Ivan Shishkin, Rye (1878)

Problems/Topology

Un critère topologique de diagonalisation

by Anduril·translated by Sequoia·
50
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  5. 71–90Expert / specializedExpert / spécialisé
  6. 91–100Research levelNiveau recherche
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Pour A∈Mn(C)A \in \mathcal{M}_n(\mathbb{C}), soit S(A):={PAP−1,P∈GLn(C)}S(A):=\{PAP^{-1}, P\in GL_n(\mathbb{C})\} la classe de similitude de AA dans Mn(C)\mathcal{M}_n(\mathbb{C}).

  1. Supposons que AA soit diagonalisable.

1) a) Caractériser S(A)S(A) en utilisant les polynômes caractéristiques et minimaux de AA.

1) b) En déduire que S(A)S(A) est fermé dans Mn(C)\mathcal{M}_n(\mathbb{C}).

  1. Supposons maintenant que AA ne soit pas diagonalisable.

Montrer qu’il existe une matrice diagonalisable dans l'adhérence de S(A)S(A).

  1. En déduire un critère topologique de diagonalisabilité pour AA.
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Solutions

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Solution by Aimeric

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1) a)

Commençons par remarquer que deux quantités sont invariantes par similitude : le polynôme caractéristique (car XIn−PAP−1=P(XIn−A)P−1XI_n-PAP^{-1}=P(XI_n-A)P^{-1}) et le polynôme minimal (car Q(PAP−1)=P Q(A) P−1Q(PAP^{-1})=P\,Q(A)\,P^{-1} pour tout polynôme QQ). Toute matrice de S(A)S(A) vérifie donc χM=χA\chi_M=\chi_A et πA(M)=0\pi_A(M)=0. La question est de savoir si ces deux conditions suffisent — et c’est ici que l’hypothèse de diagonalisabilité va servir.

Supposons donc AA diagonalisable, de valeurs propres distinctes λ1,…,λr\lambda_1,\dots,\lambda_r de multiplicités m1,…,mrm_1,\dots,m_r, de sorte que πA=∏i(X−λi)\pi_A=\prod_i (X-\lambda_i).

Soit MM vérifiant les deux conditions. Comme πA\pi_A annule MM et qu’il est scindé à racines simples, MM est diagonalisable et ses valeurs propres sont parmi les λi\lambda_i. Et comme χM=χA\chi_M=\chi_A, la multiplicité de λi\lambda_i vaut mim_i ; la diagonalisabilité de MM donne alors dim⁡ker⁡(M−λiIn)=mi\dim\ker(M-\lambda_i I_n)=m_i. Autrement dit MM est semblable à diag(λ1,…,λ1,…,λr,…,λr)\mathrm{diag}(\lambda_1,\dots,\lambda_1,\dots,\lambda_r,\dots,\lambda_r) (λi\lambda_i répété mim_i fois) — et AA aussi. Donc M∈S(A)M\in S(A). En résumé :

S(A)={M : χM=χA  et  πA(M)=0}.S(A)=\{M\ :\ \chi_M=\chi_A\ \text{ et }\ \pi_A(M)=0\}.

Aucune des deux conditions ne se laisse retirer : diag(1,1,2)\mathrm{diag}(1,1,2) et diag(1,2,2)\mathrm{diag}(1,2,2) ont même polynôme minimal sans être semblables, et diag(1,1)\mathrm{diag}(1,1) et (1101)\begin{pmatrix}1&1\\0&1\end{pmatrix} ont même polynôme caractéristique sans l’être non plus.

1) b)

L’intérêt de la caractérisation précédente est qu’elle décrit S(A)S(A) par des équations polynomiales en les coefficients de MM.

En effet, les coefficients de πA(M)\pi_A(M) s’obtiennent par sommes et produits de ceux de MM ; et les coefficients de χM\chi_M aussi, comme on le voit en développant det⁡(XIn−M)\det(XI_n-M) par la formule de Leibniz. Les deux applications
M↦πA(M)etM↦(coefficients de χM)M\mapsto \pi_A(M)\qquad\text{et}\qquad M\mapsto \text{(coefficients de }\chi_M)sont donc continues, et S(A)S(A) est l’intersection des images réciproques de deux singletons — donc de deux fermés. C’est un fermé.

