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mise à jour : 28/07/2026
La première marche

exercices de mathématiques - prépa et université

 
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Table des matières

Partie B
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Algèbre linéaire

Chapitre 6
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Réduction

Sujet B.6.2    Éléments propres d'une matrice

Choisir un exercice, puis le résoudre  :
Exercices   a     b  
Signaler une erreur Signaler une erreur Exercice a
\\(\MAT\\)Soit pour $\,n\geq2\sp{1.5},\,$ la matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb R)\,$ dont tous les coefficients valent $\,1\sp{1.5}.\,$

Déterminer les valeurs propres et les sous-espaces propres de $\,A\sp{1.5};\,$ que peut-on en conclure ?
  
cours 0/4 ▼
indications 0/2 ▼
réponse ▼
correction ▼
éléments propres d'une matrice carrée
Soit, pour $\,n\app\bb N^{\ast}\sp{-1.5},\,$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb K):\,$
  • $\,\lambda\app\bb K\,$ est une valeur propre de $A$  ssi  il existe $\,X\app \bb K^n\!\setminus\!\{0\}\,$ tel que : $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5};\,$
  • $\,X\app \bb K^n\,$ est un vecteur propre de $A$ associé à $\,\lambda\app\bb K\,$ ssi : $\,X\neq0\,$ et $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5}.\,$
spectre d'une matrice carrée
L'ensemble des valeurs propres de $A\app \sc M_n(\bb K)$  est  le spectre de $A$ dans $\bb K\sp{1.5},$ noté : $\,\op{Sp}_{\bb K}(A).\,$
sous-espaces propres d'une matrice carrée
Soit pour $n\app\bb N^{\ast}$ une matrice carrée $A$ de $\sc M_n(\bb K)$ et $\lambda\app\bb K$ une valeur propre de $A\sp{1.5}.$

Le sous-espace vectoriel $\,\op{Ker}(A-\lambda\sp{1.5}I_n)\,$ est  le sous-espace propre de $A$ associé à $\lambda\sp{1.5},$ noté : $\,E_{\lambda}(A)\sp{1.5}.\,$
somme de sous-espaces propres d'une matrice carrée
Soient $A$ une matrice de $\sc M_n(\bb K)$ et $\,\lambda_1,\dots,\lambda_p\,$ des valeurs propres de $A\sp{1.5}.$

Si  les $\lambda_i$ sont deux à deux distinctes,  alors la somme de leurs sous-espaces-propres $E_{\lambda_i}(A)$ est directe :
$\displaystyle{}E_{\lambda_1}(A)+\cdots+E_{\lambda_p}(A)=E_{\lambda_1}(A)\oplus\cdots\oplus E_{\lambda_p}(A)$
indication  1
Considérer, dans la base canonique $\,(e_1,\dots,e_n)\,$ de $\,\bb R^n,\,$ le vecteur $\,U=e_1+\cdots+e_n\sp{1.5}.\,$
indication  2
Déterminer le rang de $\,A\,$ ainsi que le noyau $\,\op{Ker}(A)=E_0(A)\sp{1.5}.\,$
réponse
On obtient pour $A$ deux valeurs propres distinctes : $\,n\,$ et $\,0\sp{1.5},\,$ avec dans la base canonique $\,(e_1,\dots,e_n)\,$ de $\,\bb R^n:\,$
  • $\,E_n(A)=\op{Vect}(U)\sp{1.5},\,$ c'est-à-dire la droite engendrée par $\,U=e_1+\cdots+e_n\sp{1.5};\,$
  • $\,E_0(A)=\op{Ker}(A)\sp{1.5},\,$ c'est-à-dire l'hyperplan d'équation : $\,x_1+\cdots+x_n=0\sp{1.5}.\,$
Il en résulte que la matrice $A$ est diagonalisable avec pour spectre :  $\,\op{sp}_\bb R(A)=\{0,n\}\!\cdot\,$
correction
Soit $\,(e_1,\dots,e_n)\,$ la base
L'espace vectoriel $\,\bb K^n\,$ est  de dimension $\,n\,$ et de base canonique $\,\sc{B}_c=(\delta_1,\dots,\delta_n)\sp{1.5},\,$ avec :
$\displaystyle{}\delta_j=[\delta_{i,j}]_{1\leq i\leq n}\,,\txt{pour}\! \syst{&\delta_{j,j}=1\\[-.5ex] &\delta_{i,j}=0\txt{si}\,i\neq j}$
canonique
de $\,\bb R^n\,$ et $\,U\app\bb R^n\,$ le vecteur $\,U=e_1+\cdots+e_n\sp{1.5};\,$ on a alors le
Pour $A\app\sc M_{m,n}(\bb{K})$ et $X\app\bb{K}^n,$ le produit $\,A\sp{1.5}X=Y\app\bb{K}^m\!\,$ vérifie :
$\displaystyle{}\ptt i\app\,[\![1,m]\!]\sp{1.5},\ \,y_{i}=\smh{1.5}{\sum_{j=1}^n} a_{i,\sp{1.5}j}\,x_{j}$
produit :
$\displaystyle{}A\,U=\matc{1&\hh&\hh&1\\[-.25ex] \vv&&&\vv\\ \vv&&&\vv\\1&\hh&\hh&1}\matc{1\\[.25ex] \vv\\ \vv\\1}=\matc{n\\[.25ex] \vv\\ \vv\\n}=n\sp{1.5}U$

