Centrale Maths 2 PSI 2001
| Thème de l'épreuve | Étude de trois méthodes de décomposition de matrices et d'applications |
| Principaux outils utilisés | matrices, polynômes caractéristiques, déterminants, espaces vectoriels euclidiens, isométries, symétries orthogonales, convergence d'une suite de matrices, programmation |
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Extrait du corrigé obtenu par reconnaissance optique des caractères
Centrale Maths 2 PSI 2001 -- Corrigé Ce corrigé est proposé par Benoît Chevalier (ENS Ulm) ; il a été relu par Yohann Genzmer (ENS Cachan) et Olivier Bertrand (ENS Lyon). Cette épreuve propose différentes décompositions pour certaines classes de matrices. Elle comporte quatre parties de longueur et de difficultés inégales. · La première partie montre dans quelles conditions une matrice possède une décomposition comme produit d'une matrice triangulaire inférieure (avec des 1 sur la diagonale) et d'une matrice triangulaire supérieure, soit une décomposition LU (Lower-Upper en anglais). Elle présente ensuite une méthode assez complexe pour déterminer L et U à partir de déterminants extraits de la matrice d'origine. Le sujet propose alors d'implémenter cette méthode dans un langage de programmation au choix et de l'appliquer dans un cas particulier. Malgré son intérêt théorique intrinsèque, cette méthode a été fortement critiquée par les candidats pour sa difficulté et le fait qu'elle soit si peu intuitive. De plus, dans les faits, les décompositions LU sont utilisées (notamment) pour simplifier la résolution de systèmes linéaires du type AX = Y où A est une matrice carrée de grande taille et X et Y des vecteurs colonnes. Ce qui signifie que la décomposition LU a un réel intérêt et est utilisée dans des algorithmes. Proposer de la mettre en oeuvre en calculant de multiples déterminants, alors que le calcul de déterminant est une opération algorithmiquement très coûteuse en temps de calcul, est peu réaliste, d'autant qu'il existe une façon simple de trouver L et U à partir de A par récurrence. · La deuxième partie, plus courte, propose de montrer que l'on peut décomposer une matrice symétrique définie positive en M = t BB où B est une matrice triangulaire supérieure. Il s'agit de la décomposition de Cholesky, comme le rappelle le sujet. La méthode proposée s'appuie sur la partie précédente et en constitue une première application intéressante. · La troisième partie présente la décomposition A = QR avec A une matrice carrée quelconque, Q une matrice orthogonale et R une matrice triangulaire supérieure. La méthode proposée utilise une composition de symétries orthogonales (matrices de Householder) et permet de retrouver le procédé d'orthonormalisation de Schmidt sous une forme originale. · La quatrième partie, après des préliminaires sur les normes de matrices, utilise les résultats des parties précédentes pour étudier une suite de matrices et sa convergence. Cette partie, plus originale que les autres, est aussi la plus difficile. Le problème dans son ensemble a été considéré comme l'un des plus longs et surtout des plus ardus des concours de cette année. Cependant, comme il présente en même temps des méthodes classiques et des applications pratiques, il mérite sans aucun doute qu'on lui consacre du temps, en exceptant peut-être les questions de calcul de déterminants à la fin de la première partie. Indications Partie I I.A.1 Utiliser le théorème de Cayley-Hamilton pour montrer que toutes les puissances de A sont triangulaires. I.B.4 La question I.B.3 montre comment on peut réduire à zéro la dernière ligne sous la diagonale de A. Appliquer la même idée à HA, et ainsi de suite pour réduire à zéro les lignes une par une, en pensant à raisonner par blocs. I.C.2.c Calculer les déterminants des Ak par blocs pour trouver une expression possible. I.C.2.d Calculer le bloc (PA)j comme produit de (PL)j et de Uj , puis passer aux déterminants. I.C.2.e Même méthode qu'à la question précédente en remplaçant A