Ivan Shishkin, Rye (1878)

Problems/Linear algebraUnreviewed

Subspaces spanned by...

by Anduril·
45
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  1. 1–10First steps / middle schoolPremiers pas / collège
  2. 11–25Beginner / high schoolDébutant / lycée
  3. 26–50Intermediate / undergraduateIntermédiaire / licence
  4. 51–70Advanced / graduateAvancé / master
  5. 71–90Expert / specializedExpert / spécialisé
  6. 91–100Research levelNiveau recherche
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What are the subspaces of Mn(R)M_n(\mathbb{R}) spanned by :

  1. GLn(R)GL_{n}(\mathbb{R}) ?
  2. The nilpotent matrices ?
  3. On(R)O_{n}(\mathbb{R}) ?
  4. SOn(R)SO_{n}(\mathbb{R}) ?
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Solutions

2
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Solution by anoFR

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1 GLn(R)GL_n(\mathbb{R})

Soit M∈Mn(R)M \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}).
Le polynôme caractéristique χM(X)=det⁡(M−XIn)\chi_M(X) = \det(M - X I_n) est un polynôme de degré nn à coefficients réels. Il admet donc au plus nn racines dans R\mathbb{R}.

Le corps R\mathbb{R} étant infini, il existe λ∈R∗\lambda \in \mathbb{R}^* tel que det⁡(M−λIn)≠0\det(M - \lambda I_n) \neq 0, c’est-à-dire tel que M−λIn∈GLn(R)M - \lambda I_n \in GL_n(\mathbb{R}).

On décompose alors MM sous la forme :
M=(M−λIn)+λInM = (M - \lambda I_n) + \lambda I_n

Comme M−λIn∈GLn(R)M - \lambda I_n \in GL_n(\mathbb{R}) et In∈GLn(R)I_n \in GL_n(\mathbb{R}), la matrice MM s’écrit comme une combinaison linéaire d’éléments de GLn(R)GL_n(\mathbb{R}). Ainsi, Vect(GLn(R))=Mn(R)\mathrm{Vect}(GL_n(\mathbb{R})) = \mathcal{M}_n(\mathbb{R}).

2 Nn(R)\mathcal{N}_n(\mathbb{R})

Montrons que : Pour tout entier n≥1n \ge 1,
Vect(Nn(R))=ker⁡(Tr)={M∈Mn(R)∣Tr(M)=0}\mathrm{Vect}(\mathcal{N}_n(\mathbb{R})) = \ker(\mathrm{Tr}) = \{ M \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) \mid \mathrm{Tr}(M) = 0 \}

Inclusion directe : Si N∈Nn(R)N \in \mathcal{N}_n(\mathbb{R}), son unique valeur propre complexe est 00, donc Tr(N)=0\mathrm{Tr}(N) = 0. Par linéarité de la trace, on a Vect(Nn(R))⊆ker⁡(Tr)\mathrm{Vect}(\mathcal{N}_n(\mathbb{R})) \subseteq \ker(\mathrm{Tr}).

Inclusion réciproque : Montrons d’abord que toute matrice de trace nulle est semblable à une matrice à diagonale nulle.

Soit M∈Mn(R)M \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) non scalaire. Il existe x∈Rnx \in \mathbb{R}^n tel que la famille (x,Mx)(x, Mx) soit libre.

Si pour tout x∈Rnx \in \mathbb{R}^n, (x,Mx)(x, Mx) était liée, alors pour tout x≠0x \neq 0, il existerait λx∈R\lambda_x \in \mathbb{R} tel que Mx=λxxMx = \lambda_x x. Par un argument classique de dépendance scalaire, λx\lambda_x est indépendant de xx, impliquant M=λInM = \lambda I_n, ce qui contredit le fait que MM n’est pas scalaire.

Montrons par récurrence sur n≥1n \ge 1 le résultat. L’initialisation est triviale. Soit M∈Mn(R)M \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) de trace nulle.

