Sommes et sommes directes de sous-espaces
vectoriels d’un espace vectoriel, cours de
premier cycle uiversitaire.
F.Gaudon
29 juillet 2005
Table des matières
1 Sommes et sommes directes de sous espaces vectoriels 2
2 Exemples 4
2.1 Sous espaces suppplémentaires ................... 4
1
On considère dans ce qui suit un espace vectoriel Esur un corps K.
1 Sommes et sommes directes de sous espaces vec-
toriels
Proposition et définition :
Soit (Fi)iIune famille quelconque de sous espaces vectoriels de E. Le sous
espace de Eengendré par par la réunion des Fiest l’ensemble des sommes
PiIxi, où (xi)iest une famille presque nulle d’éléments de Mtelle que
xiFipour tout iI. Il est noté PiIFiet appelé la somme des Fi.
Preuve :
Soit Hle sous espace engendré par la réunion des Fi. Si (xi)iIest une famille
presque nulle d’éléments de Mtelle que iI xiFi, alors
iI xi∈ ∪iIFidonc PiIxiHpar conséquent,
I={PiIxi/iI xiFi} ⊂ H. D’autre part Iest un sous espace vectoriel
qui contient les Fidonc IH. Si Jest un sous espace vectoriel contenant les
Fi, il contient Idonc Iest le plus petit tel et I=H.
Définition :
Soit (fi)iIune famille quelconque de sous espaces vectoriels de E. On dit
que la somme F=PiIFiest directe si tout vecteur vde Fs’écrit de ma-
nière unique sous la forme d’une somme à support fini PiIuioù pour tout i
de I,uiFi. La somme Fest alors notée F=LiIFi.
Remarque :
Dans le cas d’une famille finie F1, . . . , Fnde sous espaces vectoriels de E, on
note F=Ln
i=1 Fi=F1L. . . LFnla somme des Fisi elle est directe. On dit
également dans ce cas que F1,F2,. . .,Fnsont en somme directe. Tout vecteur v
de Fs’écrit alors de manière unique v=Pn
i=1 uioù pour tout i,uiFi. On dit
que uiest la composante de usur Firelativement à cette somme directe.
Proposition :
Soit (Fi)iIune famille quelconque de sous espaces vectoriels de E. La
somme F=PiIest directe ssi pour toute famille (ui)iIpresque nulle
telle que uiFipour tout iI,PiIui= 0 ⇒ ∀iI, ui= 0.
2
Preuve :
Si F=LiIFialors PiIui= 0 ⇒ ∀iI, ui= 0 d’après l’unicité de la
décomposition. Réciproquement, si F=LiIFiet
(PiIui= 0 ⇒ ∀iI, ui= 0) alors, supposons que xFs’écrive
x=PiIxi=PiIviavec xi, viIpour tout iI. Alors PiI(xivi) = 0
donc iI, xi=vid’où l’unicité de la décomposition.
Proposition :
Soient Fet Gdeux sous espaces vectoriels de E. La somme F+Gest directe
ssi FG={0}.
Preuve :
Si la somme F+Gest directe, soit xFGet x=x1+x2avec x1Fet
x2Gla décomposition de x. Comme xF, par unicité e la décomposition,
x2= 0 et de même puisque xG,x1= 0 donc x= 0. Réciproquement, si
FG={0}, soit xF+Get x=x1+x2=y1+y2avec x1, y1Fet
x2, y2Gdeux décompositions. Alors x1y1=x2y2.
x1y1Fx2y2Fet x2y2Gx1y1G. Donc
x1y1FGce qui implique que x1=y1et x2y2FGqui implique
que x2=y2.
Proposition :
Si la somme PiIFiest directe, et si Jest une partie de I, alors PiJFiest
directe. En particulier pour tous indices distincts iet j,FiFj={0}.
Preuve :
Contenue dans la preuve de la proposition précédente.
Remarque :
La réciproque est fausse. Pour montrer que F1, . . . , Fnsont en somme directe,
avec n3, il ne suffit pas de vérifier que pour tous indices iet jdistincts,
FiFj={0}.
