matrices - Laurent Garcin

©Laurent Garcin MPSI Lycée Jean-Baptiste Corot
MATRICES
Dans tout ce chapitre, Kdésigne les corps Rou C,pet ndes entiers naturels non nuls.
1 Matrices à coefficients dans K
1.1 Définition
Définition 1.1 Matrice
On appelle matrice à coefficients dans Kànlignes et pcolonnes ou matrice à coefficients dans K
de taille n×ptoute famille d’éléments de Kindexée sur J1, nK×J1, pKi.e. toute famille d’éléments de Kdu
type (aij)16i6n
16j6p
.
Notation 1.1
Une matrice de taille n×pest généralement représentée sous forme d’un tableau à nlignes et pcolonnes (d’où
l’appellation...) :
a11 a12 · · · a1j · · · a1p
a21 a22 · · · a2j · · · a2p
.
.
..
.
..
.
..
.
.
ai1 ai2 · · · aij · · · aip
.
.
..
.
..
.
..
.
.
an1 an2 · · · anj · · · anp
L’élément aij est donc placé sur la ième ligne et sur la jème colonne.
Définition 1.2 Ensembles de matrices
On note Mn,p(K)l’ensemble des matrices à coefficients dans Kde taille n×p.
Lorsque n=p, cet ensemble est plus simplement noté Mn(K). On parle alors de matrices carrées de taille
n.
Lorsque p=1, on parle de matrices colonnes de taille n.
Lorsque n=1, on parle de matrices lignes de taille p.
Remarque. Les appellations « matrices carrées », « matrices colonnes » et « matrices lignes » proviennent
bien évidemment de la forme des tableaux représentant ces matrices dans les cas n=p,p=1et n=1.
1.2 Structure de K-espace vectoriel
Mn,p(K)n’est autre que KJ1,nK×J1,pKou encore Knp. On définit donc la loi interne +et la loi interne .usuelles
de sorte qu’on a le résultat suivant.
Proposition 1.1 Structure de K-espace vectoriel de Mn,p(K)
Mn,p(K)est un K-espace vectoriel.
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Remarque. Le vecteur nul de Mn,p(K)est la matrice nulle i.e. le tableau à nlignes et pcolonnes rempli
de zéros.
Définition 1.3 Base canonique de Mn,p(K)
Pour (i, j)∈J1, nK×J1, pK, on note Eij la matrice de Mn,p(K)dont tous les coefficients sont nuls à l’exception
de celui de la ième ligne et de la jème colonne qui vaut 1.
La famille (Eij)16i6n
16j6p
est une base de Mn,p(K)appelée base canonique de Mn,p(K).
La dimension de Mn,p(K)est donc np.
1.3 Produit matriciel
On définit également une multiplication sur les matrices qui peut paraître étrange au premier abord mais dont
le sens apparaîtra lorsque nous identifierons matrices et applications linéaires.
Définition 1.4 Produit matriciel
Soient A= (aij)16i6n
16j6p
∈ Mn,p(K)et B= (bij)16i6p
16j6q
∈ Mp,q(K). On définit le produit AB comme la matrice
C= (cij)16i6n
16j6q
∈ Mn,q(K)telle que :
∀(i, j)∈J1, nK×J1, qK, cij =
p
X
k=1
aikbkj
Attention ! On ne multiplie que des matrices de taille compatible, c’est-à-dire que l’on multiplie une matrice
àpcolonnes par une matrice à plignes.
Attention ! Non commutativité du produit matriciel Le produit matriciel est non commutatif. En effet, si
le produit AB est bien défini, le produit BA ne l’est généralement pas pour des raisons de non compatibilité de
taille. Quand bien même il serait défini, on n’a généralement pas BA 6=AB. Il suffit de prendre A= 1 1
0 1 !et
B= 0 0
1 0 !.
Proposition 1.2 Propriétés du produit matriciel
ILe produit matriciel est bilinéaire
∀(λ, µ)∈K2,∀(A, B)∈ Mn,p(K)2,∀C∈ Mp,q(K),(λA +µB)C=λAC +µBC
∀(λ, µ)∈K2,∀A∈ Mn,p(K),∀(B, C)∈ Mp,q(K)2, A(λB +µC) = λAB +µAC
ILe produit matriciel est associatif
∀A∈ Mn,p(K),∀B∈ Mp,q(K),∀C∈ Mq,r(K), A(BC)=(AB)C
Exercice 1.1
Soit (Eij)16i,j6nla base canonique de Mn(K). Montrer que pour tout (i, j, k, l)∈ Mn(K)4,EijEkl =δjkEil.
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1.4 Transposition
Définition 1.5 Transposée
Soit A= (aij)16i6n
16j6p
∈ Mn,p(K). On appelle transposée de Ala matrice (aji)16i6p
16j6n
∈ Mp,n(K), notée tA.
Remarque. Concrètement, l’opération de transposition échange les lignes et les colonnes des matrices.
Remarque. La transposée d’une matrice carrée est une matrice carrée de même taille.
Proposition 1.3 Propriétés de la transposition
ILa transposition est linéaire :
∀(λ, µ)∈K2,∀(A, B)∈ Mn,p(K)2,t(λA +µB) = λtA+µtB
ILa transposition est involutive :
∀A∈ Mn,p(K),t(tA) = A
ITransposée d’un produit :
∀(A, B)∈ Mn,p(K)2,t(AB) = tBtA
1.5 Matrices définies par blocs
Soit A∈ Mn,q(K),B∈ Mp,q(K),C∈ Mn,r(K)et D∈ Mp,r(K). On peut définir une matrice M∈
Mn+p,q+r(K)à l’aide de ces quatre matrices de la façon suivante :
M= A C
B D !
