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Mines-Ponts PSI 2016 — Maths 2
Une matrice est dite quasi-nilpotente si elle n'a aucune valeur propre non nulle dans . Le sujet démontre que tout sous-espace vectoriel quasi-nilpotent de est de dimension au plus , d'abord dans le cas réel en exploitant l'intersection avec les matrices symétriques, puis en général grâce au « lemme des colonnes » (il existe tel que ne contient aucune matrice non nulle à seule -ième colonne non nulle), établi par récurrence à l'aide des matrices de permutation, et à une récurrence par blocs sur la dimension.
Le sujet, partie par partie
Notations, objectifs et Partie A — Exemples p. 2–4
Réduction des endomorphismes · Espaces vectoriels et dimension · Nilpotents, Jordan, Dunford · Calcul matriciel — matrice quasi-nilpotente, matrices antisymétriques, matrices symétriques, matrices triangulaires supérieures strictes, dimension d'un sous-espace de matrices
Partie B — Cas réel p. 4
Théorème spectral · Espaces vectoriels et dimension · Réduction des endomorphismes — matrice symétrique réelle, formule de Grassmann, sous-espace quasi-nilpotent, valeurs propres réelles
Partie C — Lemme des colonnes p. 4–6
Calcul matriciel · Réduction des endomorphismes · Groupe symétrique · Matrices remarquables · Matrices par blocs · Informatique et algorithmique — lemme des colonnes, matrices de permutation, matrices élémentaires, changement de base, récurrence sur la dimension, cycle d'une application
Partie D — Cas général p. 6
Espaces vectoriels et dimension · Matrices par blocs · Applications linéaires et rang — théorème du rang, décomposition par blocs, récurrence sur la dimension, majoration de dimension