  • Si MM est scalaire, Tr(M)=nλ=0  ⟹  λ=0  ⟹  M=0n\mathrm{Tr}(M) = n\lambda = 0 \implies \lambda = 0 \implies M = 0_n, dont la diagonale est nulle.
  • Si MM n’est pas scalaire, il existe e1∈Rne_1 \in \mathbb{R}^n tel que (e1,Me1)(e_1, Me_1) soit libre. On pose e2=Me1e_2 = Me_1 et on complète en une base B=(e1,e2,…,en)\mathcal{B} = (e_1, e_2, \dots, e_n). Dans cette base, la matrice semblable s’écrit :
    P−1MP=(0LCA)P^{-1}MP = \begin{pmatrix} 0 & L \\ C & A \end{pmatrix}avec L∈M1,n−1(R)L \in \mathcal{M}_{1,n-1}(\mathbb{R}), C∈Mn−1,1(R)C \in \mathcal{M}_{n-1,1}(\mathbb{R}) et A∈Mn−1(R)A \in \mathcal{M}_{n-1}(\mathbb{R}).
    Par invariance de la trace, Tr(A)=Tr(M)=0\mathrm{Tr}(A) = \mathrm{Tr}(M) = 0. Par hypothèse de récurrence, il existe Q∈GLn−1(R)Q \in GL_{n-1}(\mathbb{R}) tel que Q−1AQQ^{-1}AQ ait une diagonale nulle. En posant P2=(100Q)P_2 = \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & Q \end{pmatrix}, la matrice (PP2)−1M(PP2)(PP_2)^{-1}M(PP_2) est à diagonale nulle.

Ainsi, toute matrice M∈ker⁡(Tr)M \in \ker(\mathrm{Tr}) est semblable à une matrice DD à diagonale nulle. On peut décomposer D=T++T−D = T_+ + T_-, où T+T_+ est triangulaire supérieure stricte et T−T_- triangulaire inférieure stricte. Ces deux matrices étant nilpotentes, DD (et donc MM) est somme de deux matrices nilpotentes. D’où le résultat.

3 On(R)O_n(\mathbb{R})

Montrons que :
Vect(On(R))=Mn(R)\mathrm{Vect}(O_n(\mathbb{R})) = \mathcal{M}_n(\mathbb{R})

Il suffit d’exprimer les matrices de la base canonique (Ei,j)1≤i,j≤n(E_{i,j})_{1 \le i,j \le n} comme combinaisons linéaires de matrices orthogonales.

  1. Matrices Ei,iE_{i,i} : Pour tout i∈{1,…,n}i \in \{1, \dots, n\}, la matrice Di=In−2Ei,i=diag(1,…,−1,…,1)D_i = I_n - 2E_{i,i} = \mathrm{diag}(1, \dots, -1, \dots, 1) est orthogonale. Comme In∈On(R)I_n \in O_n(\mathbb{R}),
    Ei,i=12(In−Di)∈Vect(On(R))E_{i,i} = \frac{1}{2}(I_n - D_i) \in \mathrm{Vect}(O_n(\mathbb{R}))
  2. Matrices Ei,jE_{i,j} : Les matrices suivantes appartiennent à On(R)O_n(\mathbb{R}) :
    Pi,j=In−Ei,i−Ej,j+Ei,j+Ej,ietQi,j=In−Ei,i−Ej,j+Ei,j−Ej,iP_{i,j} = I_n - E_{i,i} - E_{j,j} + E_{i,j} + E_{j,i} \quad \text{et} \quad Q_{i,j} = I_n - E_{i,i} - E_{j,j} + E_{i,j} - E_{j,i}On a alors :
    Ei,j=12(Pi,j+Qi,j)−In+Ei,i+Ej,j∈Vect(On(R))E_{i,j} = \frac{1}{2}(P_{i,j} + Q_{i,j}) - I_n + E_{i,i} + E_{j,j} \in \mathrm{Vect}(O_n(\mathbb{R}))

La base canonique étant incluse dans Vect(On(R))\mathrm{Vect}(O_n(\mathbb{R})), on conclut que Vect(On(R))=Mn(R)\mathrm{Vect}(O_n(\mathbb{R})) = \mathcal{M}_n(\mathbb{R}).

4SOn(R)SO_n(\mathbb{R})

Le sous-espace vectoriel engendré par SOn(R)SO_n(\mathbb{R}) vérifie :

  • Si n=1n = 1 : Vect(SO1(R))=R=M1(R)\mathrm{Vect}(SO_1(\mathbb{R})) = \mathbb{R} = \mathcal{M}_1(\mathbb{R}) ;
  • Si n=2n = 2 : Vect(SO2(R))={(a−bba)  |  a,b∈R}⊊M2(R)\mathrm{Vect}(SO_2(\mathbb{R})) = \left\{ \begin{pmatrix} a & -b \\ b & a \end{pmatrix} \;\middle|\; a, b \in \mathbb{R} \right\} \subsetneq \mathcal{M}_2(\mathbb{R}) ;
  • Si n≥3n \ge 3 : Vect(SOn(R))=Mn(R)\mathrm{Vect}(SO_n(\mathbb{R})) = \mathcal{M}_n(\mathbb{R}).

