et pousser jusqu'à la forme réduite ajoute du travail pour un gain nul. C'est d'ailleurs la méthode la plus efficace en temps d'examen sur un système 3×33\times 3 ordinaire.

Gauss-Jordan devient nettement préférable dans trois situations. D'abord lorsqu'il faut inverser une matrice, puisque le procédé [AI][IA1][A\,|\,I]\to[I\,|\,A^{-1}] exige la forme réduite. Ensuite lorsque le système admet une infinité de solutions : la forme réduite donne directement l'expression de chaque inconnue principale en fonction des paramètres libres, là où la remontée oblige à une substitution pénible et propice aux erreurs de signe. Enfin lorsqu'un même système doit être résolu pour plusieurs seconds membres, que l'on peut traiter simultanément en accolant plusieurs colonnes.

Autrement dit, le surcoût de Gauss-Jordan est un investissement : il ne se rentabilise que si l'on a besoin de la structure complète de la solution, pas seulement d'un triplet de nombres.

Exercice 3 : Les trois cas : solution unique, aucune solution, une infinité

Un système linéaire n'a jamais que trois issues possibles. Cet exercice les fait apparaître toutes les trois, et demande à chaque fois de les reconnaître SUR la forme échelonnée.

  • a) Résolvez {x+2y+z=32x+4y+2z=7\begin{cases} x+2y+z=3 \\ 2x+4y+2z=7 \end{cases} et concluez.
  • b) Résolvez {x+y+z=6x+2y+3z=142x+3y+4z=20\begin{cases} x+y+z=6 \\ x+2y+3z=14 \\ 2x+3y+4z=20 \end{cases} et donnez l'ensemble des solutions sous forme paramétrique.
  • c) Dans le cas b), vérifiez votre paramétrage pour deux valeurs distinctes du paramètre.
  • d) Interprétez géométriquement les trois cas possibles pour un système de trois équations à trois inconnues.
Voir la correction

a) Matrice augmentée [12132427]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 3 \\ 2 & 4 & 2 & 7 \end{array}\right]. On applique L2L22L1L_{2}\leftarrow L_{2}-2L_{1} : (22; 44; 2276)=(0; 0; 01)(2-2;\ 4-4;\ 2-2\,|\,7-6)=(0;\ 0;\ 0\,|\,1).

La deuxième ligne s'écrit 0x+0y+0z=10x+0y+0z=1, c'est-à-dire 0=10=1, ce qui est impossible. Le système est INCOMPATIBLE, il n'admet AUCUNE solution.

Le signal à reconnaître : une ligne dont la partie gauche est entièrement nulle mais dont le second membre ne l'est pas. Notez que le membre de gauche de la deuxième équation est exactement le double de celui de la première, alors que 72×37\neq 2\times 3 : les deux équations se contredisent.

b) Matrice augmentée [11161231423420]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 1 & 1 & 6 \\ 1 & 2 & 3 & 14 \\ 2 & 3 & 4 & 20 \end{array}\right]. On applique L2L2L1L_{2}\leftarrow L_{2}-L_{1}, ce qui donne (0; 1; 28)(0;\ 1;\ 2\,|\,8), puis L3L32L1L_{3}\leftarrow L_{3}-2L_{1}, ce qui donne (0; 1; 28)(0;\ 1;\ 2\,|\,8).

Les deux nouvelles lignes sont identiques, donc L3L3L2L_{3}\leftarrow L_{3}-L_{2} donne (0; 0; 00)(0;\ 0;\ 0\,|\,0). La forme échelonnée est [111601280000]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 1 & 1 & 6 \\ 0 & 1 & 2 & 8 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{array}\right].

Ici la ligne nulle a un second membre NUL, ce qui ne traduit aucune contradiction : c'est l'équation 0=00=0, toujours vraie, qui signale simplement une équation redondante. Le système est compatible. Il possède deux pivots (colonnes de xx et de yy) pour trois inconnues, donc 32=13-2=1 paramètre libre. L'inconnue zz, dont la colonne ne porte pas de pivot, devient le paramètre.

On pose z=tz=t. La deuxième ligne donne y+2t=8y+2t=8, donc y=82ty=8-2t. La première donne x+(82t)+t=6x+(8-2t)+t=6, soit x=68+2tt=t2x=6-8+2t-t=t-2.