Étant donné que $\,U\neq0\sp{1.5},\,$ il s'ensuit que $\,n\,$ est une
Soit, pour $\,n\app\bb N^{\ast}\sp{-1.5},\,$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb K):\,$
  • $\,\lambda\app\bb K\,$ est une valeur propre de $A$  ssi  il existe $\,X\app \bb K^n\!\setminus\!\{0\}\,$ tel que : $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5};\,$
  • $\,X\app \bb K^n\,$ est un vecteur propre de $A$ associé à $\,\lambda\app\bb K\,$ ssi : $\,X\neq0\,$ et $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5}.\,$
valeur
propre de $\,A\sp{1.5},\,$ avec $U$ comme
Soit, pour $\,n\app\bb N^{\ast}\sp{-1.5},\,$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb K):\,$
  • $\,\lambda\app\bb K\,$ est une valeur propre de $A$  ssi  il existe $\,X\app \bb K^n\!\setminus\!\{0\}\,$ tel que : $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5};\,$
  • $\,X\app \bb K^n\,$ est un vecteur propre de $A$ associé à $\,\lambda\app\bb K\,$ ssi : $\,X\neq0\,$ et $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5}.\,$
vecteur
propre associé.

D'autre part, avec toutes ses colonnes identiques et égales à $\,U,\,$ la matrice $\,A\,$ est de
Le rang de $A\app\sc M_{n,p}(\bb K)\sp{1.5},$ de lignes $L_i$ et colonnes $C_j\sp{1.5},$  est à la fois :
  • le nombre maximal des $C_j$ linéairement indépendantes
  • et le nombre maximal des $L_i$ linéairement indépendantes :
$\displaystyle{}\op{rg}(A)=\op{rg}(C_1,\dots,C_p)=\op{rg}(L_1,\dots,L_n)$
Le rang est donc invariant par transposition : $\,\op{rg}(A^T)=\op{rg}(A)\sp{1.5}.\,$
rang
$\,1\sp{1.5}.\,$

En désignant par $f_A$
L'endomorphisme de $\bb K^n$ canoniquement associé à $\,A\app\sc M_{n}(\bb K)\,$ est :
$\displaystyle{}f_A:X\mapsto A\sp{1.5}X$
Relativement à la base canonique $\sc B$ de $\bb K^n\sp{1.5},$ on a : $\,A=\op M_{\sc B}(f_A)\sp{1.5}.\,$
l'endomorphisme
de $\,\bb R^n\,$ $\,f_A:X\mapsto A\sp{1.5}X\sp{1.5},\,$ on peut alors lui appliquer le
Soient $E$ et $E'$ deux $\bb{K}\tiret$espaces vectoriels et $\,f\app \sc{L}(E,E')\sp{1.5}.\,$

Si $E$ est de dimension finie,  alors l'image de $f$ est de dimension finie et :
$\displaystyle{}\dim(\op{Im} f)+\dim(\op{Ker} f)=\dim(E)$
théorème
du rang :
$\eqalign{\dim(\op{Ker}(A))&=\dim(\op{Ker}(f_A))\\&=n-\dim(\op{Im}(f_A))=n-\op{rg}(A)=n-1}$

