En raison de limitations techniques, la typographie souhaitable du titre, «
Exercice : Matrice d'une application linéaireMatrice/Exercices/Matrice d'une application linéaire », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.
Soit
E
{\displaystyle E}
un
R
{\displaystyle \mathbb {R} }
-espace vectoriel de dimension
4
{\displaystyle 4}
. Soit
B
=
(
e
1
,
e
2
,
e
3
,
e
4
)
{\displaystyle {\mathcal {B}}=(e_{1},e_{2},e_{3},e_{4})}
une base de
E
{\displaystyle E}
. On définit, pour
α
∈
R
{\displaystyle \alpha \in \mathbb {R} }
, l'application linéaire
f
α
:
E
→
E
{\displaystyle f_{\alpha }:E\to E}
par :
f
α
(
e
1
)
=
(
1
+
4
α
)
e
1
+
(
1
−
α
)
e
2
+
e
3
+
3
e
4
{\displaystyle f_{\alpha }(e_{1})=(1+4\alpha )e_{1}+(1-\alpha )e_{2}+e_{3}+3e_{4}}
,
f
α
(
e
2
)
=
(
1
+
2
α
)
e
1
+
α
2
e
2
−
e
3
+
3
e
4
{\displaystyle f_{\alpha }(e_{2})=(1+2\alpha )e_{1}+\alpha ^{2}e_{2}-e_{3}+3e_{4}}
,
f
α
(
e
3
)
=
α
e
1
+
e
3
{\displaystyle f_{\alpha }(e_{3})=\alpha e_{1}+e_{3}}
,
f
α
(
e
4
)
=
e
2
−
e
3
+
e
4
{\displaystyle f_{\alpha }(e_{4})=e_{2}-e_{3}+e_{4}}
.
Donner la matrice
M
α
{\displaystyle M_{\alpha }}
de
f
α
{\displaystyle f_{\alpha }}
dans la base
B
{\displaystyle {\mathcal {B}}}
.
Calculer le déterminant de
M
α
{\displaystyle M_{\alpha }}
.
Déterminer les valeurs de
α
{\displaystyle \alpha }
pour lesquelles
f
α
{\displaystyle f_{\alpha }}
est inversible (c'est-à-dire bijective).
Mêmes questions pour
g
α
(
e
1
)
=
(
2
+
4
α
)
e
1
+
(
1
−
α
)
e
2
+
e
3
+
3
e
4
{\displaystyle g_{\alpha }(e_{1})=(2+4\alpha )e_{1}+(1-\alpha )e_{2}+e_{3}+3e_{4}}
,
g
α
(
e
2
)
=
2
α
e
1
+
α
2
e
2
−
e
3
+
3
e
4
{\displaystyle g_{\alpha }(e_{2})=2\alpha e_{1}+\alpha ^{2}e_{2}-e_{3}+3e_{4}}
,
g
α
(
e
3
)
=
(
1
+
α
)
e
1
+
e
3
{\displaystyle g_{\alpha }(e_{3})=(1+\alpha )e_{1}+e_{3}}
,
g
α
(
e
4
)
=
−
e
1
+
e
2
−
e
3
+
e
4
{\displaystyle g_{\alpha }(e_{4})=-e_{1}+e_{2}-e_{3}+e_{4}}
.
Soit
(
e
1
,
e
2
,
e
3
)
{\displaystyle (e_{1},e_{2},e_{3})}
une base de
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
et
e
1
′
=
e
1
+
e
2
−
e
3
{\displaystyle e'_{1}=e_{1}+e_{2}-e_{3}}
,
e
2
′
=
e
1
−
e
2
+
e
3
{\displaystyle e'_{2}=e_{1}-e_{2}+e_{3}}
,
e
3
′
=
−
e
1
+
e
2
+
e
3
{\displaystyle e'_{3}=-e_{1}+e_{2}+e_{3}}
.
