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Proposition 4Espaces métriques et normés

Produit scalaire et inégalité de Cauchy-Schwarz

Soit EE un ℝ{\mathbb R}-espace vectoriel. Un produit scalaire sur EE est une application (x,y)↦⟨x,y⟩(x, y) \mapsto \langle x, y \rangle de E×EE \times E dans ℝ\mathbb R qui est linéaire par rapport à chacune des deux variables, symétrique, c'est-à-dire telle que ⟨y,x⟩=⟨x,y⟩\langle y, x \rangle = \langle x, y \rangle, et telle que ⟨x,x⟩>0\langle x, x \rangle > 0 pour tout x≠0x \neq 0.

Comme ⟨x,x⟩⩾0\langle x, x \rangle \geqslant 0 pour tout xx, la linéarité donnant ⟨0,0⟩=0\langle 0, 0 \rangle = 0, on peut poser ∥x∥=⟨x,x⟩1/2,\|x\| = \langle x, x \rangle^{1/2}, racine carrée au sens du nœud Espaces métriques, (i).

Deux vecteurs xx et yy sont orthogonaux si ⟨x,y⟩=0\langle x, y \rangle = 0, ce que l'on note x⊥yx \perp y. Ils sont colinéaires si l'un des deux est le produit de l'autre par un réel.

Sur ℝn{\mathbb R^n}, le produit scalaire usuel est ⟨x,y⟩=∑i=1nxiyi=tX Y,\langle x, y \rangle = \sum_{i=1}^n x_i y_i = {}^tX\,Y, où XX et YY sont les colonnes de xx et de yy (Matrices), la matrice tX Y{}^tX\,Y, qui n'a qu'une ligne et qu'une colonne, étant identifiée à son unique coefficient.

Énoncé

Soit ⟨⋅,⋅⟩\langle \cdot, \cdot \rangle un produit scalaire sur EE.

(i) Le produit scalaire usuel de ℝn\mathbb R^n est un produit scalaire, et la fonction ∥⋅∥\|{\cdot}\| qui lui est associée est la fonction ∥⋅∥2\|{\cdot}\|_2 du nœud Normes.

(ii) Pour tous x,y∈Ex, y \in E et tout λ∈ℝ\lambda \in \mathbb R, on a ∥λx∥=∣λ∣ ∥x∥\|\lambda x\| = |\lambda|\, \|x\| et ∥x+y∥2=∥x∥2+2⟨x,y⟩+∥y∥2.\|x + y\|^2 = \|x\|^2 + 2\langle x, y \rangle + \|y\|^2. En particulier, si x⊥yx \perp y, alors ∥x+y∥2=∥x∥2+∥y∥2\|x + y\|^2 = \|x\|^2 + \|y\|^2 : c'est le théorème de Pythagore.

(iii) Inégalité de Cauchy-Schwarz. Pour tous x,y∈Ex, y \in E, ∣⟨x,y⟩∣⩽∥x∥ ∥y∥,|\langle x, y \rangle| \leqslant \|x\|\,\|y\|, et l'égalité a lieu si et seulement si xx et yy sont colinéaires.

(iv) La fonction ∥⋅∥\|{\cdot}\| est une norme sur EE, dite associée au produit scalaire.

Démonstration

(i) Les sommes finies sont additives et commutent à la multiplication par un réel (Combinaisons linéaires, (ii)) : l'expression est linéaire en xx. Elle est symétrique, puisque xiyi=yixix_iy_i = y_ix_i, et donc linéaire en yy aussi.

Si x≠0x \neq 0, l'une des coordonnées, xjx_j, n'est pas nulle, et xj2>0x_j^2 > 0. Les autres termes xi2x_i^2 sont des carrés, donc positifs, et la somme ∑ixi2\sum_i x_i^2 est strictement positive.

La fonction associée est x↦(∑ixi2)1/2x \mapsto \big(\sum_i x_i^2\big)^{1/2}, qui est ∥⋅∥2\|{\cdot}\|_2 par définition. Enfin, par la définition du produit des matrices, l'unique coefficient de tX Y{}^tX\,Y est ∑kxkyk\sum_k x_k y_k.

(ii) Par linéarité en chaque variable, ⟨x+y,x+y⟩=⟨x,x⟩+⟨x,y⟩+⟨y,x⟩+⟨y,y⟩\langle x + y, x + y \rangle = \langle x, x \rangle + \langle x, y \rangle + \langle y, x \rangle + \langle y, y \rangle, et la symétrie réunit les deux termes du milieu.

De même ∥λx∥2=λ2∥x∥2\|\lambda x\|^2 = \lambda^2 \|x\|^2. Le réel ∣λ∣ ∥x∥|\lambda|\,\|x\| est positif et a ce même carré ; par l'unicité de la racine carrée (Espaces métriques, (i)), il est égal à ∥λx∥\|\lambda x\|.