Matrices définies par blocs
Le produit de deux matrices définies par blocs s’effectue de la manière suivante :
A C
B D ! E G F H != AE +CF AG +CH BE +DF BG +DH !
Produit de matrices définies par blocs
Attention ! Il faut bien évidemment que les différentes matrices soient de taille compatible :
Ile nombre de colonnes de Aet Bdoit être le nombre de lignes de Eet G;
Ile nombre de colonnes de Cet Ddoit être le nombre de lignes de Fet H.
Remarque. La transposée de la matrice A C
B D !est la matrice tAtB
tCtD!.
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2 Opérations élémentaires sur les lignes et les colonnes d’une matrice
2.1 Opérations élémentaires et pivot de Gauss
Définition 2.1 Opérations élémentaires
On appelle opérations élémentaires sur les colonnes d’une matrice les opérations suivantes :
Iéchange de deux colonnes, notée Ci↔Cj;
Imultiplication d’une colonne par un scalaire non nul α, notée Ci←αCi;
Iaddition d’un multiple d’une colonne à une autre, notée Ci←Ci+αCj.
On définit de même les opérations élémentaires sur les lignes :
Iéchange de deux lignes, notée Li↔Lj;
Imultiplication d’une ligne par un scalaire non nul α, notée Li←αLi;
Iaddition d’un multiple d’une ligne à une autre, notée Li←Li+αLj.
Remarque. Un échange peut s’écrire à l’aide des autres opérations. En effet, l’échange Ci↔Cjpeut s’écrire
comme la suite d’opérations Ci←Ci+Cj,Cj←Cj−Ci,Ci←Ci+Cj,Cj←−Cj. De même pour les lignes.
Proposition 2.1
On peut échelonner une matrice en colonnes à l’aide d’opérations élémentaires sur les colonnes.
On peut échelonner une matrice en lignes à l’aide d’opérations élémentaires sur les lignes.
Méthode Pivot de Gauss
Le pivot de Gauss consiste à utiliser des opérations élémentaires sur les lignes ou les colonnes d’une matrice
pour se ramener à une forme échelonnée en lignes ou en colonnes.
2.2 Interprétation matricielle
Proposition 2.2 Matrices élémentaires
Soit n∈N∗. Pour i, j ∈J1, nKavec i6=jet α∈K, on pose :
Pij =Eij +Eji +In−Eii −Eij Di(α) = In+ (α−1)Eii Tij(α) = In+αEij
Pour une matrice de Mp,n(K):
Il’opération Ci↔Cjcorrespond à la multiplication à droite par Pij ;
Il’opération Ci←αCicorrespond à la multiplication à droite par Mi(α);
Il’opération Cj←Cj+αCicorrespond à la multiplication à droite par Tij(α).
Pour une matrice de Mn,p(K):
Il’opération Li↔Ljcorrespond à la multiplication à gauche par Pij ;
Il’opération Li←αLicorrespond à la multiplication à gauche par Mi(α);
Il’opération Li←Li+αLjcorrespond à la multiplication à gauche par Tij(α).
Ces matrices sont appelées des matrices élémentaires.
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Remarque. Les Pij sont des matrices de permutation ou plus exactement de transposition.
Les Di(α)sont des matrices de dilatation.
Les Tij(α)sont des matrices de transvection.
Une matrice de transposition peut s’écrire comme un produit de matrices de dilatation et de transvection.
Remarque. Ce qu’il faut surtout retenir, c’est que les opérations sur les colonnes correspondent à des multi-
plications à droite et les opérations sur les lignes à des multiplications à gauche.
3 L’anneau Mn(K)
3.1 Structure d’anneau de Mn(K)
Notation 3.1
On appelle matrice identité de taille nla matrice carrée de taille ndont les coefficients diagonaux sont
égaux à 1et les autres nuls.
On a donc In= (δij)16i,j6noù δij est le symbole de Kronecker qui vaut 1si i=j,0sinon.
Proposition 3.1 Structure d’anneau de Mn(K)
(Mn(K),+,×)est un anneau. L’élément neutre pour la multiplication est la matrice identité In.
Pour n>1, l’anneau Mn(K)est non commutatif et non intègre.
Remarque. Mn(K)est même une K-algèbre : c’est à la fois un K-espace vectoriel et un anneau et pour λ∈K
et (A, B)∈ Mn(K)2,(λ.A)B=A(λ.B) = λ.(AB).
Exemple 3.1
Soit A= 0 1
0 0 !et B= 1 0 0 0 !. Alors AB =0mais A6=0et B6=0.
Remarque. Comme dans tout anneau, une matrice Aest dite nilpotente s’il existe n∈N∗tel que An=0.
Par exemple, A=Ü011
001
000êest nilpotente.
Exercice 3.1
Montrer que le centre de Mn(K)est vect(In).
Méthode Calcul de puissances à l’aide d’un polynôme annulateur
Soient A∈ Mn(K)et P∈K[X]tel que P(A) = 0. En notant Rnle reste de la division euclidienne de Xnpar
P,An=Rn(A).
Exercice 3.2
Soit A= 1−1
2 4 !. Trouver un polynôme Pde degré 2tel que P(A) = 0. En déduire Anpour tout n∈N.
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