Ivan Shishkin, Rye (1878)

Problems/Linear algebra

Un lemme algébrique sur les formes linéaires

by La chouette aveugle·
37
Difficulty scaleÉchelle de difficulté

This score reflects both the level of the required concepts and the difficulty of the solution.Ce score tient compte à la fois du niveau des notions nécessaires et de la difficulté de la résolution.

  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
These levels are approximate guides.Ces niveaux sont des repères approximatifs.
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Français

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Soit VV un espace vectoriel sur un corps K\mathbb{K}. Soit (ϕi)1≤i≤n(\phi_{i})_{1 \leq i \leq n} et ψ\psi des formes linéaires sur VV. On suppose que ⋂1≤i≤nker(ϕi)⊂ker(ψ)\bigcap_{1 \leq i \leq n} \mathrm{ker}(\phi_{i}) \subset \mathrm{ker}(\psi). Montrer qu’il existe (λ1, ... , λn)∈Kn(\lambda_{1},\,...\,,\,\lambda_{n}) \in \mathbb{K}^{n} tels que ψ=∑i=1nλiϕi\psi = \sum_{i = 1}^{n}\lambda_{i} \phi_{i}.

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On peut supposer que ψ\psi est non nulle. Supposons que n=1n = 1. Si ker⁡(ϕ1)⊂ker⁡(ψ)\ker(\phi_{1}) \subset \ker(\psi), alors ker⁡(ϕ1)=ker⁡(ψ)\ker(\phi_{1}) = \ker(\psi). Soit v∈Vv \in V tel que V=ker⁡(ψ)⊕KvV = \ker(\psi) \oplus \mathbb{K}v. Pour tout x∈Vx \in V, il existe un unique scalaire λ\lambda et un unique élément w∈ker⁡(ψ)w \in \ker(\psi) tels que x=λv+wx = \lambda v + w. Ainsi, ψ(x)=λψ(v)\psi(x) = \lambda \psi(v), et ϕ1(x)=λϕ1(v)\phi_{1}(x) = \lambda \phi_{1}(v). Comme ψ\psi n’est pas nulle ϕ1\phi_{1} n’est pas nulle non plus, et ϕ1(v)≠0\phi_{1}(v) \neq 0, et ainsi ψ(x)=ψ(v)ϕ1(v)ϕ1(x)\psi(x) = \frac{\psi(v)}{\phi_{1}(v)}\phi_{1}(x), d’où que ψ\psi et ϕ1\phi_{1} sont liées.

Soit nn tel que le résultat est montré pour toute famille de nn formes linéaires. Montrons que le résultat tient pour une famille de n+1n+1 éléments. Si ker⁡(ψ)=ker⁡(ϕn+1)\ker(\psi) = \ker(\phi_{n+1}), il n’y a rien à démontrer (à cause du point précédent). Sinon, pour 1≤i≤n1 \leq i \leq n, on pose θi=def(ϕi)∣ker⁡(ϕn+1)\theta_{i} \stackrel{\mathrm{def}}{=} (\phi_{i})_{|\ker(\phi_{n+1})}, et ψ′=ψ∣ker⁡(ϕn+1)\psi' = \psi_{|\ker(\phi_{n+1})}. Puisque ⋂1≤i≤nker⁡(θi) ⊂ker⁡(ψ′)\bigcap_{1 \leq i \leq n} \ker(\theta_{i}) \subset \ker(\psi'), on déduit qu’il existe des scalaires (λ1, ... , λn)(\lambda_{1},\,...\,,\,\lambda_{n}) tels que ψ′=∑i=1nλiθi\psi' = \sum_{i = 1}^{n} \lambda_{i}\theta_{i}. Soit v∈Vv \in V tel que V=ker⁡(ϕn+1)⊕KvV= \ker(\phi_{n+1}) \oplus \mathbb{K}v. Pour tout x∈Vx \in V, il existe un unique scalaire λ\lambda et un unique élément w∈ker⁡(ϕn+1)w \in \ker(\phi_{n+1}) tels que x=λv+wx = \lambda v + w. Ainsi, on déduit que ψ(x)=λψ(v)+ψ(w)=λψ(v)+∑i=1nλiϕi(w)\psi(x) = \lambda \psi(v) + \psi(w) = \lambda \psi(v) + \sum_{i = 1}^{n} \lambda_{i} \phi_{i}(w). Comme ϕn+1(x)=λϕn+1(v)\phi_{n+1}(x) = \lambda \phi_{n+1}(v) et que ϕn+1(v)≠0\phi_{n+1}(v) \neq 0, on a λ=ϕn+1(x)/ϕn+1(v)\lambda = \phi_{n+1}(x)/\phi_{n+1}(v). Ainsi,

