Formes bilinéaires Exercices Corrigés : 13 exercices

Cette page rassemble une série complète d'exercices corrigés sur les formes bilinéaires, conçue pour les étudiants de licence (L2, L3) et de classes préparatoires. Vous y pratiquerez progressivement les notions fondamentales : vérification de la bilinéarité et de la symétrie, calcul de la matrice d'une forme bilinéaire dans une base, détermination du noyau et du rang, forme polaire d'une forme quadratique, réduction de Gauss en somme de carrés, calcul de la signature et application du théorème d'inertie de Sylvester. Les lacunes les plus fréquentes chez les étudiants (confusion entre forme bilinéaire et forme quadratique, erreurs dans la méthode de réduction, interprétation de la signature) sont traitées avec soin à travers des solutions rédigées pas à pas.

Définition et premières propriétés des formes bilinéaires

Ces exercices ont pour but de consolider la définition d'une forme bilinéaire, de distinguer les formes symétriques des formes antisymétriques, et de s'entraîner à vérifier la bilinéarité par le calcul.

Exercice 1 : Vérifier qu’une application est bilinéaire

Facile

Sur R2\mathbb{R}^2, on considère les deux applications suivantes :

  • φ1(x,y)=x1y12x1y2+x2y2\varphi_1(x, y) = x_1 y_1 - 2x_1 y_2 + x_2 y_2x=(x1,x2)x = (x_1, x_2) et y=(y1,y2)y = (y_1, y_2).
  • φ2(x,y)=x12y1+x2y2\varphi_2(x, y) = x_1^2 y_1 + x_2 y_2.
  1. Montrer que φ1\varphi_1 est une forme bilinéaire sur R2\mathbb{R}^2.
  2. Montrer que φ2\varphi_2 n'est pas une forme bilinéaire. Justifier soigneusement.
  3. La forme φ1\varphi_1 est-elle symétrique ? antisymétrique ?
Indication

Pour vérifier la bilinéarité, tester la linéarité par rapport à chacune des deux variables séparément : fixer la seconde et vérifier que l'application en la première est linéaire, puis l'inverse. Pour montrer qu'une application n'est pas bilinéaire, il suffit de trouver un contre-exemple à la linéarité (par exemple, tester φ2(λx,y)=λφ2(x,y)\varphi_2(\lambda x, y) = \lambda \varphi_2(x,y)).

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Solution de la question 1 :

Soient x=(x1,x2)x = (x_1, x_2), x=(x1,x2)x' = (x_1', x_2'), y=(y1,y2)y = (y_1, y_2) dans R2\mathbb{R}^2 et λR\lambda \in \mathbb{R}. On vérifie la linéarité en la première variable :

φ1(x+λx,y)=(x1+λx1)y12(x1+λx1)y2+(x2+λx2)y2 \varphi_1(x + \lambda x', y) = (x_1 + \lambda x_1') y_1 - 2(x_1 + \lambda x_1') y_2 + (x_2 + \lambda x_2') y_2 =φ1(x,y)+λφ1(x,y). = \varphi_1(x, y) + \lambda \varphi_1(x', y).

La symétrie en les deux variables est identique par le même calcul. φ1\varphi_1 est donc bilinéaire.

Solution de la question 2 :

Prenons λ=2\lambda = 2, x=(1,0)x = (1, 0), y=(1,0)y = (1, 0). Alors :

φ2(λx,y)=(2)21=4, \varphi_2(\lambda x, y) = (2)^2 \cdot 1 = 4, λφ2(x,y)=2(11)=2. \lambda \, \varphi_2(x, y) = 2 \cdot (1 \cdot 1) = 2.

Comme 424 \neq 2, la condition φ2(λx,y)=λφ2(x,y)\varphi_2(\lambda x, y) = \lambda \varphi_2(x, y) est violée. φ2\varphi_2 n'est donc pas bilinéaire.

Solution de la question 3 :

On calcule φ1(y,x)=y1x12y1x2+y2x2\varphi_1(y, x) = y_1 x_1 - 2y_1 x_2 + y_2 x_2. Comme 2y1x22x1y2-2y_1 x_2 \neq -2x_1 y_2 en général, φ1\varphi_1 n'est ni symétrique ni antisymétrique.

Exercice 2 : Forme bilinéaire sur l’espace des polynômes

Facile

On se place sur E=R2[X]E = \mathbb{R}_2[X] (polynômes de degré 2\leq 2) et l'on considère l'application :

φ(P,Q)=P(0)Q(0)+P(0)Q(0). \varphi(P, Q) = P'(0)\,Q(0) + P(0)\,Q'(0).
  1. Montrer que φ\varphi est une forme bilinéaire symétrique sur EE.
  2. Calculer la matrice de φ\varphi dans la base canonique B=(1,X,X2)\mathcal{B} = (1, X, X^2).
  3. Cette forme bilinéaire est-elle dégénérée ?
Indication

Pour la matrice, calculer φ(ei,ej)\varphi(e_i, e_j) pour chaque couple de vecteurs de base (ei,ej)(e_i, e_j). Rappel : (1)=0(1)' = 0, (X)=1(X)' = 1, (X2)=2X(X^2)' = 2X, donc (X2)(0)=0(X^2)'(0) = 0. La dégénérescence se lit sur le déterminant de la matrice obtenue.

