R´
ESEAUX.
1 D´efinition
D´efinition 1 Soit Eun espace vectoriel sur Rde dimension finie. Une partie Λde
Eest un r´eseau si
-Λest sous-groupe additif de E,
- l’espace vectoriel engendr´e par Λest Etout entier,
-Λest une partie discr`ete de E.
Th´eor`eme 1 de Weyl. Soit Eun espace vectoriel de dimension finie sur R. Une
partie Λde Eest un r´eseau de Essi il existe une base e1, ..., ende Etelle que
Λ = Ze1+Ze2+... +Zen.
D´efinition 2 Soit Eun e.v. de dim. finie sur Ret Λun r´eseau. On appelle base
de Λtoute base (e1, ..., en)de Etelle que Λ = Ze1+Ze2+... +Zen.
Proposition 1 Soit Eun e.v. de dim. finie sur R,Λun r´eseau et (e1, ..., en),
(f1, ..., fn)deux bases de Λ. Alors la matrice de passage Ade la base (e1, ..., en)`a la
base (f1, ..., fn)appartient `a GL(n, Z).
D´emonstration. fj=Piajieio`u aij Zde mˆeme ej=Pibij fjo`u bij Z
donc
ej=X
k
bkj fj=X
kX
i
bkj ajiei
d’o`u AB =Id avec B= (bi,j ). ¤
D´efinition 3 Soit Λun r´eseau de Rn. Le determinant de Λest la valeur absolue du
d´eterminant d’une base de Λdans la base cannonique de Rn.det Λ = |det(e1, ..., en)|
o`u e1, ...enets une base de Λ.
Remarques. 1. Ce d´eterminant ne d´epend pas de la base choisie car le
d´eterminant d’une matrice de GL(n, Z) vaut ±1.
2. Le d´eterminant de Λ est ´egale au volume du parall`el´epip`ede P={Pxiei:xi
[0,1[}d´efini par une quelconque base de Λ.
3. Pest un domaine fondamental pour l’action de Λ sur Rn.
Cons´equence du th´eor`eme de Minkowski sur les convexes :
Th´eor`eme 2 Soit Nune norme sur Rnet Λun r´eseau de Rn. Appelons Cla
boule unit´e. Alors la boule ferm´e B(0,2(det Λ
V(C))1/n)contient au moins un point de Λ
diff´erent de 0.
D´emonstration. Soit f1, ..., fnune base de Λ et e1, ..., enla base canonnique de
Rn. Appelons φ:RnRnl’application d´efinie par φ(fi) = ei. On a |det φ|=1
det Λ
et φ(Λ) = Znet
V(φ(B(0,2µdet Λ
V(C)1/n
) = |det φV(B(0,2µdet Λ
V(C)1/n
)) = |det φV(C)×2ndet Λ
V(C)= 2n
donc φ(B(0,2³det Λ
V(C)´1/n contient un point de Zndiff´erent de 0. ¤
1
D´efinition 4 Soit Nune norme sur Rnet Λun r´eseau de Rn. Pour k∈ {1, ..., n}
on appelle ki`eme minimum de Λpour la norme Nla borne inf´erieure des λ0tels
que la boule ferm´e B(0, λ)contienne au moins k´el´ements lin´eairement independants
de Λ.
Notation λk=λk, N) = ki`eme minimum de Λ.
Remarques 1. On peut d´efinir les minima d’une norme de Rnen consid´erant
les minima du r´eseau cannonique Znpar rapport `a cette norme. Ce point de vue
est rattace au pr´ecedent car si Nest une norme et Λ un r´eseau on a
λk(N, Λ) = λk(NB, Zn)
o`u Best un isomorphisme tel que φ(Zn) = Λ.
2. λ1r´epr´esente la longueur du plus court vecteur du r´eseau Λ. D’apr`es le th´eor`eme
pr´ec´edent on a λ12(det Λ
V(C))1/n.
2 Th´eor`eme des minima successifs de Minkowski
Th´eor`eme 3 Soit Nune norme sur Rnde boule unit´e Cet Λun r´eseau de Rn.
Alors 2n
n!det Λ λ1...λnV(C)2ndet Λ.
Nous allons prouver l’in´egalit´e plus faible :
2n
n!det Λ λ1...λnV(C)4nnn/2det Λ.
Lemme 1 Il existe x1, ...xndes ´el´ements lin´eairement ind´ependants de Λtels que
pour chaque k∈ {1, ..., n}x1, ..., xkλkC.
