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ExerciceMaths Sup – MPSI, chapitre 16 — Matrices · Exercices de synthèse

Exercice 55

DémonstrationCalcul

Soit EE et FF deux espaces vectoriels de dimension finie et f∈ℒ(E,F)f \in \mathcal{L}(E, F). On dit que ff se factorise à travers un espace vectoriel VV de dimension finie s'il existe α∈ℒ(E,V)\alpha \in \mathcal{L}(E, V) et β∈ℒ(V,F)\beta \in \mathcal{L}(V, F) telles que f=β∘αf = \beta \circ \alpha.

1. Montrer que si ff se factorise à travers VV, alors dim⁡V⩾rgf\dim V \geqslant \mathrm{rg} f.

2. Déterminer la dimension minimale d'un espace à travers lequel ff se factorise.

3. Traduire ce résultat matriciellement : montrer qu'une matrice A∈ℳn,p(𝕂)A \in \mathcal{M}_{n,p}(\mathbb{K}) de rang r⩾1r \geqslant 1 s'écrit A=BCA = BC avec B∈ℳn,r(𝕂)B \in \mathcal{M}_{n,r}(\mathbb{K}) et C∈ℳr,p(𝕂)C \in \mathcal{M}_{r,p}(\mathbb{K}), et qu'une telle écriture est impossible avec un entier strictement inférieur à rr à la place de rr. Comparer avec l'exercice 43.

Corrigé

1. Si f=β∘αf = \beta \circ \alpha, alors Im⁡f=β(α(E))⊂Im⁡β\operatorname{Im} f = \beta\big(\alpha(E)\big) \subset \operatorname{Im}\beta, donc rgf⩽rgβ⩽dim⁡V\mathrm{rg} f \leqslant \mathrm{rg}\beta \leqslant \dim V.

2. On prend V=Im⁡fV = \operatorname{Im} f, α:x↦f(x)\alpha : x \mapsto f(x), vue comme application de EE dans Im⁡f\operatorname{Im} f, et β\beta l'injection canonique de Im⁡f\operatorname{Im} f dans FF. Alors f=β∘αf = \beta \circ \alpha et dim⁡V=rgf\dim V = \mathrm{rg} f. min⁡{dim⁡V∣f se factorise aˋ travers V}=rgf\boxed{\min\{\dim V \mid f \text{ se factorise à travers } V\} = \mathrm{rg} f}

3. Par le théorème 5, A=QJrP−1A = QJ_{r}P^{-1}, et la matrice Jr∈ℳn,p(𝕂)J_{r} \in \mathcal{M}_{n,p}(\mathbb{K}) se factorise en Jr=(Ir0)(Ir0),(Ir0)∈ℳn,r(𝕂),(Ir0)∈ℳr,p(𝕂).J_{r} = \begin{pmatrix} I_{r} \\ 0 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} I_{r} & 0 \end{pmatrix}, \qquad \begin{pmatrix} I_{r} \\ 0 \end{pmatrix} \in \mathcal{M}_{n,r}(\mathbb{K}), \quad \begin{pmatrix} I_{r} & 0 \end{pmatrix} \in \mathcal{M}_{r,p}(\mathbb{K}). On pose B=Q(Ir0)B = Q\begin{pmatrix} I_{r} \\ 0 \end{pmatrix} et C=(Ir0)P−1C = \begin{pmatrix} I_{r} & 0 \end{pmatrix}P^{-1}. Si l'on avait A=BCA = BC avec B∈ℳn,s(𝕂)B \in \mathcal{M}_{n,s}(\mathbb{K}) et s<rs < r, on aurait r=rgA⩽rgB⩽sr = \mathrm{rg} A \leqslant \mathrm{rg} B \leqslant s, ce qui est absurde. A=BC,B∈ℳn,r(𝕂), C∈ℳr,p(𝕂),r=rgA minimal\boxed{A = BC, \quad B \in \mathcal{M}_{n,r}(\mathbb{K}), \ C \in \mathcal{M}_{r,p}(\mathbb{K}), \quad r = \mathrm{rg} A \text{ minimal}} Pour r=1r = 1, on retrouve l'écriture A=XYTA = X{Y}^{T} de l'exercice 43.

À retenir. Le rang est la dimension du plus petit « goulot » par lequel l'information doit passer : c'est ainsi qu'on compresse une grande matrice de petit rang, en ne stockant que BB et CC.

Dans l'édifice

Thèmes

rang

Notions

rang d'une matrice

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