On en déduit que $\,0\,$ est une valeur propre de $\,A\,$ et que son
Soit pour $n\app\bb N^{\ast}$ une matrice carrée $A$ de $\sc M_n(\bb K)$ et $\lambda\app\bb K$ une valeur propre de $A\sp{1.5}.$

Le sous-espace vectoriel $\,\op{Ker}(A-\lambda\sp{1.5}I_n)\,$ est  le sous-espace propre de $A$ associé à $\lambda\sp{1.5},$ noté : $\,E_{\lambda}(A)\sp{1.5}.\,$
sous-espace
propre est
Soit $E$ un espace vectoriel de dimension finie $\,n\geq1\sp{1.5}.\,$

Les hyperplans de $E$  sont  les sous-espaces de $E$ de dimension $\,n-1\sp{1.5}.\,$
l'hyperplan :
$\,E_0(A)=\op{Ker}(A)\sp{1.5}.\,$

Celui-ci est caractérisé dans la base canonique par
Soient $E$ un $\bb K\tiret$espace vectoriel de base $\,\sc B=(e_1,\dots,e_n) \,$ et $\,(a_1,\dots,a_n)\app\bb K^n\sp{1.5}.\,$
  • L'ensemble des $\,u\app E\,$ tes que $\,X=\op{M}_\sc B(u)\,$ vérifie :
    $\displaystyle{}a_1\sp{1.5}x_1+\cdots+a_n\sp{1.5}x_n=0$
    est un hyperplan de $E$ si $\,(a_1,\dots,a_n)\neq(0,\dots,0)\sp{1.5}.\,$
  • Tout hyperplan de $E$ est caractérisé dans $\sc B$ par une telle équation.
l'équation :
 $\,x_1+\cdots+x_n=0\sp{1.5}.\,$

Les sous-espaces propres $\,E_0(A)\,$ et $\,E_n(A)\,$ étant en somme
Soient $A$ une matrice de $\sc M_n(\bb K)$ et $\,\lambda_1,\dots,\lambda_p\,$ des valeurs propres de $A\sp{1.5}.$

Si  les $\lambda_i$ sont deux à deux distinctes,  alors la somme de leurs sous-espaces-propres $E_{\lambda_i}(A)$ est directe :
$\displaystyle{}E_{\lambda_1}(A)+\cdots+E_{\lambda_p}(A)=E_{\lambda_1}(A)\oplus\cdots\oplus E_{\lambda_p}(A)$
directe
on en conclut que $\,E_n(A)=\op{Vect}(U)\sp{1.5},\,$ avec :
$\displaystyle{}\bb R^n=E_0(A)\oplus E_n(A)$

Une base de $\,E_0(A)\,$ complétée par $U$ est ainsi une base de vecteurs propres de $\,f_A\sp{1.5},\,$ si bien que $\,f_A\,$ est
Soient $E$ un espace vectoriel de dimension finie et $\,f\app\sc L(E)\sp{1.5}.\,$

$f$ est diagonalisable  ssi  $E$ admet une base de vecteurs propres de $f.$

Autrement dit, il existe une base $\sc B$ de $E$ telle que $\,\op{M}_\sc B(f)\,$ soit diagonale.
diagonalisable.

On a ainsi établi que la matrice $\,A\,$ est
$\,A\app\sc M_n(\bb K)\,$ est diagonalisable  ssi  elle est semblable à une matrice diagonale $\,D:\,$

$\,A=P\,D\sp{1.5}P^{-1}\,$ pour $\,P=[C_1,\dots,C_n]\sp{1.5},\,$ où $\,(C_1,\dots,C_n)\,$ est une base de $\,\bb K^n\sp{1.5}.\,$
diagonalisable,
avec pour
L'ensemble des valeurs propres de $A\app \sc M_n(\bb K)$  est  le spectre de $A$ dans $\bb K\sp{1.5},$ noté : $\,\op{Sp}_{\bb K}(A).\,$
spectre :
$\,\op{sp}_\bb R(A)=\{0,\sp{1.5}n\}\!\cdot\,$
Signaler une erreur Signaler une erreur Exercice b
Soit, pour $n\geq1\sp{1.5},$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb R)\,$ à coefficients $\,a_{i,\sp{1.5}j}\geq 0\,$ tels que : $\,\smb{2.5}{\ptt i\app\,[\![1,n]\!]\sp{1.5},\ \dsum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}=1\sp{1.5}.}\,$