D´emonstration. Soit x1, ..., xnune suite de vecteurs de Λ telle que
-x1est le plus court vecteur de Λ\{0},
-xk+1 est le plus court vecteurs de Λ ind´ependant de x1, ..., xk.
L’existence de x1, ..., xnr´esulte du caract`ere discret de Λ. Montrons que pour k=
1, ..., n,N(xk)λk. Si N(xk)> λkalors il existe des vecteurs ind´ependants de Λ,
y1, ..., ykde norme < N(xk). L’un de ces vecteurs n’appartient pas `a vect(x1, ..., xk1)
ce qui contredit la minimalit´e de N(xk). Par d´efinition des minima on a N(xk) = λk.
¤
Remarque x1, ..., xnne forment en g´enral pas une base de Λ. Ex : Λ =
Z4+1
2(1,1,1,1)Z,x1, ..., x4base canonnique de Z4.
Lemme 2 Soit x1, ...xndes ´el´ements lin´eairement ind´ependants de Λtels que pour
chaque k∈ {1, ..., n}x1, ..., xkλkC.
Soit k∈ {2, ..., n}et λ[0, λk[. Si xest un ´el´ement de ΛλCalors xest dans
l’espace vectoriel engendr´e par x1, ..., xk1. De mˆeme avec k= 1 on a x= 0.
2
D´emonstration : Cons´equence imm´ediate de la d´efinition.
Proposition 2 Soit Nune norme sur Rnde boule unit´e Cet Λun r´eseau de Rn.
Alors 2n
n!det Λ λ1...λnV(C).
D´emonstration. Soit x1, ..., xnchoisi comme dans les lemmes pr´ecedents. On
ayi=1
λixi∈ C. Les points ±y1, ..., ±ynsont tous de norme 1 donc les points de
K={Pitiyi:P|ti| ≤ 1}aussi de norme 1. Or le volume de Kest ´egale `a
2n
n!|det(y1, ..., yn)|
donc
V(C)V(K) = 2n
n!|det(y1, ..., yn)|=2n
n!λ1...λn|det(x1, ..., xn)| ≥ 2n
n!λ1...λn
det Λ.¤
Lemme 3 Si la norme Nest issu d’un produit scalaire (.|.)alors
λ1...λnV(C)2ndet Λ.
d´emonstration. Soit x1, ...xndes ´el´ements lin´eairement ind´ependants de Λ tels
que pour chaque k∈ {1, ..., n},x1, ..., xkλkC. Orthonormalisons x1, ..., xnon
trouve une base y1, ..., ynorthonormale pour le produit scalaire (.|.). efinissons un
nouveau produit scalaire (.|.)par λ1y1, ..., λnynest une base orthonorm´ee pour (.|.)
et notons Cla boule unit´e associ´e a ce produit scalaire. On a
V(C) = λ1...λnV(C).
Appelons ul’applications lin´eaire d´efinie par u(yi) = 1
λ2
iyi. On a pour tout xRn
on a
(x|x)= (u(x)|x)
Si xvect(xi, ..., xk) = vect(y1, ..., yk) on a N(x)1
λkN(x). Montrons que
λ1, N)1. Soit xun ´el´ement non nul de Λ. Comme x1, ..., xnsont libre il
existe a1, ..., anRtels que x=Paixi. Appelons kle plus grand entier tel que
ak6= 0. D’apr`es le lemme 2, xne peut pas appartenir `a µCavec µ < λkdonc
N(x)λk. Donc N(x)1
λkN(x)1. Or
λ1, N)V(C)2ndet Λ
donc
1×λ1...λnV(C)2ndet Λ.¤
Pour achever la d´emonstration nous allons utiliser un r´esultat de Jordan :
Th´eor`eme 4 Soit Nune norme quelconque sur Rnalors il existe une norme eucli-
dienne N0tel que
BN0(0,1) BN(0,1) 2nBN0(0,1)
(En fait Jordan montre l’inclusion plus forte BN(0,1) nBN0(0,1)).
3
D´emonstration. Par un argument de compacit´e on montre qu’il existe une
norme euclidienne N0telle que BN0(0,1) BN(0,1) et le volume de BN0(0,1) soit
maximal. Montrons que cette norme v´erifie la deuxi`eme inclusion. Il suffit de
montrer que si N0(z)>2nalors N(z)>1. Prenons une base orthonorm´ee
(e1, ..., en) pour la norme N0dont le premier vecteur est colin´eaire `a z:e1=pz.