(iii) Si y=0y = 0, les deux membres sont nuls, puisque ⟨x,0⟩=0\langle x, 0 \rangle = 0 par linéarité, et y=0⋅xy = 0 \cdot x est colinéaire à xx. Supposons désormais y≠0y \neq 0, de sorte que ∥y∥2>0\|y\|^2 > 0, et posons t=⟨x,y⟩∥y∥2,p=ty,q=x−p.t = \frac{\langle x, y \rangle}{\|y\|^2}, \qquad p = ty, \qquad q = x - p.

Le vecteur qq est orthogonal à yy, puisque ⟨q,y⟩=⟨x,y⟩−t ∥y∥2=0\langle q, y \rangle = \langle x, y \rangle - t\,\|y\|^2 = 0, donc aussi à pp, car ⟨q,p⟩=t ⟨q,y⟩\langle q, p \rangle = t\,\langle q, y \rangle. Le théorème de Pythagore, (ii), appliqué à x=p+qx = p + q, donne alors, avec ∥p∥2=t2∥y∥2\|p\|^2 = t^2\|y\|^2, ∥x∥2=⟨x,y⟩2∥y∥2+∥q∥2.\|x\|^2 = \frac{\langle x, y \rangle^2}{\|y\|^2} + \|q\|^2.

Ry 0 y x p = (11/17) y q = x − p
Pour le produit scalaire usuel de ℝ2\mathbb R^2, avec x=(2,3)x = (2, 3) et y=(4,1)y = (4, 1), on trouve t=1117t = \frac{11}{17} : le vecteur xx, en rouge, se décompose en p=typ = ty, sur la flèche bleue de yy, et en q=x−pq = x - p, en vert, orthogonal à yy. Dans le triangle rectangle ainsi formé, le côté pp est plus court que l'hypoténuse xx, et c'est l'inégalité de Cauchy-Schwarz : ⟨x,y⟩2=121\langle x, y \rangle^2 = 121 est au plus ∥x∥2∥y∥2=13×17=221\|x\|^2\|y\|^2 = 13 \times 17 = 221, l'écart 100100 valant ∥q∥2∥y∥2\|q\|^2\|y\|^2.

En multipliant par ∥y∥2>0\|y\|^2 > 0, on obtient ∥x∥2∥y∥2−⟨x,y⟩2=∥q∥2 ∥y∥2⩾0.\|x\|^2\|y\|^2 - \langle x, y \rangle^2 = \|q\|^2\,\|y\|^2 \geqslant 0.

Les réels positifs ∣⟨x,y⟩∣|\langle x, y \rangle| et ∥x∥ ∥y∥\|x\|\,\|y\| ont pour carrés ⟨x,y⟩2\langle x, y \rangle^2 et ∥x∥2∥y∥2\|x\|^2\|y\|^2 ; la racine carrée étant croissante (Espaces métriques, (i)), le premier est au plus le second.

Deux réels positifs sont égaux si et seulement si leurs carrés le sont, par l'unicité de la racine carrée (Espaces métriques, (i)). L'égalité a donc lieu si et seulement si ∥q∥2∥y∥2=0\|q\|^2\|y\|^2 = 0, c'est-à-dire ∥q∥=0\|q\| = 0, puisque ∥y∥>0\|y\| > 0, ou encore q=0q = 0, soit x=tyx = ty. Si c'est le cas, xx et yy sont colinéaires.

Réciproquement, supposons xx et yy colinéaires, avec y≠0y \neq 0, et montrons que x=λyx = \lambda y pour un réel λ\lambda. Premier cas : xx est le produit de yy par un réel, et c'est l'hypothèse. Second cas : y=μxy = \mu x pour un réel μ\mu ; alors μ≠0\mu \neq 0 puisque y≠0y \neq 0, et λ=μ−1\lambda = \mu^{-1} convient. Dans les deux cas, ⟨x,y⟩=λ ∥y∥2\langle x, y \rangle = \lambda\,\|y\|^2, d'où t=λt = \lambda et q=x−λy=0q = x - \lambda y = 0 : il y a égalité.

(iv) La fonction ∥⋅∥\|{\cdot}\| est à valeurs dans [0,+∞[[0, +\infty[, et ∥x∥=0\|x\| = 0 entraîne ⟨x,x⟩=0\langle x, x \rangle = 0, donc x=0x = 0. L'homogénéité est le point (ii). Par (ii), puis par (iii), ∥x+y∥2⩽∥x∥2+2∥x∥ ∥y∥+∥y∥2=(∥x∥+∥y∥)2,\begin{aligned} \|x + y\|^2 &\leqslant \|x\|^2 + 2\|x\|\,\|y\| + \|y\|^2 \\ &= \big(\|x\| + \|y\|\big)^2, \end{aligned} et la croissance de la racine carrée donne ∥x+y∥⩽∥x∥+∥y∥\|x + y\| \leqslant \|x\| + \|y\|.