Pour n≥3n \ge 3, décomposons les éléments de la base canonique :

  1. Matrices Ei,iE_{i,i} : Pour des indices distincts i,ji, j, la matrice de retournement Ri,j=In−2Ei,i−2Ej,jR_{i,j} = I_n - 2E_{i,i} - 2E_{j,j} appartient à SOn(R)SO_n(\mathbb{R}) car det⁡(Ri,j)=(−1)2=1\det(R_{i,j}) = (-1)^2 = 1. En choisissant trois indices distincts i,j,ki, j, k (possible car n≥3n \ge 3), on a :
    Ei,i=14(In−Ri,j−Ri,k+Rj,k)∈Vect(SOn(R))E_{i,i} = \frac{1}{4}(I_n - R_{i,j} - R_{i,k} + R_{j,k}) \in \mathrm{Vect}(SO_n(\mathbb{R}))
  2. Matrices Ei,jE_{i,j} :
    • Les matrices T1=In−Ei,i−Ej,j+Ei,j−Ej,iT_1 = I_n - E_{i,i} - E_{j,j} + E_{i,j} - E_{j,i} et T2=In−Ei,i−Ej,j−Ei,j+Ej,iT_2 = I_n - E_{i,i} - E_{j,j} - E_{i,j} + E_{j,i} appartiennent à SOn(R)SO_n(\mathbb{R}). On obtient :
      Ei,j−Ej,i=12(T1−T2)∈Vect(SOn(R))E_{i,j} - E_{j,i} = \frac{1}{2}(T_1 - T_2) \in \mathrm{Vect}(SO_n(\mathbb{R}))
    • En choisissant k∉{i,j}k \notin \{i, j\}, la matrice T3=In−Ei,i−Ej,j−2Ek,k+Ei,j+Ej,iT_3 = I_n - E_{i,i} - E_{j,j} - 2E_{k,k} + E_{i,j} + E_{j,i} appartient à SOn(R)SO_n(\mathbb{R}) (det⁡(T3)=(−1)×(−1)=1\det(T_3) = (-1) \times (-1) = 1), d’où :
      Ei,j+Ej,i=T3−In+Ei,i+Ej,j+2Ek,k∈Vect(SOn(R))E_{i,j} + E_{j,i} = T_3 - I_n + E_{i,i} + E_{j,j} + 2E_{k,k} \in \mathrm{Vect}(SO_n(\mathbb{R}))
    • Par somme, Ei,j=12((Ei,j−Ej,i)+(Ei,j+Ej,i))∈Vect(SOn(R))E_{i,j} = \frac{1}{2}\big((E_{i,j} - E_{j,i}) + (E_{i,j} + E_{j,i})\big) \in \mathrm{Vect}(SO_n(\mathbb{R})).

Ainsi, Vect(SOn(R))=Mn(R)\mathrm{Vect}(SO_n(\mathbb{R})) = \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) pour n≥3n \ge 3.

Solution by budleyaFR

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  1. Toute matrice CC de la base canonique de Mn(R)\mathcal M_{n}(\R) (tous les coefficients nuls sauf l’un d’entre eux) s’écrit C=(C+In)−InC=(C+I_{n})-I_{n} et C+InC+I_{n} est triangulaire à coefficients diagonaux tous non nuls, donc inversible ; CC est donc différence de deux matrices inversibles.
    Toute matrice de Mn(R)\mathcal M_{n}(\R) est combili de matrices canoniques, chacune combili de deux matrices inversibles :
    vect(GLn(R))=Mn(R)vect(GL_{n}(\R))=\mathcal M_{n}(\R)

  2. Lemme (utile en soi) Toute matrice nilpotente est de trace nulle.

preuve du lemme

a) Toute matrice nilpotente NN est (comme toute matrice) semblable à une matrice triangulaire TT (dont les coefficients diagonaux sont les valeurs propres de NN) elle aussi nilpotente.
b) pour tout entier nn, les coefficients diagonaux de TnT^{n} sont les puissances nn-ièmes de ceux de TT ; si donc l’un d’entre eux est non nul, TnT^{n} n’est pas nulle, ce qui contredit la nilpotence de TT. Donc tous les coefficients diagonaux de TT sont nuls et tr(T)=0tr(T)=0.
c) la trace étant invariante par similitude, on a tr(N)=tr(T)=0tr(N)=tr(T)=0.