L'ensemble des solutions est {(t2; 82t; t) : tR}\{(t-2;\ 8-2t;\ t)\ :\ t\in\mathbb{R}\}, une INFINITÉ de solutions. Il faut donner l'ensemble complet : répondre par une seule solution particulière, même correcte, ne vaut pas la question.

c) Pour t=3t=3 : (1; 2; 3)(1;\ 2;\ 3). Vérification : 1+2+3=61+2+3=6, conforme ; 1+4+9=141+4+9=14, conforme ; 2+6+12=202+6+12=20, conforme.

Pour t=0t=0 : (2; 8; 0)(-2;\ 8;\ 0). Vérification : 2+8+0=6-2+8+0=6, conforme ; 2+16+0=14-2+16+0=14, conforme ; 4+24+0=20-4+24+0=20, conforme. Deux valeurs distinctes du paramètre donnent deux solutions distinctes, toutes deux valides : le paramétrage est correct.

d) Chaque équation linéaire à trois inconnues représente un PLAN de l'espace, et résoudre le système revient à chercher l'intersection des trois plans.

Solution unique : les trois plans se coupent en un seul POINT, comme deux murs et un plafond dans un coin de pièce. Aucune solution : les plans n'ont aucun point commun aux trois, soit parce que deux d'entre eux sont parallèles distincts, soit parce qu'ils forment un prisme, chaque paire se coupant selon une droite mais les trois droites restant distinctes. C'est le cas a), où les deux plans sont parallèles et distincts. Une infinité de solutions : les trois plans se coupent selon une DROITE commune, ce qui est le cas b), la solution paramétrée par tt étant précisément l'équation paramétrique de cette droite. Une infinité peut aussi survenir si les trois plans sont confondus, auquel cas l'ensemble des solutions est un plan entier, à deux paramètres.

Ce pont avec la géométrie n'est pas décoratif : reconnaître que la solution de b) est une droite de vecteur directeur (1; 2; 1)(1;\ -2;\ 1), lu directement sur les coefficients de tt, relie ce chapitre à celui des droites et plans de l'espace.

Exercice 4 : Inversion d'une matrice par la méthode de Gauss-Jordan

On considère la matrice A=(111012124)A=\begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 2 \\ 1 & 2 & 4 \end{pmatrix}.

On rappelle le principe : on forme [AI][A\,|\,I] et on applique les opérations élémentaires jusqu'à transformer la partie gauche en II ; la partie droite devient alors A1A^{-1}.

  • a) Écrivez la matrice [AI][A\,|\,I].
  • b) Appliquez la méthode de Gauss-Jordan pour obtenir [IA1][I\,|\,A^{-1}].
  • c) Vérifiez votre résultat en calculant AA1A\,A^{-1}.
  • d) Utilisez A1A^{-1} pour résoudre le système AX=BAX=B avec B=(6817)B=\begin{pmatrix} 6 \\ 8 \\ 17 \end{pmatrix}.
Voir la correction

a) [AI]=[111100012010124001][A\,|\,I]=\left[\begin{array}{ccc|ccc} 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 2 & 0 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 4 & 0 & 0 & 1 \end{array}\right]. Toutes les opérations qui suivent portent sur les lignes ENTIÈRES, partie droite comprise : oublier d'appliquer une opération à droite est l'erreur qui ruine le calcul.

b) On élimine sous le premier pivot. L3L3L1L_{3}\leftarrow L_{3}-L_{1} donne (0; 1; 31; 0; 1)(0;\ 1;\ 3\,|\,-1;\ 0;\ 1), ce qui produit [111100012010013101]\left[\begin{array}{ccc|ccc} 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 2 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 3 & -1 & 0 & 1 \end{array}\right].

On élimine sous le deuxième pivot : L3L3L2L_{3}\leftarrow L_{3}-L_{2} donne (0; 0; 11; 1; 1)(0;\ 0;\ 1\,|\,-1;\ -1;\ 1). La partie gauche est maintenant échelonnée avec trois pivots, ce qui garantit déjà que AA est inversible.

On remonte. L2L22L3L_{2}\leftarrow L_{2}-2L_{3} donne (0; 1; 00+2; 1+2; 02)=(0; 1; 02; 3; 2)(0;\ 1;\ 0\,|\,0+2;\ 1+2;\ 0-2)=(0;\ 1;\ 0\,|\,2;\ 3;\ -2). Puis L1L1L3L_{1}\leftarrow L_{1}-L_{3} donne (1; 1; 01+1; 0+1; 01)=(1; 1; 02; 1; 1)(1;\ 1;\ 0\,|\,1+1;\ 0+1;\ 0-1)=(1;\ 1;\ 0\,|\,2;\ 1;\ -1).