                              ψ(x)=ϕn+1(x)ψ(v)ϕn+1(v)+∑i=1nλiϕi(w)=ϕn+1(x)ψ(v)ϕn+1(v)+∑i=1nλiϕi(x)−∑i=1nλiλϕi(v)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\psi(x) = \phi_{n+1}(x) \frac{\psi(v)}{\phi_{n+1}(v)} + \sum_{i = 1}^{n} \lambda_{i} \phi_{i}(w) = \phi_{n+1}(x) \frac{\psi(v)}{\phi_{n+1}(v)} + \sum_{i = 1}^{n} \lambda_{i} \phi_{i}(x) - \sum_{i = 1}^{n} \lambda_{i} \lambda\phi_{i}(v),

et comme λiλϕi(v)=ϕn+1(x)λiϕi(v)ϕn+1(v)\lambda_{i} \lambda \phi_{i}(v) = \phi_{n+1}(x)\frac{\lambda_{i} \phi_{i}(v)}{\phi_{n+1}(v)}, on déduit que

                                                         ψ(x)=ϕn+1(x)(ψ(v)ϕn+1(v)−∑i=1nλiϕi(v)ϕn+1(v))+∑i=1nλiϕi(x)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\psi(x) = \phi_{n+1}(x)\big( \frac{\psi(v)}{\phi_{n+1}(v)}-\sum_{i = 1}^{n} \frac{\lambda_{i}\phi_{i}(v)}{\phi_{n+1}(v)}\big) + \sum_{i = 1}^{n}\lambda_{i} \phi_{i}(x).

Ceci montre le résultat pour l’étape n+1n+1.

Solution by Venus2

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on rédige la preuve en deux temps pour des raisons de complexité due à l’eventuelle dimension infinie.
Cas V de dimension finie
soit E:=vect(ϕ1,ϕ2,...ϕn)E:=vect(\phi_1,\phi_2,...\phi_n)
On a E⊥=∩KerϕkE^{\perp}=\cap Ker\phi_{k} et l’hypothèse donne, ∀x∈E⊥,ψ(x)=0\forall x\in E^{\perp}, \psi(x)=0 d’où ψ∈E⊥⊥=E\psi \in E^{\perp\perp}=E ce qui achève la preuve.

Cas V∗V^{*} de dimension quelconque
ce qui a fait fonctionner la preuve précédente est l’égalité E⊥⊥=EE^{\perp\perp}=E et dans cette preuve on avait EE sous-espace vectoriel de dimension finie de V∗V^{*}. Il suffit alors de prouver que cette égalité est toujours vraie si EE est de dimension finie, en particulier si V∗V^{*} est de dimension infinie.

Lemme. Si dim⁡E<+∞\dim E<+\infty alors E⊥⊥=EE^{\perp\perp}=E où EE est un sous-espace vectoriel de dimension finie d’un espace vectoriel VV. L’inclusion E⊂E⊥⊥E\subset E^{\perp\perp} est claire. Supposons que l’inclusion inverse n’est pas satisfaite et soit alors un élément yy de E⊥⊥E^{\perp\perp} qui n’est pas dans EE. Soit B:={x1,x2,...,xn}B:=\{x_{1},x_{2},...,x_{n}\} une base de EE. Alors B∪{y}B\cup \{y\} est une base de E+vect(y)E+ vect(y). Montrons qu’il existe une forme linéaire ff qui sépare les points ainsi : ∀i,f(xi)=0,f(y)=1\forall i, f(x_{i})=0, f(y)=1 (1). Soit T l’application linéaire définie de V∗V^{*} dans Kn+1K^{n+1} par T(ϕ):=(ϕ(x1),...,ϕ(xn),ϕ(y))T(\phi):=(\phi(x_{1}),...,\phi(x_{n}), \phi(y)). Montrons que TT est surjective. Supposons le contraire. Alors il existe un hyperplan HH de Kn+1K^{n+1} qui contient l’image de TT, et donc il existe des scalaires aia_{i} tels que quel que soit ϕ∈V∗,a1ϕ(x1)+...+anϕ(xn)+a0ϕ(y)=0\phi\in V^{*}, a_1\phi(x_1)+...+a_n\phi(x_n)+a_0\phi(y)=0 ce qui signifie que z:=a0y+∑iaixiz:=a_{0}y+\sum_{i}a_{i}x_{i} est orthogonal à tout vecteur de V∗V^{*}, donc zz est le vecteur nul, mais alors celà contredit la liberté de la famille B∪{y}B\cup \{y\}. conclusion TT est surjective, ce qui donne alors la séparation telle que formulée par (1). Les conditions f(xi)=0f(x_{i})=0 signifient que ff est dans E⊥E^{\perp}, et la condition f(y)=1f(y)=1 entraîne alors que yy n’est pas dans E⊥⊥E^{\perp\perp} ce qui contredit que yy est dans E⊥⊥E^{\perp\perp}. on a donc l’inclusion inverse. En utilisant ce lemme à l’espace V∗V^{*} on peut reproduire la preuve rédigée plus haut en dimension finie.

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