For , let denote the similarity class of in .
- Assume is diagonalizable.
1) a) Characterize using the characteristic polynomial and the minimal polynomial of .
1) b) Deduce that is closed.
- Now assume that is not diagonalizable.
Show that there exists a diagonalizable matrix in the closure of .
- Deduce a criterion of diagonalizability for .
Solutions
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1) a)
Commençons par remarquer que deux quantités sont invariantes par similitude : le polynôme caractéristique (car ) et le polynôme minimal (car pour tout polynôme ). Toute matrice de vérifie donc et . La question est de savoir si ces deux conditions suffisent — et c’est ici que l’hypothèse de diagonalisabilité va servir.
Supposons donc diagonalisable, de valeurs propres distinctes de multiplicités , de sorte que .
Soit vérifiant les deux conditions. Comme annule et qu’il est scindé à racines simples, est diagonalisable et ses valeurs propres sont parmi les . Et comme , la multiplicité de vaut ; la diagonalisabilité de donne alors . Autrement dit est semblable à ( répété fois) — et aussi. Donc . En résumé :
Aucune des deux conditions ne se laisse retirer : et ont même polynôme minimal sans être semblables, et et ont même polynôme caractéristique sans l’être non plus.
1) b)
L’intérêt de la caractérisation précédente est qu’elle décrit par des équations polynomiales en les coefficients de .
En effet, les coefficients de s’obtiennent par sommes et produits de ceux de ; et les coefficients de aussi, comme on le voit en développant par la formule de Leibniz. Les deux applications
sont donc continues, et est l’intersection des images réciproques de deux singletons — donc de deux fermés. C’est un fermé.
2)
Supposons maintenant non diagonalisable, et cherchons une diagonalisable dans .
Une idée qui vient vite : trigonaliser et perturber légèrement les coefficients diagonaux de pour créer valeurs propres distinctes. Mais attention, cela ne répond pas à la question : ces matrices perturbées ont un polynôme caractéristique différent de , donc elles sortent de . C’est la preuve classique de la densité des diagonalisables, ce n’est pas ce qu’on veut ici.
Il faut donc rester dans , c’est-à-dire ne s’autoriser que des conjugaisons. Repartons de avec triangulaire supérieure de diagonale : si l’on parvient à faire tendre vers la partie strictement triangulaire de par conjugaison, on obtiendra à la limite la matrice diagonale .
Les conjugaisons les plus simples sont celles par une matrice diagonale , et le calcul est immédiat :
La diagonale ne bouge pas, et le coefficient est multiplié par . Il nous suffit donc de choisir les pour que ce rapport soit petit quand : une suite géométrique convient, et on pose , ce qui donne pour .
Précisément, pour , posons et
dont les coefficients sont pour et sinon. Quand , chaque coefficient converge (vers sur la diagonale, vers ailleurs), donc, la dimension étant finie,
La matrice est diagonale, donc diagonalisable, et elle appartient à .
3)
On en tire : est diagonalisable si et seulement si est fermé.
Le sens direct est la question 1) b). Pour la réciproque, procédons par contraposée : si n’est pas diagonalisable, la question 2 fournit une matrice diagonalisable . Or la diagonalisabilité est invariante par similitude, donc aucune matrice de n’est diagonalisable et . Ainsi , et n’est pas fermé.
Géométriquement : l’orbite de sous conjugaison est fermée exactement lorsque est semi-simple ; sinon, on trouve « au bord » de l’orbite sa partie diagonalisable au sens de Dunford.