Enfin L1L1L2L_{1}\leftarrow L_{1}-L_{2} donne (1; 0; 022; 13; 1+2)=(1; 0; 00; 2; 1)(1;\ 0;\ 0\,|\,2-2;\ 1-3;\ -1+2)=(1;\ 0;\ 0\,|\,0;\ -2;\ 1).

Le tableau final est [100021010232001111]\left[\begin{array}{ccc|ccc} 1 & 0 & 0 & 0 & -2 & 1 \\ 0 & 1 & 0 & 2 & 3 & -2 \\ 0 & 0 & 1 & -1 & -1 & 1 \end{array}\right], donc A1=(021232111)A^{-1}=\begin{pmatrix} 0 & -2 & 1 \\ 2 & 3 & -2 \\ -1 & -1 & 1 \end{pmatrix}.

c) Première ligne de AA1A\,A^{-1} : (1; 1; 1)(1;\ 1;\ 1) contre la première colonne (0; 2; 1)(0;\ 2;\ -1) donne 0+21=10+2-1=1 ; contre la deuxième colonne (2; 3; 1)(-2;\ 3;\ -1) donne 2+31=0-2+3-1=0 ; contre la troisième (1; 2; 1)(1;\ -2;\ 1) donne 12+1=01-2+1=0. On obtient (1; 0; 0)(1;\ 0;\ 0).

Deuxième ligne (0; 1; 2)(0;\ 1;\ 2) : 0+22=00+2-2=0, puis 0+32=10+3-2=1, puis 02+2=00-2+2=0, soit (0; 1; 0)(0;\ 1;\ 0). Troisième ligne (1; 2; 4)(1;\ 2;\ 4) : 0+44=00+4-4=0, puis 2+64=0-2+6-4=0, puis 14+4=11-4+4=1, soit (0; 0; 1)(0;\ 0;\ 1). Le produit vaut I3I_{3}, l'inverse est validé.

d) La solution est X=A1BX=A^{-1}B, et non BA1BA^{-1} : l'ordre des facteurs n'est pas libre, et le produit BA1BA^{-1} n'est d'ailleurs même pas défini pour des dimensions 3×13\times 1 et 3×33\times 3.

X=(021232111)(6817)X=\begin{pmatrix} 0 & -2 & 1 \\ 2 & 3 & -2 \\ -1 & -1 & 1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 6 \\ 8 \\ 17 \end{pmatrix}. Première composante : 0(6)2(8)+1(17)=16+17=10(6)-2(8)+1(17)=-16+17=1. Deuxième : 2(6)+3(8)2(17)=12+2434=22(6)+3(8)-2(17)=12+24-34=2. Troisième : 1(6)1(8)+1(17)=68+17=3-1(6)-1(8)+1(17)=-6-8+17=3. Donc X=(123)X=\begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ 3 \end{pmatrix}.

Vérification directe dans le système : 1+2+3=61+2+3=6, conforme ; 0+2+6=80+2+6=8, conforme ; 1+4+12=171+4+12=17, conforme.

Une remarque de méthode : pour résoudre UN système, calculer l'inverse est un détour coûteux, et Gauss reste plus rapide. L'inverse devient rentable quand plusieurs seconds membres BB doivent être traités avec la même matrice AA, puisqu'il suffit alors d'un produit matriciel par second membre.

Partie B : Niveau examen (/22)

Exercice 5 : Systèmes homogènes et solutions non triviales

Un système homogène est un système AX=0AX=0, dont tous les seconds membres sont nuls. Cet exercice établit ses propriétés, puis les applique.

  • a) Démontrez qu'un système homogène n'est jamais incompatible, et précisez ce qu'on appelle sa solution triviale.
  • b) Énoncez et justifiez la condition sur det(A)\det(A) qui garantit l'existence de solutions NON triviales.
  • c) Déterminez toutes les valeurs de kk pour lesquelles le système {kx+y+z=0x+ky+z=0x+y+kz=0\begin{cases} kx+y+z=0 \\ x+ky+z=0 \\ x+y+kz=0 \end{cases} admet des solutions non triviales.
  • d) Pour chacune des valeurs trouvées en c), déterminez l'ensemble des solutions sous forme paramétrique.
  • e) Démontrez que si un système AX=BAX=B admet deux solutions distinctes, alors il en admet une infinité.
Voir la correction

a) Quel que soit AA, le vecteur nul vérifie A0=0A\cdot 0=0. Le système homogène admet donc toujours au moins la solution X=0X=0, c'est-à-dire x=y=z=0x=y=z=0, appelée solution TRIVIALE. Un système homogène ne peut donc jamais être incompatible : les trois cas généraux se réduisent ici à deux, soit la solution triviale est la seule, soit il y en a une infinité.