Démontrer que le spectre complexe de $A$ est non vide et inclus dans le disque $\,\ens{z\app\bb C}{|z|\leq 1}\!\cdot\,$
  
cours 0/4 ▼
indications 0/2 ▼
réponse ▼
correction ▼
éléments propres d'une matrice carrée
Soit, pour $\,n\app\bb N^{\ast}\sp{-1.5},\,$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb K):\,$
  • $\,\lambda\app\bb K\,$ est une valeur propre de $A$  ssi  il existe $\,X\app \bb K^n\!\setminus\!\{0\}\,$ tel que : $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5};\,$
  • $\,X\app \bb K^n\,$ est un vecteur propre de $A$ associé à $\,\lambda\app\bb K\,$ ssi : $\,X\neq0\,$ et $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5}.\,$
spectre d'une matrice carrée
L'ensemble des valeurs propres de $A\app \sc M_n(\bb K)$  est  le spectre de $A$ dans $\bb K\sp{1.5},$ noté : $\,\op{Sp}_{\bb K}(A).\,$
sous-espaces propres d'une matrice carrée
Soit pour $n\app\bb N^{\ast}$ une matrice carrée $A$ de $\sc M_n(\bb K)$ et $\lambda\app\bb K$ une valeur propre de $A\sp{1.5}.$

Le sous-espace vectoriel $\,\op{Ker}(A-\lambda\sp{1.5}I_n)\,$ est  le sous-espace propre de $A$ associé à $\lambda\sp{1.5},$ noté : $\,E_{\lambda}(A)\sp{1.5}.\,$
somme de sous-espaces propres d'une matrice carrée
Soient $A$ une matrice de $\sc M_n(\bb K)$ et $\,\lambda_1,\dots,\lambda_p\,$ des valeurs propres de $A\sp{1.5}.$

Si  les $\lambda_i$ sont deux à deux distinctes,  alors la somme de leurs sous-espaces-propres $E_{\lambda_i}(A)$ est directe :
$\displaystyle{}E_{\lambda_1}(A)+\cdots+E_{\lambda_p}(A)=E_{\lambda_1}(A)\oplus\cdots\oplus E_{\lambda_p}(A)$
indication  1
Utiliser le vecteur $U$ de $\,\bb R^n\,$ dont toutes les coordonnées valent $\,1\sp{1.5}.\,$
indication  2
Pour $\,\lambda\app\op{sp}_\bb C(A)\,$ et $\,Z\app\bb C^n\,$ tel que $\,A\sp{1.5}Z=\lambda\sp{1.5}Z\sp{1.5},\,$ majorer $\,|\lambda\sp{1.5}z_k|\,$ lorsque $\,k\app\,[\![1,n]\!]\,$ est tel que : $\,|z_k|=\Op{max}_{1\leq j\leq n}|z_j|\sp{1.5}.\,$
réponse
Le spectre complexe de $A$ est non vide car il contient la valeur propre $\,1\sp{1.5}.\,$

D'autre part toute valeur propre $\,\lambda\app\bb C\,$ vérifie bien $\,|\lambda| \leq 1\sp{1.5},\,$ d'où : $\,\op{sp}_\bb C(A)\subset \ens{z\app\bb C}{|z|\leq 1}\!\cdot\,$
correction
Soit$\,U=[u_i]_{1\leq i\leq n}\,$ le vecteur de $\bb R^n$ dont toutes les coordonnées valent $\,1\sp{1.5};\,$ alors le
Pour $A\app\sc M_{m,n}(\bb{K})$ et $X\app\bb{K}^n,$ le produit $\,A\sp{1.5}X=Y\app\bb{K}^m\!\,$ vérifie :
$\displaystyle{}\ptt i\app\,[\![1,m]\!]\sp{1.5},\ \,y_{i}=\smh{1.5}{\sum_{j=1}^n} a_{i,\sp{1.5}j}\,x_{j}$
produit
$\,A\sp{1.5}U=[v_i]_{1\leq i\leq n}\,$ vérifie :
$\displaystyle{}\ptt i\app\,[\![1,n]\!]\sp{1.5},\ v_i=\dsum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\,u_j=\dsum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}=1$
On a ainsi un $\,U\neq0\,$ tel que $\,A\sp{1.5}U=U\sp{1.5}\,$ c'est-à dire que $U$ est un
Soit, pour $\,n\app\bb N^{\ast}\sp{-1.5},\,$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb K):\,$
  • $\,\lambda\app\bb K\,$ est une valeur propre de $A$  ssi  il existe $\,X\app \bb K^n\!\setminus\!\{0\}\,$ tel que : $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5};\,$
  • $\,X\app \bb K^n\,$ est un vecteur propre de $A$ associé à $\,\lambda\app\bb K\,$ ssi : $\,X\neq0\,$ et $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5}.\,$
vecteur
propre de $A\sp{1.5},$ associé à la valeur propre $\,1\sp{1.5}.\,$

