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Théorème 6Réduction des endomorphismes

Critères de diagonalisation

On rappelle que uu est diagonalisable s'il existe une base de EE formée de vecteurs propres (Valeurs propres). On note λ1,…,λk\lambda_1, \dots, \lambda_k les valeurs propres de uu, deux à deux distinctes, et EλiE_{\lambda_i} les sous-espaces propres.

Énoncé

(i) Les conditions suivantes sont équivalentes :

(a) uu est diagonalisable ;

(b) uu est annulé par un polynôme scindé à racines simples, c'est-à-dire de la forme ∏j=1d(X−αj)\prod_{j=1}^d (X - \alpha_j) avec des αj\alpha_j deux à deux distincts ;

(c) μu\mu_u est scindé à racines simples ; c'est alors ∏i=1k(X−λi)\prod_{i=1}^k (X - \lambda_i) ;

(d) E=Eλ1⊕⋯⊕EλkE = E_{\lambda_1} \oplus \cdots \oplus E_{\lambda_k} ;

(e) χu\chi_u est scindé, et dim⁡Eλi\dim E_{\lambda_i} est égale à la multiplicité de λi\lambda_i pour tout ii.

(ii) Si uu est diagonalisable et FF stable par uu, la restriction uFu_F est diagonalisable.

(iii) Codiagonalisation. Si uu et vv sont diagonalisables et commutent, il existe une base de EE formée de vecteurs propres communs à uu et à vv.

Démonstration

(i) (a) ⇒ (b). Dans une base de vecteurs propres, chaque vecteur ee vérifie u(e)=λieu(e) = \lambda_ie pour un ii. Le polynôme P=∏i(X−λi)P = \prod_i (X - \lambda_i) s'écrit Q (X−λi)Q\,(X - \lambda_i), d'où P(u)(e)=Q(u)((u−λi id)(e))=0P(u)(e) = Q(u)\big((u - \lambda_i\,\mathrm{id})(e)\big) = 0 (Polynômes d'endomorphismes, (i)). L'endomorphisme P(u)P(u) s'annule sur une base : il est nul.

(b) ⇒ (c). Le polynôme minimal divise l'annulateur PP (Polynômes d'endomorphismes, (iii)) ; il est donc de la forme ∏j∈J(X−αj)\prod_{j \in J}(X - \alpha_j) (Polynôme caractéristique, (v)), scindé à racines simples. Ses racines sont les valeurs propres (Polynômes d'endomorphismes, (iv)), d'où μu=∏i(X−λi)\mu_u = \prod_i (X - \lambda_i).

(c) ⇒ (d). Les polynômes X−λiX - \lambda_i sont deux à deux premiers entre eux, puisque (X−λi)−(X−λj)λj−λi=1\frac{(X - \lambda_i) - (X - \lambda_j)}{\lambda_j - \lambda_i} = 1 est une relation de Bézout. Le lemme des noyaux (Lemme des noyaux, (iii)), appliqué à μu=∏i(X−λi)\mu_u = \prod_i (X - \lambda_i), donne E=⨁iKer⁡(u−λi id)=⨁iEλiE = \bigoplus_i \operatorname{Ker}(u - \lambda_i\,\mathrm{id}) = \bigoplus_i E_{\lambda_i}.

(d) ⇒ (a). Des bases des EλiE_{\lambda_i}, mises bout à bout, forment une base de EE (Sous-espaces stables, (i)), formée de vecteurs propres.

(d) ⇒ (e). Les EλiE_{\lambda_i} sont stables, et uu y induit λi id\lambda_i\,\mathrm{id}, de polynôme caractéristique (X−λi)di(X - \lambda_i)^{d_i} avec di=dim⁡Eλid_i = \dim E_{\lambda_i} (Sous-espaces stables, (iv)). Par Sous-espaces stables, (iii), χu=∏i(X−λi)di\chi_u = \prod_i (X - \lambda_i)^{d_i} est scindé, et la multiplicité de λi\lambda_i est did_i (Polynôme caractéristique, (v)).

(e) ⇒ (d). La somme des EλiE_{\lambda_i} est directe : dans une relation ∑ixi=0\sum_i x_i = 0 avec xi∈Eλix_i \in E_{\lambda_i}, les xix_i non nuls seraient des vecteurs propres associés à des valeurs propres distinctes, formant une famille liée, contrairement à Valeurs propres, (ii).