On a p2n. Suppons que N(x)1 alors l’enveloppe convexe Hde x, xet
BN0(0,1) est incluse dans BN(0,1). On voit que Hcontient
K={λe1+v:ve
1,1
p|λ|+N0(v)1}
car Kest l’enveloppe convexe de x, xet BN0(0,1) e
1. Consid´erons la norme
euclidienne k.kd´efinie par
°
°
°Xxiei°
°
°
2= (x1
a)2+ (x2
b)2+... + (xn
b)2.
Soit x=λe1+von a
1
p|λ|+N0(v)≤ kλe1+vk=rλ2
a2+N0(v)2
b2
lorsque b=q11
net a=p
n. En effet
1
p|λ|+N0(v)≤ kλe1+vk=rλ2
a2+N0(v)2
b2
λ2(1
a21
p2) + N02(v)( 1
b21) 21
p|λ|N0(v)0
et le discriminant ∆ de cette forme quadratique un λ, N0(v) vaut
∆ = ( 1
a21
p2)( 1
b21) 1
p2=1
b2(1
a21
p2)1
a2=1
p2(1
b2(n1) (n1)) 0
car b1. D’autre part, grˆace a une affinit´e on voit que
V({kxk ≤ 1}=abn1V(BN0(0,1)) = p
n(1 1
n)(n1)/2V(BN0(0,1))
et par maximalit´e de V(BN0(0,1)) on a
p
n(1 1
n)(n1)/21,
d’o`u
(1 1
n)(n1)/21
2.
Or par convexit´e (n3)
(1 1
n)(n1)/21n1
2×1
n>1
2.¤
4
Fin de la d´emonstration du th´eor`eme de Minkowski.
Il reste a prouver l’in´egalit´e λ1...λnV(BN(0,1)) 4nnn/2det Λ pour une norme qq.
N. Consid´erons la norme euclidienne N0fournit par le th´eor`eme de Jordan, on a
N0Net V(BN(0,1)) 2nnn/2V(BN0(0,1)). Comme N0Non a
λi(N0)λi(N).
D’apr`es le th. sur les normes euclidienne on a
λ1(N0)...λn(N0)V(BN0(0,1)) 2ndet Λ
donc
λ1(N)...λn(N)V(BN(0,1)) 2ndet Λ ×2nnn/2.¤
3 R´eseau r´eciproque
Munissons Rndu produit scalaire usuel x.y et notons k.kla norme associ´e.
Proposition 3 Soit Λun r´eseau de Rn. Alors
Λ={xRn:x.y Z;yΛ}
est un r´eseau de determinant 1
det Λ . On a aussi Λ∗∗ = Λ.Λs’appelle le r´eseau
r´eciproque ou le r´eseau dual.
D´emonstration. Soit e1, ..., enune base de Λ. Appelons e
1, ..., e
nla base dual
i.e. la base tel ei.e
j=δi,j. On v´erifie facilement que Λ=Ze
1+... +Ze
n. Appelons
A(resp A) la matrice dont les vecteurs colonne sont les coordonn´ees des ei(resp
e
i) dans la base canonnique. On a par d´efinition tAA=Id d’o`u A=tA1et
det A= 1/det A. On en d´eduit que la matrice de Λ∗∗ est A.¤.
Th´eor`eme 5 (Malher 1939) Soit Λun r´eseau de Rn. Appelons λiles minima de
Λet λ
iles minima de Λ. Alors pour tout i∈ {1, ..., n},
1
Cn
λ
i1
λn+1iCnλ
i
o`u Cnest constante qui ne d´epend que de la dimension.
D´emonstration. Soit x1, ..., xndes vecteurs lin´eairements ind´ependants de Λ
tels que kxik ≤ λi. Appelons x
1, ..., x
nla base duale de x1, ..., xn,xi.x
j= 1. Si on
appelle Xla matrice dont les colonnes sont les xiet Xla matrice dont les colonnes
sont les x
ialors tXX=Id. Pour chaque jtXx
j=ejet x
j=tX1ej. Appelons
Xi,j le cofacteur d’indice ij de la matrice X, on a
x
j=1
det X(X1j, X2j, ..., Xnj) = 1
det XX
i
Xijei.
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