□
Remarque

Pour le produit scalaire usuel, (iii) et (iv) refont le calcul du nœud Espaces métriques, (ii), qui établissait l'inégalité triangulaire de d2d_2 : lorsque uu et vv y jouent les rôles de xx et de yy, la valeur −BC-\frac BC où l'on évaluait le trinôme est l'opposé du réel tt d'ici, et le vecteur u−BCvu - \frac BC v est le vecteur qq. La démonstration donnée ici n'emploie en revanche que les trois propriétés qui définissent un produit scalaire, et vaut donc pour tous.

Remarque

L'erreur la plus répandue, dans le cas d'égalité, est d'oublier la condition ⟨x,x⟩>0\langle x, x \rangle > 0 pour x≠0x \neq 0. Sur ℝ2\mathbb R^2, l'application b(x,y)=x1y1b(x, y) = x_1y_1 est bilinéaire et symétrique, et b(x,x)=x12b(x, x) = x_1^2 n'est jamais strictement négatif. L'inégalité de Cauchy-Schwarz y est même une égalité pour tous xx et yy, puisque b(x,y)2=x12y12=b(x,x) b(y,y).b(x, y)^2 = x_1^2y_1^2 = b(x, x)\,b(y, y).

Le cas d'égalité, lui, tombe : pour x=(0,1)x = (0, 1) et y=(1,0)y = (1, 0), il y a égalité, alors que xx et yy ne sont pas colinéaires. C'est le vecteur non nul xx, de « longueur » b(x,x)=0b(x, x) = 0, qui met le cas d'égalité en défaut.

Remarque

Toutes les normes ne proviennent pas d'un produit scalaire. En ajoutant les développements de ∥x+y∥2\|x + y\|^2 et de ∥x−y∥2\|x - y\|^2 donnés par (ii), on obtient l'identité du parallélogramme ∥x+y∥2+∥x−y∥2=2∥x∥2+2∥y∥2,\|x + y\|^2 + \|x - y\|^2 = 2\|x\|^2 + 2\|y\|^2, que toute norme associée à un produit scalaire vérifie.

Pour ∥⋅∥∞\|{\cdot}\|_\infty sur ℝ2\mathbb R^2 (Normes), x=(1,0)x = (1, 0) et y=(0,1)y = (0, 1) donnent 1+1=21 + 1 = 2 à gauche et 2+2=42 + 2 = 4 à droite : cette norme ne provient d'aucun produit scalaire. L'identité du parallélogramme est le ressort du théorème de projection des espaces de Hilbert (Espaces de Hilbert).

Remarque

Le vecteur pp de la démonstration est le projeté orthogonal de xx sur la droite ℝy\mathbb Ry : c'est le point de cette droite le plus proche de xx, puisque ∥x−sy∥2=∥q∥2+(t−s)2∥y∥2\|x - sy\|^2 = \|q\|^2 + (t - s)^2\|y\|^2 par Pythagore. L'analyse fonctionnelle étend cette projection à toute partie convexe fermée non vide d'un espace complet pour la norme associée, c'est-à-dire d'un espace de Hilbert, et en tire la décomposition H=F⊕F⊥H = F \oplus F^\perp.

Remarque

Du point de vue des formes quadratiques, un produit scalaire est une forme bilinéaire symétrique dont la forme quadratique x↦⟨x,x⟩x \mapsto \langle x, x \rangle est définie positive. Le calcul différentiel, qui étudie ces formes pour les extrema, les classe par leur signature et donne un critère pour reconnaître, sur une matrice symétrique AA, que (X,Y)↦tXAY(X, Y) \mapsto {}^tXAY est un produit scalaire (Critère de Sylvester).

Remarque

Cauchy a énoncé l'inégalité pour des sommes finies de réels dans son Cours d'analyse de 1821 (note II, théorème XVI) ; Bunyakovsky l'a étendue aux intégrales en 1859, dans les Mémoires de l'Académie impériale des sciences de Saint-Pétersbourg, et Schwarz l'a retrouvée pour les intégrales dans un mémoire écrit en 1885 pour les soixante-dix ans de Weierstrass (Acta Societatis Scientiarum Fennicae, t. 15). La démonstration de Schwarz passe par la positivité d'une forme quadratique binaire, dont la démonstration d'ici évalue le minimum (S. Kichenassamy, « Apodictic discourse and the Cauchy-Bunyakovsky-Schwarz inequality », Gaṇita Bhāratī 42, 2020, arXiv:2504.19543).

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