Il s'ensuit que le
L'ensemble des valeurs propres de $A\app \sc M_n(\bb K)$  est  le spectre de $A$ dans $\bb K\sp{1.5},$ noté : $\,\op{Sp}_{\bb K}(A).\,$
spectre
de la matrice $A$ dans $\,\bb C\,$ est non vide car il contient au moins une
Soit, pour $\,n\app\bb N^{\ast}\sp{-1.5},\,$ une matrice carrée $\,A\app\sc M_n(\bb K):\,$
  • $\,\lambda\app\bb K\,$ est une valeur propre de $A$  ssi  il existe $\,X\app \bb K^n\!\setminus\!\{0\}\,$ tel que : $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5};\,$
  • $\,X\app \bb K^n\,$ est un vecteur propre de $A$ associé à $\,\lambda\app\bb K\,$ ssi : $\,X\neq0\,$ et $\,A\sp{1.5}X=\lambda\sp{1.5}X\sp{1.5}.\,$
valeur
propre : $\,1\app\op{sp}_\bb C(A)\sp{1.5}.\,$

Considérons maintenant un vecteur propre $\,Z=[z_i]_{1\leq i\leq n}\app\bb C^n\,$ de $A\sp{1.5},$ associé à une valeur propre $\,\lambda\app\bb C\sp{1.5}.\,$

On a alors $\,A\sp{1.5}Z=\lambda\sp{1.5}Z\,$ ce qui se traduit pour tout $\,i\app\,[\![1,n]\!]\,$ par la relation suivante et
Soient $\,z_1,\sp{1.5}z_2\app\bb C\,;\,$ on a  alors  les inégalités triangulaires :
$\displaystyle{}|z_1+z_2|\sp{1.5}\leq\ |z_1| + |z_2|\ \txt{et}\ \big||z_1|-|z_2|\big|\leq\ |z_1-z_2|$
Chacune de ces inégalités est une égalité  ssi :
$\displaystyle{}z_1=0\txt{ou}\big(\iex\lambda\app\bb R_{+}\,,\ z_2=\lambda\sp{1.5}z_1\big)$
l'inégalité
qui en résulte :
$\displaystyle{}\lambda\sp{1.5}z_i=\sum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\,z_j\sp{1.5},\txt{d'où :}|\lambda\sp{1.5}z_i|=\Bigg|\sum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\,z_j\Bigg|\leq\sum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\sp{1.5}|z_j|$
Il existe un indice $\,k\app\,[\![1,n]\!]\,$ tel que : $\,|z_k|=\smb{1.5}{\Op{max}_{1\leq j\leq n}|z_j|}\sp{1.5},\,$ et avec $\,Z\neq0\sp{1.5},\,$ on a : $\,|z_k|\neq0\sp{1.5};\,$ on en déduit :
$\displaystyle{} |\lambda\sp{1.5}z_k|\leq\sum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\sp{1.5}|z_j|\leq \sum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\sp{1.5}|z_k|=\bigg(\!\sum_{j=1}^n a_{i,\sp{1.5}j}\!\bigg)|z_k|=|z_k|$

Avec $\,|z_k| > 0\sp{1.5},\,$ on peut conclure que toute valeur propre complexe $\lambda$ vérifie : $\,|\lambda|\leq1,\,$ c'est-à-dire que :
$\displaystyle{}\op{sp}_\bb C(A)\subset \ens{z\app\bb C}{|z|\leq 1}\cdot$