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Solution de la question 1 :

La linéarité en chaque variable provient de la linéarité de l'évaluation et de la dérivation. La symétrie est immédiate : φ(P,Q)=P(0)Q(0)+P(0)Q(0)=φ(Q,P)\varphi(P, Q) = P'(0)Q(0) + P(0)Q'(0) = \varphi(Q, P).

Solution de la question 2 :

On pose e1=1e_1 = 1, e2=Xe_2 = X, e3=X2e_3 = X^2. Les évaluations utiles sont :

e1(0)=1, e1(0)=0;e2(0)=0, e2(0)=1;e3(0)=0, e3(0)=0. e_1(0) = 1,\ e_1'(0) = 0;\quad e_2(0) = 0,\ e_2'(0) = 1;\quad e_3(0) = 0,\ e_3'(0) = 0.

On obtient le tableau de valeurs :

φ(ei,ej)\varphi(e_i, e_j)e1e_1e2e_2e3e_3
e1e_1010
e2e_2100
e3e_3000

La matrice de φ\varphi dans B\mathcal{B} est donc :

M=(010100000). M = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}. Solution de la question 3 :

det(M)=0\det(M) = 0, donc φ\varphi est dégénérée. Son noyau contient au moins X2X^2, puisque φ(X2,P)=0\varphi(X^2, P) = 0 pour tout PEP \in E.

Exercice 3 : Forme bilinéaire et trace sur M2(R)\mathcal{M}_2(\mathbb{R})

Moyen

On définit l'application φ:M2(R)×M2(R)R\varphi : \mathcal{M}_2(\mathbb{R}) \times \mathcal{M}_2(\mathbb{R}) \to \mathbb{R} par :

φ(A,B)=tr(t ⁣AB). \varphi(A, B) = \mathrm{tr}({}^t\!A \, B).
  1. Montrer que φ\varphi est une forme bilinéaire symétrique sur M2(R)\mathcal{M}_2(\mathbb{R}).
  2. Calculer la matrice de φ\varphi dans la base canonique (E11,E12,E21,E22)(E_{11}, E_{12}, E_{21}, E_{22}).
  3. Montrer que φ\varphi est un produit scalaire sur M2(R)\mathcal{M}_2(\mathbb{R}).
Indication

Pour la symétrie, rappeler que tr(CD)=tr(DC)\mathrm{tr}(CD) = \mathrm{tr}(DC) pour toutes matrices C,DC, D, et que t ⁣(t ⁣A)=A{}^t\!({}^t\!A) = A. Pour la définie positivité, calculer φ(A,A)=tr(t ⁣AA)\varphi(A, A) = \mathrm{tr}({}^t\!A\,A) en termes des coefficients de AA et montrer que cette somme ne s'annule que si A=0A = 0.

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Solution de la question 1 :

La bilinéarité découle de la linéarité de la transposée, du produit matriciel et de la trace. Pour la symétrie :

φ(B,A)=tr(t ⁣BA)=tr(t(t ⁣AB))=tr(t ⁣AB)=φ(A,B). \varphi(B, A) = \mathrm{tr}({}^t\!B\,A) = \mathrm{tr}({}^t({}^t\!A\,B)) = \mathrm{tr}({}^t\!A\,B) = \varphi(A,B). Solution de la question 2 :

En notant que φ(Eij,Ekl)=tr(EjiEkl)\varphi(E_{ij}, E_{kl}) = \mathrm{tr}(E_{ji} E_{kl}) et que EjiEkl=δjkEilE_{ji} E_{kl} = \delta_{jk} E_{il}, on obtient φ(Eij,Ekl)=δjkδil\varphi(E_{ij}, E_{kl}) = \delta_{jk}\delta_{il}. La matrice de φ\varphi dans la base canonique est l'identité I4I_4.

Solution de la question 3 :

Pour A=(aij)A = (a_{ij}), on a :

φ(A,A)=tr(t ⁣AA)=i,jaij20, \varphi(A, A) = \mathrm{tr}({}^t\!A\,A) = \sum_{i,j} a_{ij}^2 \geq 0,

et cette somme est nulle si et seulement si tous les aij=0a_{ij} = 0, c'est-à-dire A=0A = 0. Donc φ\varphi est définie positive : c'est bien un produit scalaire.

Matrice d’une forme bilinéaire et changement de base

Savoir représenter une forme bilinéaire par une matrice dans une base donnée, et comprendre comment cette matrice se transforme lors d'un changement de base, sont des compétences centrales du cours. Ces exercices approfondissent ces mécanismes et préparent à la réduction.