Lecture sur l'échelonnement : la colonne des seconds membres étant nulle au départ, elle reste nulle à chaque opération élémentaire, puisque toute combinaison de zéros est nulle. Une ligne du type [0 0 0c][0\ 0\ 0\,|\,c] avec c0c\neq 0 ne peut donc jamais apparaître.

b) Le système homogène admet des solutions non triviales si et seulement si det(A)=0\det(A)=0.

Justification. Si det(A)0\det(A)\neq 0, alors AA est inversible, et on peut multiplier AX=0AX=0 par A1A^{-1} : X=A10=0X=A^{-1}\cdot 0=0. La solution triviale est alors la SEULE. Réciproquement, si det(A)=0\det(A)=0, la matrice n'est pas inversible, l'échelonnement produit moins de pivots que d'inconnues, donc au moins un paramètre libre apparaît ; en donnant à ce paramètre une valeur non nulle, on obtient une solution non triviale.

Lecture équivalente en termes de familles de vecteurs : det(A)=0\det(A)=0 signifie que les colonnes de AA sont linéairement dépendantes, et une relation de dépendance entre les colonnes est exactement une solution non triviale de AX=0AX=0. Les deux chapitres disent la même chose.

c) On calcule le déterminant en développant selon la première ligne : det=k(k21)1(k1)+1(1k)=k3kk+1+1k=k33k+2\det=k(k^{2}-1)-1(k-1)+1(1-k)=k^{3}-k-k+1+1-k=k^{3}-3k+2.

On cherche une racine évidente : pour k=1k=1, 13+2=01-3+2=0. On factorise donc par k1k-1 : k33k+2=(k1)(k2+k2)=(k1)(k1)(k+2)=(k1)2(k+2)k^{3}-3k+2=(k-1)(k^{2}+k-2)=(k-1)(k-1)(k+2)=(k-1)^{2}(k+2).

Le déterminant s'annule pour k=1k=1 (racine double) et k=2k=-2. Ce sont les deux seules valeurs donnant des solutions non triviales.

d) Pour k=1k=1, les trois équations deviennent identiques et se réduisent à x+y+z=0x+y+z=0. Il reste un seul pivot pour trois inconnues, donc 31=23-1=2 paramètres libres. En posant y=sy=s et z=tz=t, on obtient x=stx=-s-t, et l'ensemble des solutions est {(st; s; t) : s,tR}\{(-s-t;\ s;\ t)\ :\ s,t\in\mathbb{R}\}. Géométriquement, c'est un PLAN passant par l'origine. La racine double du déterminant se traduit ici par la perte de deux pivots au lieu d'un.

Pour k=2k=-2, le système s'écrit {2x+y+z=0x2y+z=0x+y2z=0\begin{cases} -2x+y+z=0 \\ x-2y+z=0 \\ x+y-2z=0 \end{cases}. En soustrayant la deuxième équation de la première : 3x+3y=0-3x+3y=0, donc x=yx=y. En soustrayant la troisième de la deuxième : 3y+3z=0-3y+3z=0, donc y=zy=z. Ainsi x=y=zx=y=z, et en posant z=tz=t on obtient {(t; t; t) : tR}\{(t;\ t;\ t)\ :\ t\in\mathbb{R}\}, avec un seul paramètre. Vérification sur la première équation : 2t+t+t=0-2t+t+t=0, conforme. Géométriquement, c'est une DROITE passant par l'origine, de vecteur directeur (1; 1; 1)(1;\ 1;\ 1).

Observation à retenir : dans les deux cas, l'ensemble des solutions contient l'origine. C'est une caractéristique des systèmes homogènes, et cela les distingue des systèmes généraux, dont l'ensemble de solutions est une droite ou un plan qui ne passe pas nécessairement par l'origine.

e) Soient X1X_{1} et X2X_{2} deux solutions distinctes, donc AX1=BAX_{1}=B et AX2=BAX_{2}=B avec X1X2X_{1}\neq X_{2}. Posons, pour un réel λ\lambda quelconque, Xλ=X1+λ(X2X1)X_{\lambda}=X_{1}+\lambda(X_{2}-X_{1}).