par t A. I.E.1.b Passer de l'équation LUX = AX = Y au système UX = V et LV = Y. I.E.2 Chercher des matrices 2 × 2 non inversibles. Partie II II.A.1 Montrer que tous les déterminants extraits principaux sont non nuls en utilisant la caractérisation introduite à la question II.A. II.B.2 Se ramener à une décomposition LU et utiliser le résultat d'unicité de la question I.B.1. Partie III III.B.1 Raisonner par récurrence ; chaque matrice H annule une colonne sous la diagonale de A. III.B.3 Supposer l'existence de deux décompositions et en déduire une matrice à la fois triangulaire et orthogonale. III.C Il s'agit du procédé d'orthonormalisation de Schmidt. Partie IV IV.E À différentes occasions, utiliser le fait que des fonctions polynomiales, des inégalités larges, des identités, passent à la limite d'une suite convergente et que si l'on a le résultat pour tous les termes d'une suite à partir d'un certain rang, on l'obtient immédiatement pour la limite de cette suite. IV.F Cette question est l'une des plus difficiles de l'épreuve. Les deux façons dont on demande d'exprimer Ak sont Ak = Q1 · · · Qk Rk · · · R1 et e kR e k RDk U Ak = QQ À partir de là, il faut identifier ces deux décompositions QR pour montrer en utilisant le passage à la limite que Q1 · · · Qk tend vers Q et que Rk · · · R1 U-1 D-k R-1 tend vers In , lorsque k tend vers l'infini. L'étape suivante consiste à montrer que Ak U-1 D-k converge et que Ak converge vers RDR-1 . Partie I I.A.1 Soit A une matrice triangulaire inversible ; pour fixer les idées, supposonsla triangulaire supérieure et nous verrons in fine comment récupérer les matrices triangulaires inférieures. n P Soit P(X) = ai Xi le polynôme caractéristique de A. On sait que a0 = P(0) = i=0 det(A) 6= 0 par hypothèse. On sait aussi que P(A) = 0n d'après le théorème de Cayley-Hamilton. n n P P Puisque P(A) = 0 = ai Ai = a0 In + A ai Ai-1 i=0 on a A× 1 -a0 i=1 n P i=1 ai Ai-1 = In On a donc exprimé l'inverse de A comme une combinaison linéaire de puissances de A. Il reste à prouver que le produit de deux matrices triangulaires supérieures est une matrice triangulaire supérieure. Si les coefficients des deux matrices sont notés n P ai,j et bi,j , les coefficients du produit sont les ci,j = ai,k bk,j ; mais ai,k = 0 dès k=1 que k < i et bk,j = 0 dès que j < k. Si j < i, le produit ai,k bk,j est donc nul pour tout k [[ 1 ; n ]] : j < i ci,j = 0 Par conséquent, si A est triangulaire supérieure, alors toute puissance de A est triangulaire supérieure et toute combinaison linéaire de puissances de A est triangulaire supérieure. Le cas d'une matrice triangulaire inférieure se déduit du précédent grâce à la t t t relation (AB) = B A. En conclusion, l'inverse d'une matrice triangulaire supérieure inversible est triangulaire supérieure. L'inverse d'une matrice triangulaire inférieure inversible est triangulaire inférieure. I.A.2 On montre que (Ln , ·) est un groupe et, plus précisément, un sous-groupe de (GLn , ·). · L'identité appartient à Ln , · Il faut aussi établir que Ln est stable par produit et par passage à l'inverse, mais ces deux propriétés ont été vérifiées à la question précédente pour les matrices triangulaires inférieures. Pour vérifier que ces opérations stabilisent Ln , il suffit à présent de vérifier que le produit et l'inverse préservent la propriété d'avoir des 1 sur la diagonale. Pour le produit, on reprend le calcul ci-dessus et, si i = j, le seul terme non nul de la somme qui définit ci,i apparaît pour i = k, donc ci,i = ai,i bi,i = 1 · 1 = 1. Pour l'inverse, on considère le fait que si A et B sont inverses l'une de l'autre, alors AB = In et on se ramène au cas du produit : on sait que les ai,i sont tous égaux à 1 par hypothèse, et on veut montrer que les bi,i le sont aussi. Mais les coefficients diagonaux de In valant 1, on se retrouve, au vu du calcul précédent, avec n équations 1 = ai,i bi,i = 1 · bi,i d'où l'on déduit immédiatement que tous les termes diagonaux de B sont égaux à 1, donc que B Ln .