Université Abdelhamid Ben Badis Mostaganem Faculté des Sciences Exactes et Informatique Département de Mathématiques et d’Informatiques Master1 AF-AH-MCO Matière : Analyse Spectrale des Opérateurs II Responsable : Sidi Mohamed Bahri Inversibilité des Opérateurs Linéaires 1 Motivation Soient X et Y deux espaces vectoriels et A un opérateur linéaire de X dans Y . Considérons l’équation linéaire Ax = y (1) où x est la fonction inconnue dans X et y est une fonction donnée dans Y . Voici quelques questions concernant cette équation. 1. Est ce que la solution x de l’equation (1) existe pour tout y 2 Y ? 2. Si la solution x de l’equation (1) n’existe pas pour tout y 2 Y , alors quelles sont les conditions sur y pour l’existence de la solution ? 3. Comment trouver la solution x de l’equation (1) exactement ou approximativement ? 4. La solution x de l’equation (1) est-elle unique ? 5. Si la solution x de l’equation (1) n’est pas unique, alors quel est le nombre de solutions ? 6. Existe-il, en dimension in…nie, un résultat analogue à celui de la dimension …nie : Theorem 1 Si X est de dimension …nie et L : X ! X est un opérateur linéaire, alors les conditions suivantes sont équivalentes : i) L est injectif; ii) L est surjectif; iii) L est bijectif. Exemple 2 Soient les opérateurs de dans l2 : Sd : l 2 ! x 7! Sg : l 2 ! x 7! translations (shifts à droite et à gauche) l2 Sd x = (0; x1 ; x2 ; :::) ; l2 Sg x = (x2 ; x3; :::) : 1 On montre facilement que Sd est injectif non surjectif et que Sg est surjectif non injectif. Exemple 3 L’opérateur di¤ érentiel dé…ni sur le sous espace de tous les polynômes : L : R [x] ! R [x] d p p 7! Lp = dx est un opérateur surjectif non injectif. De…nition 4 Soit A un opérateur linéaire de X dans Y . L’opérateur B : Y ! X est dit opérateur inverse à droite de A si AB = IY : L’opérateur B : Y ! X est dit opérateur inverse à gauche de A si BA = IX . En…n, on dit que B est inverse de A s’il est inverse à droite et à gauche. Exemple 5 Pour les opérateurs de translations de l’exemple 2, on a Sd Sg (x) = Sd (x2 ; x3; :::) = (0; x2 ; x3 ; :::) 6= x; donc Sd Sg 6= I et Sd n’est pas inverse à gauche de Sd : Exemple 6 Soit l’opérateur di¤ érentiel A : C 1 [0; 1] f ! 7 ! C [0; 1] ; d f Af = dx et l’opérateur intégral B : C [0; 1] g On a ABg (x) = d dx ! 7 ! Z x C 1 [0; 1] R x Bg (x) = 0 g ( ) d : g( )d = g (x) ; 0 donc AB = I et A est un inverse à gauche de B. D’autre part, on a Z x BAf (x) = f 0 ( ) d = f (x) f (0) : 0 Ainsi, si f (0) 6= 0; BA 6= I et A n’est pas un inverse à droite de B. Lemma 7 Pour un opérateur linéaire A de X dans Y , les conditions suivantes sont équivalentes : 1. La solution de l’equation (1) est unique pour tout y 2 Im A; 2. ker A = f0g ; 2 3. Pour A, il existe un opérateur inverse à gauche. Preuve. 2: ) 1: Si Ax1 = y et Ax2 = y, alors Ax1 Ax2 = 0 et comme A est linéaire on a A (x1 x2 ) = 0 ) x1 = x2 et la solution est unique. 1: ) 2: Il su¢ t de prendre y = 0, dans ce cas Ax = 0 et A0 = 0 et comme la solution est unique, x = 0. 