Calculons : AXλ=AX1+λ(AX2AX1)=B+λ(BB)=B+λ0=BAX_{\lambda}=AX_{1}+\lambda\big(AX_{2}-AX_{1}\big)=B+\lambda(B-B)=B+\lambda\cdot 0=B. Donc XλX_{\lambda} est solution pour TOUT réel λ\lambda.

De plus, ces solutions sont deux à deux distinctes : si Xλ=XμX_{\lambda}=X_{\mu}, alors (λμ)(X2X1)=0(\lambda-\mu)(X_{2}-X_{1})=0, et comme X2X10X_{2}-X_{1}\neq 0 par hypothèse, on doit avoir λ=μ\lambda=\mu. À chaque réel λ\lambda correspond donc une solution différente : le système en admet une infinité.

Ce résultat démontre au passage qu'il ne peut jamais y avoir exactement deux, ou exactement trois solutions. Le nombre de solutions d'un système linéaire est toujours 00, 11 ou l'infini, et cette démonstration explique pourquoi tout cas intermédiaire est impossible. Géométriquement, la formule X1+λ(X2X1)X_{1}+\lambda(X_{2}-X_{1}) est l'équation paramétrique de la droite passant par les deux solutions : dès que deux solutions existent, toute la droite qui les joint est faite de solutions.

Exercice 6 : Problème : discussion complète d'un système à deux paramètres

On considère, pour des réels aa et bb, le système {x+2y+z=12x+5y+3z=43x+7y+az=b\begin{cases} x+2y+z=1 \\ 2x+5y+3z=4 \\ 3x+7y+az=b \end{cases}.

L'objectif est de déterminer, selon les valeurs de aa et de bb, le nombre de solutions du système, puis de les calculer dans chaque cas. C'est le format d'exercice le plus fréquent en fin de chapitre, et celui où l'on perd le plus de points en oubliant un cas.

  • a) Écrivez la matrice augmentée et échelonnez-la en fonction de aa et de bb. On prendra soin de ne jamais diviser par une expression pouvant s'annuler.
  • b) Pour quelles valeurs de aa et de bb le système admet-il une solution unique ?
  • c) Pour quelles valeurs le système n'admet-il aucune solution ? Interprétez géométriquement.
  • d) Pour quelles valeurs admet-il une infinité de solutions ? Donnez alors l'ensemble des solutions sous forme paramétrique.
  • e) Résolvez complètement le système pour a=5a=5 et b=7b=7.
  • f) Calculez le déterminant de la matrice des coefficients en fonction de aa, et expliquez pourquoi il redonne exactement la condition trouvée en b).
Voir la correction

a) Matrice augmentée : [1211253437ab]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 1 \\ 2 & 5 & 3 & 4 \\ 3 & 7 & a & b \end{array}\right]. Le pivot en haut à gauche vaut 11 et ne dépend d'aucun paramètre, on peut donc l'utiliser sans précaution.

L2L22L1L_{2}\leftarrow L_{2}-2L_{1} donne (0; 1; 12)(0;\ 1;\ 1\,|\,2). L3L33L1L_{3}\leftarrow L_{3}-3L_{1} donne (0; 1; a3b3)(0;\ 1;\ a-3\,|\,b-3).

Le deuxième pivot vaut 11, lui non plus ne dépend pas des paramètres. L3L3L2L_{3}\leftarrow L_{3}-L_{2} donne (0; 0; a31b32)=(0; 0; a4b5)(0;\ 0;\ a-3-1\,|\,b-3-2)=(0;\ 0;\ a-4\,|\,b-5).

La forme échelonnée est [1211011200a4b5]\left[\begin{array}{ccc|c} 1 & 2 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 1 & 2 \\ 0 & 0 & a-4 & b-5 \end{array}\right]. Toute la discussion se joue maintenant sur la dernière ligne, qui s'écrit (a4)z=b5(a-4)z=b-5. Point de méthode essentiel : on n'a jamais divisé par a4a-4, on a seulement soustrait. Diviser une ligne par une expression paramétrique sans discuter sa nullité est l'erreur qui fait perdre la question entière, car elle suppose implicitement a4a\neq 4 et escamote le cas le plus intéressant.

b) Si a40a-4\neq 0, c'est-à-dire a4a\neq 4, on peut diviser et obtenir z=b5a4z=\dfrac{b-5}{a-4}. Il y a alors trois pivots pour trois inconnues, donc SOLUTION UNIQUE, et ce quelle que soit la valeur de bb.