2)

Supposons maintenant AA non diagonalisable, et cherchons une diagonalisable dans S(A)‾\overline{S(A)}.

Une idée qui vient vite : trigonaliser A=PTP−1A=PTP^{-1} et perturber légèrement les coefficients diagonaux de TT pour créer nn valeurs propres distinctes. Mais attention, cela ne répond pas à la question : ces matrices perturbées ont un polynôme caractéristique différent de χA\chi_A, donc elles sortent de S(A)S(A). C’est la preuve classique de la densité des diagonalisables, ce n’est pas ce qu’on veut ici.

Il faut donc rester dans S(A)S(A), c’est-à-dire ne s’autoriser que des conjugaisons. Repartons de A=PTP−1A=PTP^{-1} avec T=(tij)T=(t_{ij}) triangulaire supérieure de diagonale λ1,…,λn\lambda_1,\dots,\lambda_n : si l’on parvient à faire tendre vers 00 la partie strictement triangulaire de TT par conjugaison, on obtiendra à la limite la matrice diagonale diag(λ1,…,λn)\mathrm{diag}(\lambda_1,\dots,\lambda_n).

Les conjugaisons les plus simples sont celles par une matrice diagonale Δ=diag(d1,…,dn)\Delta=\mathrm{diag}(d_1,\dots,d_n), et le calcul est immédiat :
(Δ−1TΔ)ij=djdi tij.(\Delta^{-1}T\Delta)_{ij}=\frac{d_j}{d_i}\,t_{ij}.La diagonale ne bouge pas, et le coefficient (i,j)(i,j) est multiplié par dj/did_j/d_i. Il nous suffit donc de choisir les did_i pour que ce rapport soit petit quand j>ij>i : une suite géométrique convient, et on pose di=t id_i=t^{\,i}, ce qui donne dj/di=t j−i→0d_j/d_i=t^{\,j-i}\to 0 pour j>ij>i.

Précisément, pour t∈ ]0,1]t\in\ ]0,1], posons Δt=diag(t,t2,…,tn)\Delta_t=\mathrm{diag}(t,t^2,\dots,t^n) et
Mt=(PΔt)−1A (PΔt)=Δt−1TΔt ∈S(A),M_t=(P\Delta_t)^{-1}A\,(P\Delta_t)=\Delta_t^{-1}T\Delta_t\ \in S(A),dont les coefficients sont t j−itijt^{\,j-i}t_{ij} pour j≥ij\ge i et 00 sinon. Quand t→0t\to 0, chaque coefficient converge (vers λi\lambda_i sur la diagonale, vers 00 ailleurs), donc, la dimension étant finie,
Mt→t→0diag(λ1,…,λn)=:D.M_t\xrightarrow[t\to 0]{}\mathrm{diag}(\lambda_1,\dots,\lambda_n)=:D.

La matrice DD est diagonale, donc diagonalisable, et elle appartient à S(A)‾\overline{S(A)}.

3)

On en tire : AA est diagonalisable si et seulement si S(A)S(A) est fermé.

Le sens direct est la question 1) b). Pour la réciproque, procédons par contraposée : si AA n’est pas diagonalisable, la question 2 fournit une matrice diagonalisable D∈S(A)‾D\in\overline{S(A)}. Or la diagonalisabilité est invariante par similitude, donc aucune matrice de S(A)S(A) n’est diagonalisable et D∉S(A)D\notin S(A). Ainsi S(A)‾≠S(A)\overline{S(A)}\ne S(A), et S(A)S(A) n’est pas fermé.

Géométriquement : l’orbite de AA sous conjugaison est fermée exactement lorsque AA est semi-simple ; sinon, on trouve « au bord » de l’orbite sa partie diagonalisable au sens de Dunford.

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