1: ) 3: Supposons que 8y 2 Im A; 9x 2 D (A) : Ax = y: Construisons l’opérateur B : Y ! X qui à y fait corréspondre la solution x ( pour les autres y, l’opérateur B est dé…ni arbitrairement ou en général n’est pas dé…ni. Ce qui implique que l’opérateur inverse n’est pas unique). Alors BAx = By := x donc B est inverse à gauche de A. 3: ) 1: Supposons que A admet un inverse à gauche et montrons que la solution est unique. Soient Ax1 = y et Ax2 = y, alors x1 = BAx1 = By et x2 = BAx2 = By donc x1 = x2 : Lemma 8 Pour un opérateur linéaire A de X dans Y , les conditions suivantes sont équivalentes : 1. La solution de l’equation (1) existe pour tout y 2 Y ; 2. Im A = Y ; 3. Pour A, il existe un opérateur inverse à droite. Preuve. 1: () 2: Cette équivalence découle de la dé…nition même de Im A: 1: ) 3: Soit x e une des solutions de l’équation Ax = y: Construisons l’opérateur B : Y ! X qui à y fait corréspondre la solution x e, i.e., By = x e: Alors ABy = Ae x := y donc B est inverse à droite de A. 3: ) 1: Si B existe, alors pour tout y 2 Y; le point x = By est solution de l’équation Ax = y car Ax = ABy = y: Proposition 9 Montrer que si A admet un inverse à gauche Ag 1 et un inverse à droite Ad 1 ; alors Ag 1 = Ad 1 = A 1 : Remarque 10 Il se peut que, malgré que y est proche de ye, la solution x di¤ ère fortement de x e. 3 Formellement si x = A 1 y et x e = A 1 ye, l’exigence de la dépendance continue du second membre est en fait l’exigence de la continuité de A 1 : Si A 1 est non borné ( non continu), ce type de problème s’appelle problème mal posé de la phyisque mathématique au sens de Tikhonov-Arsenin [1]. Si A est linéaire et A 1 existe, alors A 1 est linéaire. Si A est borné et A 1 existe, alors A 1 n’est pas necessairement borné. Par exemple l’opérateur d’intégration (exemple6) est borné par contre l’opérateur de dérivation (exemple6) n’est pas borné. Si A est un opérateur compact et A 1 existe, alors A est nécessairement non borné. En e¤ et, supposons A un opérateur compact et comme A 1 est borné, alors IX = AA 1 est aussi un compact et comme par dé…nition un opérateur compact transforme tout borné en un précompact, en particulier la boule unité fermée B (0; 1) de l’espace vectoriel normé X serait compact, ce qui est absurde car sinon X doit être de dimension …nie d’aprés le théorème de Riesz qui a¢ rme qu’un espace vectoriel normé est de dimension …nie si, et seulement si, sa boule unité fermée B (0; 1) est compact. De…nition 11 On dit que A est inversible si A 1 existe et A 1 est borné. Theorem 12 Soient X un espace de Banach, Y un espace vectoriel normé et A 2 L (X; Y ) tels que 1. Im A = Y ; 2. il existe C > 0 : kAxk C kxk ; alors A est inversible. Preuve. De la condition 2. si Ax = 0 alors kxk 0)x=0 donc Ag 1 existe. Véri…ant maintenant que Im A est fermé. Soit (yn ) une suite dans Im A convergente vers y et montrons que y 2 Im A. En e¤et, il existe (xn ) 2 X telle que Axn = yn ; alors kxn xm k 1 kAxn C Axm k = 1 kyn C ym k ! 0 (car (ym ) est convergente) donc (xm ) est une suite de Cauchy dans l’espace complet X. Par conséquent (xm ) converge vers x 2 X: Et par continuité de A, Axn yn ! ! Ax ) y = Ax ) y 2 Im A: y 4 Ainsi Im A est fermé et d’aprés la condition 1., Im A = Y . Il s’en suit du 1 Lemme8 que A=1 existe. d existe et d’aprés la proposition9, A Maintenant, la condition 2. implique C A=1 y kyk donc 1 kyk ; C est borné et par suite, A est inversible. A=1 y par conséquent A=1 Theorem 13 Si X est un espace de Banach et A 2 L (X) tel que kAk < 1, P1 alors l’opérateur S = k=0 