Les calculatricessont interdites. * * * NB:Lecandidatattacheralaplusgrandeimportance`alaclart´e,`alapre´cisioneta`laconcisiondela re´daction. Siuncandidatestamene´a`rep´erercequipeutluisemblereˆtreuneerreurd’´enonce´,illesignalerasur sacopieetdevrapoursuivresacompositionenexpliquantlesraisonsdesinitiativesqu’ila´ete´amene´ `aprendre. Fonctions de matrices Notations : 1. LesR:ssteanivsuesbr`egla-exteecetursdaucoe´se´drenoisnoct Ialg`L’ebreMn(Reer´es´eord’esllerdamrtd)seacrrcisen. ∞ ISiIest un intervalle deRnoonte,d’in´treeiruonvndi,eC’al`selgcerbummoitatedev I ∞ fonctions de classeCdeIdansR. Itcnofsederbe`glaesalminolyponsioedL’IdansRerbe’la``glaseutusleentifi´eelementidR[X]. 2. Ony rencontre aussi lesR-espaces vectoriels suivants : Ienrslonoel`se´leL’esdescpaceanliesgnt´noeMn,1(R). IL’espaceRN[X] ={P∈R[X]|degP6N},`ouN∈N. 3. Lesnotions de convergence dansMn,1(R) etMn(R) sont relatives aux normes respectives : t IkXk∞= max|xk|, siX= [x1, . . ., xn]. 16k6n IkMk=nmax|mi,j|, siM= [mi,j]16i6n. 16i,j6n 16j6n
Objectifsduprobl`eme LorsqueP∈R[X] etA∈Mn(Rnerutdonnsai),oirecmata`slasnneP(A) et l’on maˆıtrise bien le calcul polynomial surAucitreilis,qiuenr´esulte.EnparMest une matrice deMn(R), on appelle polynˆomeminimaldeMemoˆnyloeriatinulepPsbluepdl´qetgerdeuaesP(Mtaimitsde´m=0)le;i n (etonl’admettra)qu’ils’agitdupolynˆomeminimaldel’endomorphismeudeRdontMest la matrice n dans la base canonique deR. Dansunpremiertemps,cetexteproposededonnerunsens`alamatricef(A)pour toute fonction ∞ fde classeChypotdessescth`eecal,tennnaomeyrlamessunablonveectairA. Autrementdit,onapprend`amaıˆtriseruncertaincalculfonctionnelsurA. Dansunsecondtemps,onexploitecesre´sultatspourr´esoudreunsyst`emediff´erentielline´aire.
1
Notationsfixe´espourtoutleprobl`eme: IernumetairecOnconsid`eAdeMn(R) et l’onsupposeeuqpnosnyloemoˆamΠliminAˆttepuecritre´e m1mr ´ sous la forme : ΠA(X) = (X−λ1). . .(X−λr:) avecr>1 ;lesλjsont desreelsdistincts ; P ∗ lesmjsont dansN. On note alorsm=mjlΠeedr´egedA. 16j6r IsiuneausrvalintecnOelre`disnoIdeRd,e´iri’tnrneuvionetdentconaneuottselsλj. La matriceAet l’intervalleIrudsuaoc´tsertiame.bl`euprolsnadse´siraluciesplemexrsvediesostnaptr Pr´eliminaires: ´ 1.Etablir que pourXdansMn,1(R) etMdansMn(R), on a :kM Xk6kMk kXk. ∞ ∞ 2.SoitMun sous-espace vectoriel de dimensiond>1 deMn(R), et soitβ= (B1, . . ., Bd) une base deM. a)rtreMnoemroneunitfin´end’oelquNsurMen posantN(M) =max|xk|, si 16k6d P M=xkBknettisideon´el’eml´ealtsce´dopmoMdeMsur la baseβ. 