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e3a-Polytech PSI 2015 — Maths 2
Le sujet munit l'espace des endomorphismes symétriques du produit scalaire et montre que les endomorphismes symétriques positifs de rang au plus 1 sont exactement les . Pour symétrique fixé, il minimise : le minimum vaut , atteint seulement en , quand la plus grande valeur propre est négative ou nulle, et la somme des carrés des plus petites valeurs propres quand , atteint exactement pour les vecteurs propres associés à de norme . Il applique ce résultat à une matrice symétrique stochastique, à la matrice dont tous les coefficients valent 1 et à la matrice (zéros sur la diagonale, 1 ailleurs).
Le sujet, partie par partie
Préliminaires p. 1
Calcul matriciel · Dualité · Espaces préhilbertiens et euclidiens · Réduction des endomorphismes · Applications linéaires et rang — trace, , hyperplan, produit scalaire de Frobenius, éléments propres
Partie 1 — Endomorphismes symétriques positifs de rang 1 p. 1–2
Endomorphismes symétriques, théorème spectral · Applications linéaires et rang · Matrices symétriques positives · Réduction des endomorphismes — endomorphisme de rang 1, endomorphisme symétrique positif, trace, , vecteur propre
Partie 2 — Minimisation de p. 2
Théorème spectral · Extrema et optimisation · Quotient de Rayleigh et Courant-Fischer · Points critiques et hessienne — approximation de rang 1, quotient de Rayleigh, plus grande valeur propre, existence d'un minimum, base orthonormée de vecteurs propres, norme de Frobenius
Partie 3 — Exemples p. 3
Théorème spectral · Matrices stochastiques et bistochastiques · Diagonalisation · Matrices remarquables · Localisation des valeurs propres — matrice symétrique stochastique, valeurs propres de module au plus 1, projecteur orthogonal, matrice de coefficients tous égaux à 1, matrice