Ak est inversible et son inverse est I A. P1 Preuve. Montrons que la série k=0 Ak converge (elle dé…nie un opérateur). On a 1 1 1 X X X 1 k Ak Ak = kAk = (kAk < 1) : 1 kAk k=0 k=0 k=0 Rappelons le critère de Weistrauss qui a¢ rme qu’un espace normé est de Banach si et seulement si, toute P1 série absolument convergente est convergente. D’aprés ce critère, puisque k=0 Ak est absolument convergente et comme L (X) est de Banach alors L est convergente. Ainsi S est bien dé…ni comme opérateur. P(X) n Soit Sn = k=0 Ak ; on a (I A) Sn = I An+1 et Sn (I A) = I An+1 : Comme Sn ! S quand n ! +1; alors (I A) S = I et S (I d’où S = (I A) 1 = A) = I; 1 X Ak : k=0 De plus kSk = (I A) 1 = 1 X Ak k=0 1 X k=0 k kAk = 1 ; 1 kAk donc S est borné. 2 Théorème de Banach sur l’inverse Lemma 14 Soient X et Y deux espaces de Banach et A : X ! Y un opérateur linéaire non nécessairement borné. Posons En = fx 2 X : kAxk alors 5 n kxkg ; 1. X = 1 S En ; n=1 2. 9n0 2 N : X = E n0 : Preuve. 1. On a pour tout n, En 6= ?: En e¤et,8n : 0 2 En : 1 S Soit maintenant x 2 X et montrons que x 2 En : Choisissons n le plus n=1 kAxk kxk ; petit entier naturel supérieur à alors x 2 1 S En : n=1 2. X etant complet, d’aprés le théorème de Baire X ne peut pas être mis sous forme d’une réunion dénombrable d’ensembles nulle part denses. Donc au moins un des En disons En0 est partout dense. Ainsi, il existe une boule B (a; r) telle que B (a; r) \ En0 = B (a; r) : Theorem 15 (théorème de Banach) Soient X et Y deux espaces de Banach et A : X ! Y un opérateur linéaire borné et bijectif. Alors A 1 est borné. Preuve. D’aprés le lemme14, Y = 1 S n=1 Yn avec Yn = y 2 Y : A 1 y n kyk et au moins un des Yn disons Yn0 est partout dense dans Y . Soit y 2 Y (quelconque), choisissons y1 dans Yn0 tel que ky kyk 2 y1 k (2) choisissons y2 dans Yn0 tel que ky y1 kyk 22 y2 k .. . choisissons yn dans Yn0 tel que ky y1 Donc y = lim n!+1 Posons xn = A 1 kyk : 2n yn k yn ; alors kxn k = A 1 yn 6 n X yi (3) n0 kyn k : (4) i=1 Evaluons kyn k 3kyk ky1 k = ky1 y + yk ky1 yk + kyk kyk 2 + kyk = 2 ; kyk kyk ky2 k = ky2 + y1 y + y y1 k ky y1 y2 k + ky y1 k 22 + 2 = 3kyk 22 ; .. . kyn k = kyn + yn 1 + + y1 y + y y1 yn 1 k ky y1 yn kyk 3kyk ky y1 yn 1 k kyk + = : n n 1 n 2 2 2 Pn Constuisons la suite (Sn ) dé…nie par Sn = i=1 xi Pn+p Pn Pn+p Pn+p kSn+p Sn k = = i=1 xi i=1 xi i=n+1 xi i=n+1 kxi k Pn+p i=n+1 n0 kyi k d’aprés (4). donc kSn+p Sn k n0 n+p X 3 kyk 2i i=n+1 3n0 kyk p X 1 2i i=1 3n0 kyk 2n 1 1 + n+2 + 2n+1 2 + 1 ynk+ 1 2n+p ! 3n0 kyk ! 0 quand n ! +1: 2n Pn Comme X est complet, alors Sn converge vers x 2 X; i.e., lim i=1 xi = x; n!+1 ce qui implique Ax = A = lim n!+1 lim n!+1 Il s’en suit que A 1 y = kxk = lim n!+1 D’où A 1 n X n X i=1 n!+1 n X Axi ( A étant borné) i=1 yi = y (d’aprés (3) ). n!+1 i=1 = lim i=1 lim n X xi ! n X xi = lim n!+1 i=1 n0 kyi k = 1 X i=1 n X xi i=1 n0 kyi k = n0 lim n!+1 1 X 3 kyk i=1 2i n X i=1 kxi k p X 1 3n0 kyk ( < 1). i 2 i=1 est borné. Corollaire 16 Soit données sur l’espace vectoriél normé X deux normes k k1 et k k2 : Supposons X complet relativement à chacune des deux normes. Alors, s’il existe c > 0 : kxk1 c kxk2 , les deux normes sont équivalentes. References [1] A.N. Tikhonov and V.Y. Arsenin, Solution for Ill-Posed Problems, Wiley, New York (1977). 7