Montrer que
(
e
1
′
,
e
2
′
,
e
3
′
)
{\displaystyle (e'_{1},e'_{2},e'_{3})}
est une base de
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
.
Soit
f
{\displaystyle f}
l'endomorphisme de
R
3
{\displaystyle \mathbb {R} ^{3}}
qui, dans la base
(
e
1
,
e
2
,
e
3
)
{\displaystyle (e_{1},e_{2},e_{3})}
, est représenté par la matrice
1
2
(
a
−
b
a
+
c
c
−
b
b
−
a
c
−
a
b
+
c
a
+
b
a
−
c
b
−
c
)
{\displaystyle {\frac {1}{2}}{\begin{pmatrix}a-b&a+c&c-b\\b-a&c-a&b+c\\a+b&a-c&b-c\end{pmatrix}}}
. Calculer la matrice de
f
{\displaystyle f}
dans la base
(
e
1
′
,
e
2
′
,
e
3
′
)
{\displaystyle (e'_{1},e'_{2},e'_{3})}
.
Soit
M
∈
M
2
(
K
)
{\displaystyle M\in \mathrm {M} _{2}(K)}
. Montrer qu'il existe
α
,
β
∈
K
{\displaystyle \alpha ,\beta \in K}
— qu'on calculera en fonction des coefficients de
M
{\displaystyle M}
— tels que
M
2
=
α
M
+
β
I
2
{\displaystyle M^{2}=\alpha M+\beta \mathrm {I} _{2}}
.
En déduire que si
f
:
K
2
→
K
2
{\displaystyle f:K^{2}\to K^{2}}
est une application linéaire, alors la famille
(
f
2
,
f
,
i
d
K
2
)
{\displaystyle (f^{2},f,\mathrm {id} _{K^{2}})}
est liée.
Donner la matrice dans les bases
B
,
C
{\displaystyle B,C}
de
E
,
F
{\displaystyle E,F}
, et aussi dans les bases
B
′
,
C
′
{\displaystyle B',C'}
le cas échéant, de l'application linéaire
f
:
E
→
F
{\displaystyle f:E\to F}
.
E
=
F
=
K
3
{\displaystyle E=F=K^{3}}
,
f
(
x
,
y
,
z
)
=
(
y
+
z
,
x
+
z
,
x
+
y
)
{\displaystyle f(x,y,z)=(y+z,x+z,x+y)}
.
E
=
F
=
K
2
{\displaystyle E=F=K^{2}}
,
B
=
C
{\displaystyle B=C}
est la base canonique de
K
2
{\displaystyle K^{2}}
,
B
′
=
C
′
=
(
(
1
1
)
,
(
−
1
1
)
)
,
f
(
x
y
)
=
(
y
x
)
{\displaystyle B'=C'=\left({\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}-1\\1\end{pmatrix}}\right),\quad f{\begin{pmatrix}x\\y\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}y\\x\end{pmatrix}}}
.
E
=
F
=
K
2
{\displaystyle E=F=K^{2}}
,
B
=
C
{\displaystyle B=C}
est la base canonique de
K
2
{\displaystyle K^{2}}
,
B
′
=
C
′
=
(
(
2
1
)
,
(
1
1
)
)
,
f
(
x
y
)
=
(
−
2
x
+
4
y
−
x
+
2
y
)
{\displaystyle B'=C'=\left({\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}}\right),\quad f{\begin{pmatrix}x\\y\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}-2x+4y\\-x+2y\end{pmatrix}}}
.