16k6d b)Justl’exifierel´esrteictrssledecnetsinatsnocetisisvemetepontaetbtnafi:vire´ ∀M∈ M, akMk6N(M)6bkMk. P c)Soit (Mp)p∈Neneml´´ed’teuiesnuedstM; on noteMp=xp(k)Bklad´itnoopiscemo 16k6d deMpsurβ. Montrer que la suite (Mp)p∈Nconverge vers 0 dans (Mn(R),k∙k) si et seulement siuseuqahcel´eeritle(xp(k)) (k= 1, . . ., d) converge vers 0. p∈N ∞ IUnerelationd’e´quivalencesurC I ∞ On convient de dire que des fonctionsfetgdeC«co¨ıncident sur le spectre deA»lorsque : I (k) (k) ∀j∈ {1, . . ., r},∀k∈ {0, . . ., mj−1}, f(λj) =g(λjnioatemuse´rntonalrap).el’oCequf=g. A 20 0 Un exemple : si ΠA(X) =X(Xla notation+ 1)f=gsignifie :f(0) =g(0),f(0) =g(0) et A f(−1) =g(−1) ∗ ∞(k) 3.Soient`dansN,λdansIetfdansC´eriv:afitnf(λ) = 0 pourk= 0,1,2, . . ., `−1. I Z x `−1 (x−u) (`) ´ a)entit´e:rilbdi’latE∀x∈I, f(x) =f(u) du. (`−1)! λ b)cnetu’deofenitcnoncnahdeu’nedtgnmeiablevarexise,l’Eirdu´endid’aale`hvri´entfia: ` (1)∀x∈I, f(x) = (x−λ)h(x) ∞ (2)h∈C I ∞ 4.SoientfetgdansC. I ∞ a)On suppose :∃h∈C ,f=g+hΠA. I Enconsid´erantlesde´rive´essuccessivesdef−g,´eulirqetabf=g. A ∞ b)On supposef=g; en exploitant le3.justifier l’existence dehdansCanifit:erv´ I A f=g+hΠA. 5.SoientPetQdansR[Xt´onssteanivsuns:setnelaviuqerouv];ptioiocdnlesereuq (1)P=Q A (2)∃H∈R[X], P=Q+HΠA. IID´efinitiondelamatricef(A) m A.Onconsid`erecilppa’lnoitaϕdeRm−1[X] versRˆomeuiqic`esaoslonyuapnPlem-uplet : (k1) (kr) ϕ(P) =P(λ1)P, . . .,(λr) . 06k16m1−1 06kr6mr−1 2
´ 6.acartce`atlbrieldeifEbirectjeϕ. ∞ 7.SoitfdansC; jus Ie’lrefiitecnetsixd’etund’poulseunmoeylˆnPfdeR[Xru,]gr´ededeerieinf´ ´ oue´gala`(m−1) et tel que :f=Pf. On convient alors dedefinirla matricef(A) en posant : A f(A) =Pf(A). B. Quelques exemples N P k 8.On suppose ici quefeeal’otllypominoetsce´n:tir∀x∈I, f(x) =akx. k=0 Eneffectuantunedivisioneuclidienne,montrerqu’aveclade´finitiondelaquestion7, on obtient N P k lere´sultatnaturel:f(A) =akA. k=0 5−4 9.Ici:A=∈M2(R) etI=R. 4−3 a)Calculer ΠA(X). b)Calculer la matricef(A) dans chacun des cas suivants : (1)f(x) =ax+blessr´e,leaetb´dtnotena.esn´ (2)f(x() = sinπx) 2∞ (3)f(x) = (x−1)g(xalu`cnofontio,)gnndoed´enassteC. I
III-Lecalculsyste´matiquedef(A) A.Uneformulege´n´erale 10.i’osnaltoltienpx´eaielinhismmorpreEϕduII.A’unicit´edepolynoˆemsju,ifist’lresixecnetltee Qj,k(16j6r,06k6mj−1:tnfiari´e)v P P ∞(k) pourtoutefonctionfdeC, on a :Pf=f(λj)Qj,k I 16j6r06k6mj−1 Onconsid`erealorslesmatricesdites«aseei´ocss»`aA: Zj,k=Qj,k(A) (16j6r,06k6mj−1). 11.Montrer que les diverses matricesZj,kpeneni´dseteadtnin´eontlmentairese:qu P P ∞(k) ∀f∈CI, f(A) =f(λj)Zj,k. 16j6r06k6mj−1 B. Deux exemples 5−4 ∗ 12.Ici:A= etI=R. + 4−3 a)Justifier l’existence de matricesZ1etZ2deM2(R) telles que : ∞ 0 ∀f∈C ,f(A) =f(1)Z1+f(1)Z2. I b)de´deriunEle calcul deZ1etZ2. √ 2004α∗ c)Calculer les matricesA,Aeng´usplmelera´etentApourαdansR. + 1−1 1 13.Ici:A= 2−2 1∈M3(R) etI=R. 1−1 0 a)´ePrntseosreofsufemrotcaris´eelepolynˆomΠeA(X). La matriceAest-elle diagonalisable dansM3(R) ? b)Calculer les matricesZj,k«seei´assco»`aA.
IV Uncalcul fonctionnel sur la matriceA A.Quelquesidentit´esbiennaturelles