donc par linéarité de la trace : vect(Nn(R))⊂ker⁡trvect(\mathcal N_{n}(\R))\subset \ker tr.
On sait que ker⁡tr\ker tr est de dimension n2−1n^{2}-1 (noyau d’une forme linéaire) ; il suffit maintenant d’exhiber une famille libre de n2−1n^{2}-1 matrices nilpotentes pour obtenir l’égalité. Les n2−nn^{2}-n matrices canoniques Cij,i≠jC_{ij},i\neq j dont l’unique coefficient non nul est en dehors de la diagonale et les n−1n-1 matrices Nk=C11+C1k−Ck1−Ckk,k=2..nN_{k}=C_{11}+C_{1k}-C_{k1}-C_{{kk}},k=2..n sont nilpotentes et de trace nulle ; dans toute combinaison linéaire nulle
∑i≠jaijCij+∑k=2nbkNk=0\sum_{i\neq j}a_{ij}C_{ij} + \sum_{k=2}^{n}b_{k}N_{k}=0le coefficient en ligne et colonne k>1k>1 est bk=0b_{k}=0 ; on reste avec une combili de matrices canoniques, les coefficients aija_{ij} sont aussi nuls. Les n2−1n^{2}-1 matrices Cij,NkC_{ij},N_{k} forment donc une famille libre de Nn(R)\mathcal N_{n}(\R) et on peut conclure :
vect(Nn(R))=ker⁡trvect(\mathcal N_{n}(\R))= \ker trrem : les n2−1n^{2}-1 matrices exhibées sont 22-nilpotentes. On a donc le résultat plus précis : les matrices MM telles que M2=0M^{2}=0 engendrent ker⁡tr\ker tr.

  1. Il suffit d’engendrer chaque matrice CijC_{ij} de la base canonique de Mn(R)\mathcal M_{n}(\R) comme combili de matrices orthogonales. Dans les matrices de permutation (tous les coefficients nuls sauf un seul coefficient 1 par ligne et par colonne ; c’est orthogonal par respect des b.o.n), piochons une PP telle que Pij=1P_{ij}=1 (on a le choix, il y en a (n−1)!(n-1)!...) et on définit Q=P−2CijQ=P-2C_{ij}, qui est aussi orthogonale ( les mêmes coefficients que PP sauf Qij=−1),Q_{ij}=-1), donc Cij=12(P−Q)C_{ij}=\frac12(P-Q) :
    vect(On(R))=Mn(R)vect(O_{n}(\R))=\mathcal M_{n}(\R)
  2. Quand n=2n=2, toute matrice de O+(R)O^{+}(\R) s’écrit Oa,b=(ab−ba)O_{a,b}=\begin{pmatrix}a &b\\-b &a\end{pmatrix} : vect(O+(R)=vect(O1,0,O0,1)vect(O^{+}(\R)= vect(O_{1,0},O_{0,1}) ensemble des matrices de similitudes directes.
    Quand n≥3n\ge3 est impair, le résultat du 3) suffit car quand P∈O−P\in O^{-}, −P∈O+-P\in O^{+}...
    Quand n≥4n\ge4 est pair, pour i,ji,j fixés, on choisit
  • i′≠i,j′≠ji'\neq i,j'\neq j,
  • une matrice de permutation P∈O+P\in O^{+} telle que Pij=Pi′,j′=1P_{ij}=P_{i',j'}=1, on pose Q=P−2Cij−2Ci′j′Q=P-2C_{ij}-2C_{i'j'} qui est aussi dans O+O^{+} (on a changé deux signes),
  • une autre matrice de permutation R∈O+R\in O^{+} telle que Rij=−Ri′,j′=1R_{ij}=-R_{i',j'}=1, on pose S=R−2Cij+2Ci′j′S=R-2C_{ij}+2C_{i'j'} qui est aussi dans O+O^{+} (on a changé deux signes).
    En additionnant les deux définitions de RR et SS, on obtient Cij=14(P−Q+R−S)C_{ij}=\frac14(P-Q+R-S) :
    vect(SOn(R))=Mn(R)vect(SO_{n}(\R))=\mathcal M_{n}(\R).
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