E
=
K
3
{\displaystyle E=K^{3}}
,
F
=
K
2
{\displaystyle F=K^{2}}
,
B
,
C
{\displaystyle B,C}
sont les bases canoniques et
f
(
x
y
z
)
=
(
y
+
z
x
+
z
)
{\displaystyle f{\begin{pmatrix}x\\y\\z\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}y+z\\x+z\end{pmatrix}}}
. Donner aussi des bases
B
′
,
C
′
{\displaystyle B',C'}
dans lesquelles la matrice de
f
{\displaystyle f}
soit
J
=
(
1
0
0
0
1
0
)
{\displaystyle J={\begin{pmatrix}1&0&0\\0&1&0\end{pmatrix}}}
et en déduire des matrices inversibles
P
∈
M
2
(
K
)
{\displaystyle P\in \mathrm {M} _{2}(K)}
,
Q
∈
M
3
(
K
)
{\displaystyle Q\in \mathrm {M} _{3}(K)}
telles que
P
M
Q
=
J
{\displaystyle PMQ=J}
,
M
=
M
a
t
B
,
C
(
f
)
{\displaystyle M=\mathrm {Mat} _{B,C}(f)}
.
Solution
(
0
1
1
1
0
1
1
1
0
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1&1\\1&0&1\\1&1&0\end{pmatrix}}}
.
(
0
1
1
0
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}}}
,
(
1
0
0
−
1
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}}}
.
(
−
2
4
−
1
2
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}-2&4\\-1&2\end{pmatrix}}}
,
(
0
1
0
0
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix}}}
.
(
0
1
1
1
0
1
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1&1\\1&0&1\end{pmatrix}}}
,
B
′
=
(
(
1
0
0
)
,
(
0
1
0
)
,
(
1
1
−
1
)
)
{\displaystyle B'=\left({\begin{pmatrix}1\\0\\0\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}0\\1\\0\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}1\\1\\-1\end{pmatrix}}\right)}
,
C
′
=
(
(
0
1
)
,
(
1
0
)
)
{\displaystyle C'=\left({\begin{pmatrix}0\\1\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}}\right)}
,
P
=
(
0
1
1
0
)
−
1
=
(
0
1
1
0
)
{\displaystyle P={\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}}^{-1}={\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}}}
,
Q
=
(
1
0
1
0
1
1
0
0
−
1
)
{\displaystyle Q={\begin{pmatrix}1&0&1\\0&1&1\\0&0&-1\end{pmatrix}}}
.
Soit
E
{\displaystyle E}
un espace vectoriel de dimension 3 et
E
=
(
e
1
,
e
2
,
e
3
)
{\displaystyle {\mathcal {E}}=(e_{1},e_{2},e_{3})}
une base de
E
{\displaystyle E}
.
On considère l'application linéaire
f
:
E
→
E
{\displaystyle f:E\to E}
dont la matrice dans la base
E
{\displaystyle {\mathcal {E}}}
est
[
f
]
E
E
=
(
1
0
3
0
2
1
2
−
1
2
)
{\displaystyle [f]_{\mathcal {E}}^{\mathcal {E}}={\begin{pmatrix}1&0&3\\0&2&1\\2&-1&2\end{pmatrix}}}
.
Déterminer l'image par
f
{\displaystyle f}
d'un vecteur
v
{\displaystyle v}
de coordonnées
(
x
,
y
,
z
)
{\displaystyle (x,y,z)}
dans la base
E
{\displaystyle {\mathcal {E}}}
.
Écrire la matrice
[
f
]
E
′
E
′
{\displaystyle [f]_{{\mathcal {E}}'}^{{\mathcal {E}}'}}
de
f
{\displaystyle f}
dans la base
E
′
=
(
e
3
,
e
2
,
e
1
)
{\displaystyle {\mathcal {E}}'=(e_{3},e_{2},e_{1})}
.
Écrire la matrice
[
f
]
F
F
{\displaystyle [f]_{\mathcal {F}}^{\mathcal {F}}}
de
f
{\displaystyle f}
dans la base
F
=
(
e
2
−
e
3
,
e
1
,
e
1
+
e
3
)
{\displaystyle {\mathcal {F}}=(e_{2}-e_{3},e_{1},e_{1}+e_{3})}
.