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ExerciceMaths Sup – MPSI, chapitre 15 — Dimension finie et rang · Applications linéaires en dimension finie

Exercice 29

Démonstration

Soit u∈ℒ(E)u \in \mathcal{L}(E).

1. Rappeler pourquoi E=Ker u⊕Im⁡uE = \mathrm{Ker}\, u \oplus \operatorname{Im} u si et seulement si Im⁡u2=Im⁡u\operatorname{Im} u^{2} = \operatorname{Im} u et Ker u2=Ker u\mathrm{Ker}\, u^{2} = \mathrm{Ker}\, u (exercice 49 du chapitre 14).

2. On suppose EE de dimension finie. Montrer que E=Ker u⊕Im⁡u  ⟺  Im⁡u2=Im⁡u  ⟺  Ker u2=Ker u.E = \mathrm{Ker}\, u \oplus \operatorname{Im} u \iff \operatorname{Im} u^{2} = \operatorname{Im} u \iff \mathrm{Ker}\, u^{2} = \mathrm{Ker}\, u.

3. L'équivalence Im⁡u2=Im⁡u  ⟺  Ker u2=Ker u\operatorname{Im} u^{2} = \operatorname{Im} u \iff \mathrm{Ker}\, u^{2} = \mathrm{Ker}\, u est-elle valable en dimension infinie ?

Corrigé

1. Si E=Ker u⊕Im⁡uE = \mathrm{Ker}\, u \oplus \operatorname{Im} u, la restriction de uu à Im⁡u\operatorname{Im} u est injective, d'où Ker u2=Ker u\mathrm{Ker}\, u^{2} = \mathrm{Ker}\, u ; et tout x=k+u(y)x = k + u(y) a pour image u(x)=u2(y)u(x) = u^{2}(y), d'où Im⁡u2=Im⁡u\operatorname{Im} u^{2} = \operatorname{Im} u. Réciproquement, si x∈Ker u∩Im⁡ux \in \mathrm{Ker}\, u \cap \operatorname{Im} u, x=u(y)x = u(y) avec u2(y)=0u^{2}(y) = 0, donc y∈Ker uy \in \mathrm{Ker}\, u et x=0x = 0 ; et pour x∈Ex \in E, on écrit u(x)=u2(y)u(x) = u^{2}(y), puis x=(x−u(y))+u(y)x = (x - u(y)) + u(y) avec x−u(y)∈Ker ux - u(y) \in \mathrm{Ker}\, u.

2. On a toujours Im⁡u2⊂Im⁡u\operatorname{Im} u^{2} \subset \operatorname{Im} u et Ker u⊂Ker u2\mathrm{Ker}\, u \subset \mathrm{Ker}\, u^{2}. Par le théorème du rang, rgu2=rgu\mathrm{rg} u^{2} = \mathrm{rg} u équivaut à dim⁡Ker u2=dim⁡Ker u\dim\mathrm{Ker}\, u^{2} = \dim\mathrm{Ker}\, u ; avec les inclusions et le théorème 5, Im⁡u2=Im⁡u  ⟺  rgu2=rgu  ⟺  dim⁡Ker u2=dim⁡Ker u  ⟺  Ker u2=Ker u.\begin{aligned} \operatorname{Im} u^{2} = \operatorname{Im} u &\iff \mathrm{rg} u^{2} = \mathrm{rg} u \\ &\iff \dim\mathrm{Ker}\, u^{2} = \dim\mathrm{Ker}\, u \iff \mathrm{Ker}\, u^{2} = \mathrm{Ker}\, u. \end{aligned} Chacune des deux égalités entraîne donc l'autre, et la question 1 donne leur équivalence avec la décomposition E=Ker u⊕Im⁡uE = \mathrm{Ker}\, u \oplus \operatorname{Im} u.

3. Non. La dérivation DD de 𝕂[X]\mathbb{K}[X] est surjective, donc Im⁡D2=Im⁡D=𝕂[X]\operatorname{Im} D^{2} = \operatorname{Im} D = \mathbb{K}[X] ; mais son noyau est Ker D=𝕂0[X]\mathrm{Ker}\, D = \mathbb{K}_{0}[X], alors que Ker D2=𝕂1[X]\mathrm{Ker}\, D^{2} = \mathbb{K}_{1}[X].

Piège. L'argument de la question 2 repose entièrement sur le théorème du rang ; en dimension infinie, il n'y a plus de lien entre la taille du noyau et celle de l'image.

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