Proposition :
Soient F1, . . . , Fnpour n3des sous espaces vectoriels de E. Alors la
somme F1+. . . +Fnest directe ssi pour tout i∈ {2; . . . ;n}, on a Fi(F1+
. . . +Fi1) = {0}.
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2 Exemples
2.1 Sous espaces suppplémentaires
Définition :
Soient Fet Gdeux sous espaces vectoriels de E. On dit que Fet Gsont
supplémentaires dans Esi E=FLG. Cela signifie que tout ude Es’écrit
de manière unique u=v+wavec vFet wG.
Théorème :
Soit Fun sous espace vectoriel de E. Alors Fpossède au moins un supplé-
mentaire Gdans E.
Preuve :
Cas où Eest de dimension finie nuniquement.
Soit {e1;. . . ;ep}une base de F, on la complète en une base {e1;e2;. . . ;en}de E
et on considère G=vect{ep+1;. . . ;en}. On a de manière évidente E=FLG.
Remarque :
Un même sous espace Fde Epossède en général une infinité de
supplémentaires dans E. Il y a cependant deux cas d’unicité :
Si F=E, le seul supplémentaire de Fdans Eet {0}.
Si F={0}, le seul supplémentaire de Fdans Eest Elui-même.
Exemple :
Dans l’espace vectoriel Mn(K)des matrices carrées d’ordre nà coefficients
dans K, les sous espaces Sn(K)et An(K)formés respectivement des matrices
symétriques et antisymétriques sont supplémentaires.
Dans l’espace vectoriel F(R;R)des applications de Rdans R, les sous
espaces P(R;R)et A(R;R)formés respectivement des donctions paires et
impaires sont supplémentaires.
Proposition :
Si pest un projecteur de E(c’est à dire un endomorphisme de Etel que
pp=p) alors E=Ker(p)LIm(p). L’application pest la projection sur
Im(p)parallèlement à Ker(p).
4
Preuve :
Soit xE, alors x=xp(x) + p(x)avec p(x)Im(p)et xp(x)ker(p).
En outre, si xker(p)Im(p),x=p(y)avec yEet
p(x) = 0 = pp(y) = p(y) = x.
Proposition :
Si sest un endomorphisme involutif de E(c’est à dire si ss=id) alors
E=Inv(s)LOpp(s)Inv(s) = {xE / s(x) = x}et Opp(s) =
{xE / s(x) = x}. L’application sest la symétrie par rapport à Inv(s)
parallèlement à Opp(s).
Preuve :
Il est évident que Inv(s)Opp(s) = {0}.
Proposition et définition :
Soit Hun sous espace vetoriel de E. Les conditions suivantes sont équiva-
lentes :
Il existe un vecteur udans EHtel que E=KuLH.
Pour tout vecteur udans EH,E=KuLH.
il existe une forme linéaire non nulle ftelle que H=Ker(f).
Si ces conditions sont réalisées ont dit que Fest un hyperplan de E.
Preuve :
Si E=KuLH, soit vEH. Alors v=λu +havec hHet λK.
On a donc u=λ1(vh). Soit xE, alors x=x1u+x2avec x1Ket
x2H. D’où x=λ1x1vλ1h+x2Kv+H. Par conséquent,
E=Kv+H. Si xKvH,x=βv =βλu +βh. On a donc
βλu +βh Het hHdonc βλu Hce qui, puisque u /et λ6= 0 impose
β= 0 et achève de prouver que E=KvLH.
Si E=KuLH, soit fla forme linéaire définie par f(λu +h) = λ. Alors f
est une forme linéaire non nulle telle que ker(f) = H.
Si fest une forme linéaire non nulle, soit xtel que f(x)6= 0. On note
H=ker(f). On sait que Hest un sous espace vectoriel de E.x /h. Soit
uKxH. On a u=λx avec λKet puisque uH, on a
f(u) = λf(x) = 0 d’où λ= 0 et u= 0. Soit yE.
f(yf(y)f(x)1x) = f(y)f(y)f(x)1f(x) = 0 donc
yf(y)f(x)1xHet y=yf(y)f(x)1x+f(y)f(x)1xH+Kx.
Finalement, E=Kx+H.
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