On remonte pour l'obtenir en général. La deuxième ligne donne y=2zy=2-z. La première donne x=12yz=12(2z)z=14+2zz=z3x=1-2y-z=1-2(2-z)-z=1-4+2z-z=z-3. La solution unique est donc (b5a43; 2b5a4; b5a4)\left(\dfrac{b-5}{a-4}-3;\ 2-\dfrac{b-5}{a-4};\ \dfrac{b-5}{a-4}\right).

c) Si a=4a=4, la dernière ligne devient 0z=b50z=b-5. Lorsque b5b\neq 5, cette équation s'écrit 0=b50=b-5 avec b50b-5\neq 0 : elle est impossible. Le système n'admet AUCUNE solution pour a=4a=4 et b5b\neq 5.

Interprétation géométrique : les trois plans n'ont aucun point commun aux trois. Ici les deux premiers plans se coupent bien selon une droite, mais le troisième plan est parallèle à cette droite sans la contenir. La configuration est celle d'un prisme : les plans se coupent deux à deux selon trois droites parallèles distinctes, sans point commun aux trois.

d) Si a=4a=4 ET b=5b=5, la dernière ligne devient 0=00=0, une équation toujours vraie qui n'apporte aucune information. Le système est compatible avec deux pivots pour trois inconnues, donc 32=13-2=1 paramètre libre : il admet une INFINITÉ de solutions.

On pose z=tz=t. La deuxième ligne donne y+t=2y+t=2, donc y=2ty=2-t. La première donne x+2(2t)+t=1x+2(2-t)+t=1, soit x+42t+t=1x+4-2t+t=1, donc x=t3x=t-3. L'ensemble des solutions est {(t3; 2t; t) : tR}\{(t-3;\ 2-t;\ t)\ :\ t\in\mathbb{R}\}.

Vérification pour t=0t=0, soit (3; 2; 0)(-3;\ 2;\ 0) : équation 1, 3+4+0=1-3+4+0=1, conforme ; équation 2, 6+10+0=4-6+10+0=4, conforme ; équation 3 avec a=4a=4, 9+14+0=5=b-9+14+0=5=b, conforme. Géométriquement, les trois plans se coupent selon une droite de vecteur directeur (1; 1; 1)(1;\ -1;\ 1), lu sur les coefficients de tt.

e) Pour a=5a=5 et b=7b=7, on est dans le cas a4a\neq 4, donc solution unique. La dernière ligne donne (54)z=75(5-4)z=7-5, soit z=2z=2. Puis y=2z=0y=2-z=0, et x=z3=1x=z-3=-1.

Vérification dans le système d'origine : équation 1, 1+0+2=1-1+0+2=1, conforme ; équation 2, 2+0+6=4-2+0+6=4, conforme ; équation 3, 3(1)+7(0)+5(2)=3+10=73(-1)+7(0)+5(2)=-3+10=7, conforme. La solution est (1; 0; 2)(-1;\ 0;\ 2).

f) det(A)=12125337a=1(5a21)2(2a9)+1(1415)=5a214a+181=a4\det(A)=\begin{vmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 5 & 3 \\ 3 & 7 & a \end{vmatrix}=1(5a-21)-2(2a-9)+1(14-15)=5a-21-4a+18-1=a-4.

Le déterminant vaut exactement a4a-4, c'est-à-dire précisément le dernier pivot obtenu par échelonnement. Ce n'est pas une coïncidence : les opérations élémentaires utilisées ici, qui consistent uniquement à ajouter à une ligne un multiple d'une autre, ne modifient PAS le déterminant. Le déterminant de la matrice échelonnée est donc égal à celui de AA, et pour une matrice triangulaire il vaut le produit des coefficients diagonaux, soit 1×1×(a4)=a41\times 1\times(a-4)=a-4.

La condition det(A)0\det(A)\neq 0, c'est-à-dire a4a\neq 4, est donc rigoureusement la même que la condition de solution unique trouvée en b). Les deux approches, échelonnement et déterminant, se rejoignent nécessairement.

Ce que le déterminant ne dit PAS, en revanche, mérite d'être souligné. Il tranche la solution unique, mais lorsqu'il s'annule, il est muet sur la suite : il ne distingue pas le cas b5b\neq 5 (aucune solution) du cas b=5b=5 (une infinité), puisqu'il ne dépend même pas de bb. Seul l'échelonnement de la matrice AUGMENTÉE, qui transporte le second membre, permet de séparer ces deux cas. C'est la raison pour laquelle la règle de Cramer devient inutilisable dès que le déterminant s'annule, et pourquoi une discussion complète passe toujours par Gauss.

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