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

Exercice 27

Démonstration

Soit x0,…,xn∈𝕂x_{0}, \dots, x_{n} \in \mathbb{K} deux à deux distincts.

1. Montrer que φ:P↦(P(x0),…,P(xn))\varphi : P \mapsto \big(P(x_{0}), \dots, P(x_{n})\big) est un isomorphisme de 𝕂n[X]\mathbb{K}_{n}[X] sur 𝕂n+1\mathbb{K}^{n + 1}.

2. En déduire que la matrice de Vandermonde V=(xij)0⩽i,j⩽n∈ℳn+1(𝕂)V = \big(x_{i}^{j}\big)_{0 \leqslant i, j \leqslant n} \in \mathcal{M}_{n + 1}(\mathbb{K}) est inversible.

3. Que représentent les colonnes de V−1V^{-1} ? On pourra penser à l'interpolation de Lagrange (chapitre 13).

Corrigé

1. L'application φ\varphi est linéaire. Si φ(P)=0\varphi(P) = 0, le polynôme PP, de degré au plus nn, a n+1n + 1 racines distinctes, donc il est nul (chapitre 13) : φ\varphi est injective. Comme dim⁡𝕂n[X]=dim⁡𝕂n+1=n+1\dim \mathbb{K}_{n}[X] = \dim \mathbb{K}^{n + 1} = n + 1, c'est un isomorphisme.

2. Pour P=∑jajXjP = \sum_{j} a_{j}X^{j}, la ii-ième coordonnée de φ(P)\varphi(P) est ∑jxijaj\sum_{j} x_{i}^{j}a_{j} : la matrice de φ\varphi dans les bases canoniques est VV. Elle représente un isomorphisme, elle est donc inversible (théorème 2).

3. La matrice V−1V^{-1} est celle de φ−1\varphi^{-1}. Sa ii-ième colonne est formée des coordonnées du polynôme φ−1(ei)\varphi^{-1}(e_{i}), c'est-à-dire de l'unique polynôme de degré au plus nn qui vaut 11 en xix_{i} et 00 en les autres xkx_{k}. la i-ieˋme colonne de V−1 contient les coefficients du polynoˆme de Lagrange Li\boxed{\text{la } i\text{-ième colonne de } V^{-1} \text{ contient les coefficients du polynôme de Lagrange } L_{i}} À retenir. L'interpolation de Lagrange du chapitre 13 n'est autre que l'inversion de la matrice de Vandermonde. Le chapitre 17 calculera le déterminant de cette matrice.

Dans l'édifice

Thèmes

matrice d'une application linéaire, matrices inversibles, rang, espaces de polynômes

Notions

matrice, matrice inversible, groupe linéaire, rang d'une matrice

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