Let be squares matrices such that , We want to compute thedeterminantFR .
For now, suppose that is an invertible matrixFR.
- a) Compute .
1) b) Deduce that .
We no longer assume that is invertible
2) a) Demonstrate that is invertible except for finitely many real numbers .
2) b) Deduce that the result still holds when is not invertible. Explain the title of this problem.
3) We no longer suppose that but that , how can we conclude in this case ?
Solutions
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a) Le calcul par blocs nous donne .
b) En passant au déterminant dans l’égalité précédente (sachant que nos matrices introduites sont de déterminant calculable car diagonales par blocs, ou juste triangulaire), on trouve que:
Où la dernière égalité vient du fait que .
2) a) est un polynôme en (développer selon chaque colonne pour s’en convaincre). Ainsi il n’a qu’un nombre fini de zéros donc est inversible sauf pour un nombre fini de valeurs de .
2) b) On prend assez proche de pour que soit toujours inversible (sauf peut-être pour ). Ainsi on peut appliquer notre calcul du 1) b) à car elle est inversible et commute avec . Le déterminant étant une fonction continueFR en car polynomiale, on peut alors faire tendre vers zéro et en déduire qu’on a le même résultat pour non-inversible.
Le titre de l’exercice vient du fait que le déterminant d’une matrice de taille qui prend la forme vaut , soit de la même forme que ce qu’on a ici. Mais bien sûr on a besoin de l’hypothèse de commutativité de et de comme on l’a vu précédemment en 1) b) sinon le déterminant devient bien moche...
3) Par échange de lignes, on peut échanger les places de et en respectivement et (on aura alors réalisé échanges de lignes et ainsi le résultat sera vrai à près car le déterminant est une forme alternée). Ainsi on se ramène au cas précédent à cet échange de matrices près, le déterminant vaudra alors , qui vaut en faisant rentrer le . Soit l’inverse de ce qu’on avait avant.
Remarque: Cet exercice pourra être utile quand on se confrontera à des calculs de polynôme caractéristiqueFR de matrices par blocs, et ainsi déterminer le spectre de ce genre de matrices. Voir la partie sur la réduction pour mieux comprendre.
