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ExerciceMaths Sup – MPSI, chapitre 16 — Matrices · Matrices et applications linéaires

Exercice 23

DémonstrationCalcul

Soit α∈ℝ\alpha \in \mathbb{R} et n⩾1n \geqslant 1. Pour k∈[ ⁣[0 ;n] ⁣]k \in [\![0\,;n]\!], on note fk:x↦xkeαxf_{k} : x \mapsto x^{k}\mathrm{e}^{\alpha x}, et E=Vect(f0,…,fn)E = \mathrm{Vect}(f_{0}, \dots, f_{n}).

1. Quelle est la dimension de EE ?

2. Montrer que la dérivation D:f↦f′D : f \mapsto f' induit un endomorphisme de EE, et donner sa matrice dans la base (f0,…,fn)(f_{0}, \dots, f_{n}).

3. Montrer que DD est un automorphisme de EE si et seulement si α≠0\alpha \neq 0.

4. Application : déterminer une primitive de x↦x2exx \mapsto x^{2}\mathrm{e}^{x} sans intégrer par parties.

Corrigé

1. Si ∑kλkfk=0\sum_{k} \lambda_{k}f_{k} = 0, alors, en multipliant par e−αx\mathrm{e}^{-\alpha x}, le polynôme ∑kλkXk\sum_{k} \lambda_{k}X^{k} s'annule sur tout ℝ\mathbb{R}, donc il est nul et tous les λk\lambda_{k} sont nuls. La famille (f0,…,fn)(f_{0}, \dots, f_{n}) est libre et engendre EE. dim⁡E=n+1\boxed{\dim E = n + 1}

2. On a fk′=kfk−1+αfkf_{k}' = kf_{k - 1} + \alpha f_{k}, avec la convention f−1=0f_{-1} = 0. Par linéarité, D(E)⊂ED(E) \subset E, et Mat(D)=(α1α2⋱⋱αnα)\boxed{\mathrm{Mat}(D) = \begin{pmatrix} \alpha & 1 & & & \\ & \alpha & 2 & & \\ & & \ddots & \ddots & \\ & & & \alpha & n \\ & & & & \alpha \end{pmatrix}}

3. La matrice est triangulaire supérieure de coefficients diagonaux tous égaux à α\alpha. Elle est inversible si et seulement si α≠0\alpha \neq 0 (proposition 12), et le théorème 3 conclut. Pour α=0\alpha = 0, on retrouve d'ailleurs que les constantes ont une dérivée nulle.

4. Avec α=1\alpha = 1 et n=2n = 2, la matrice de DD est celle de l'exercice 20, dont on connaît l'inverse. Une primitive de f2f_{2} est D−1(f2)D^{-1}(f_{2}), de coordonnées A−1(0,0,1)=(2,−2,1)A^{-1}(0, 0, 1) = (2, -2, 1). ∫x2ex dx=(x2−2x+2)ex+C\boxed{\int x^{2}\mathrm{e}^{x}\,\mathrm{d}x = (x^{2} - 2x + 2)\mathrm{e}^{x} + C} On vérifie en dérivant : (2x−2)ex+(x2−2x+2)ex=x2ex(2x - 2)\mathrm{e}^{x} + (x^{2} - 2x + 2)\mathrm{e}^{x} = x^{2}\mathrm{e}^{x}.

À retenir. Inverser la matrice de la dérivation sur un espace stable, c'est trouver une primitive. Les deux intégrations par parties du chapitre 6 sont ici remplacées par la résolution d'un système triangulaire.

Dans l'édifice

Thèmes

matrice d'une application linéaire

Notions

matrice

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