Par (i) du nœud Sous-espaces stables, la dimension de cette somme est ∑idim⁡Eλi\sum_i \dim E_{\lambda_i}, c'est-à-dire la somme des multiplicités. Comme χu\chi_u est scindé, de degré nn, et que ses racines sont les λi\lambda_i, il s'écrit ∏i(X−λi)mi\prod_i (X - \lambda_i)^{m_i}, où mim_i est la multiplicité de λi\lambda_i (Polynôme caractéristique, (v)), et cette somme vaut ∑imi=n\sum_i m_i = n ; la somme directe est donc EE (Dimension, (iii)).

(ii) Le polynôme minimal de uFu_F divise μu\mu_u (Sous-espaces stables, (v)), scindé à racines simples ; il l'est donc lui aussi, et l'on applique (c) ⇒ (a) à uFu_F.

(iii) Soient λ1,…,λk\lambda_1, \dots, \lambda_k les valeurs propres de uu. Chaque EλiE_{\lambda_i} est stable par vv, puisque u−λi idu - \lambda_i\,\mathrm{id} commute avec vv (Polynômes d'endomorphismes, (ii)).

La restriction de vv à EλiE_{\lambda_i} est diagonalisable par (ii) ; on choisit dans chaque EλiE_{\lambda_i} une base de vecteurs propres de vv, qui sont aussi propres pour uu, et on les met bout à bout, ce qui donne une base de EE par (d) et Sous-espaces stables, (i).

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Remarque

Le critère (c) se vérifie sans chercher les vecteurs propres : il suffit de calculer ∏i(A−λiIn)\prod_i (A - \lambda_iI_n). Pour A=(211021003),A = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 1 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}, dont les valeurs propres sont 22 et 33, le produit (A−2I3)(A−3I3)(A - 2I_3)(A - 3I_3) a pour seul coefficient non nul la première ligne (0,−1,1)(0, -1, 1) : il n'est pas nul, et AA n'est pas diagonalisable.

La valeur propre 22 est double, mais A−2I3A - 2I_3 est de rang 22, de sorte que dim⁡E2=1\dim E_2 = 1, ce que (e) interdisait.

Remarque

L'existence d'une diagonalisation dépend du corps, par le caractère scindé.

La rotation J=(0−110)J = \begin{pmatrix} 0 & -1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} n'a pas de valeur propre sur ℤ/3ℤ{\mathbb Z/3\mathbb Z} (Polynôme caractéristique) ; sur ℤ/5ℤ\mathbb Z/5\mathbb Z, elle est diagonalisable, de vecteurs propres (2‾,1‾)(\overline 2, \overline 1) pour 2‾\overline 2 et (3‾,1‾)(\overline 3, \overline 1) pour 3‾\overline 3, et sur les nombres complexes aussi, de valeurs propres ±i\pm i.

Le critère (b) donne en revanche un résultat général sur ℤ/3ℤ\mathbb Z/3\mathbb Z : comme X3−X=X(X−1‾)(X+1‾)X^3 - X = X(X - \overline 1)(X + \overline 1) y est scindé à racines simples, toute matrice AA telle que A3=AA^3 = A y est diagonalisable.

Remarque

L'hypothèse « racines simples » de (b) est indispensable, et l'arithmétique du corps peut la faire disparaître sans qu'on y prenne garde. Sur ℤ/2ℤ\mathbb Z/2\mathbb Z, T=(1‾1‾0‾1‾)T = \begin{pmatrix} \overline 1 & \overline 1 \\ \overline 0 & \overline 1 \end{pmatrix} vérifie T2=I2T^2 = I_2, puisque 2‾=0‾\overline 2 = \overline 0.

Elle est annulée par X2−1X^2 - 1, qui y vaut (X−1‾)2(X - \overline 1)^2, et elle n'est pas diagonalisable, son seul sous-espace propre étant une droite. Lorsque 1+1≠01 + 1 \neq 0 dans KK, une matrice telle que A2=InA^2 = I_n est au contraire toujours diagonalisable, X2−1=(X−1)(X+1)X^2 - 1 = (X - 1)(X + 1) ayant alors deux racines distinctes.

Remarque

Pour une matrice réelle symétrique, la diagonalisabilité, et même en base orthonormée, est établie en analyse fonctionnelle par la compacité de la sphère (Théorème spectral), sans polynôme caractéristique. Les deux points de vue se complètent : le critère (c) dit, par exemple, qu'un projecteur, annulé par X2−X=X(X−1)X^2 - X = X(X - 1), est toujours diagonalisable, sans hypothèse de symétrie ni de corps.

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