Exercice 4 : Matrice dans la base canonique de R3\mathbb{R}^3

Facile

On considère la forme bilinéaire symétrique φ\varphi sur R3\mathbb{R}^3 définie par :

φ(x,y)=2x1y1x1y2x2y1+3x2y2+x3y3, \varphi(x, y) = 2x_1 y_1 - x_1 y_2 - x_2 y_1 + 3x_2 y_2 + x_3 y_3,

x=(x1,x2,x3)x = (x_1, x_2, x_3) et y=(y1,y2,y3)y = (y_1, y_2, y_3).

  1. Écrire la matrice MM de φ\varphi dans la base canonique.
  2. Calculer le déterminant de MM et en déduire si φ\varphi est non dégénérée.
  3. Déterminer le noyau de φ\varphi.
Indication

Les coefficients de la matrice sont Mij=φ(ei,ej)M_{ij} = \varphi(e_i, e_j). Pour une forme symétrique, la matrice est symétrique. Le noyau est l'ensemble des vecteurs xx tels que Mx=0Mx = 0.

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Solution de la question 1 : M=(210130001). M = \begin{pmatrix} 2 & -1 & 0 \\ -1 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}. Solution de la question 2 :

La matrice est bloc-diagonale. On développe :

det(M)=1det(2113)=1(61)=50. \det(M) = 1 \cdot \det\begin{pmatrix} 2 & -1 \\ -1 & 3 \end{pmatrix} = 1 \cdot (6 - 1) = 5 \neq 0.

Comme le déterminant est non nul, φ\varphi est non dégénérée.

Solution de la question 3 :

Le système Mx=0Mx = 0 s'écrit :

{2x1x2=0x1+3x2=0x3=0. \begin{cases} 2x_1 - x_2 = 0 \\ -x_1 + 3x_2 = 0 \\ x_3 = 0. \end{cases}

La première équation donne x2=2x1x_2 = 2x_1, et la seconde x1+6x1=5x1=0-x_1 + 6x_1 = 5x_1 = 0, donc x1=0x_1 = 0, x2=0x_2 = 0, x3=0x_3 = 0. Le noyau est réduit au vecteur nul : ker(φ)={0}\ker(\varphi) = \{0\}.

Exercice 5 : Changement de base et matrice de congruence

Moyen

Sur R2\mathbb{R}^2, la forme bilinéaire symétrique φ\varphi a pour matrice dans la base canonique B=(e1,e2)\mathcal{B} = (e_1, e_2) :

A=(3112). A = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}.

On considère la nouvelle base B=(f1,f2)\mathcal{B}' = (f_1, f_2)f1=e1+e2f_1 = e_1 + e_2 et f2=e1e2f_2 = e_1 - e_2.

  1. Écrire la matrice de passage PP de B\mathcal{B} à B\mathcal{B}'.
  2. Calculer la matrice AA' de φ\varphi dans la base B\mathcal{B}' à l'aide de la formule de congruence.
  3. Vérifier le résultat en calculant directement φ(fi,fj)\varphi(f_i, f_j).
Indication

La formule de changement de base pour les formes bilinéaires est A=t ⁣PAPA' = {}^t\!P \, A \, P, où PP est la matrice de passage dont les colonnes sont les coordonnées des nouveaux vecteurs de base dans l'ancienne base.

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Solution de la question 1 : P=(1111). P = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix}. Solution de la question 2 : t ⁣P=(1111),t ⁣PA=(4321), {}^t\!P = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix}, \quad {}^t\!P \, A = \begin{pmatrix} 4 & 3 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}, A=t ⁣PAP=(4321)(1111)=(7113). A' = {}^t\!P \, A \, P = \begin{pmatrix} 4 & 3 \\ 2 & -1 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 7 & 1 \\ 1 & 3 \end{pmatrix}. Solution de la question 3 :

On calcule directement : φ(f1,f1)=φ(e1+e2,e1+e2)=3+1+1+2=7\varphi(f_1, f_1) = \varphi(e_1+e_2, e_1+e_2) = 3+1+1+2 = 7 ; φ(f1,f2)=φ(e1+e2,e1e2)=31+12=1\varphi(f_1, f_2) = \varphi(e_1+e_2, e_1-e_2) = 3-1+1-2 = 1 ; φ(f2,f2)=311+2=3\varphi(f_2, f_2) = 3-1-1+2 = 3. On retrouve bien A=(7113)A' = \begin{pmatrix} 7 & 1 \\ 1 & 3 \end{pmatrix}.

Forme polaire et forme quadratique associée

La forme polaire établit le lien entre une forme quadratique et la forme bilinéaire symétrique qui lui est associée. Comprendre cette correspondance est essentiel pour appliquer la réduction de Gauss et interpréter le signe d'une forme quadratique.

Exercice 6 : Retrouver la forme polaire d’une forme quadratique

Facile

On considère la forme quadratique q:R3Rq : \mathbb{R}^3 \to \mathbb{R} définie par :

q(x1,x2,x3)=x12+4x1x2+6x1x3+4x22+16x2x3+9x32. q(x_1, x_2, x_3) = x_1^2 + 4x_1 x_2 + 6x_1 x_3 + 4x_2^2 + 16 x_2 x_3 + 9x_3^2.
  1. Déterminer la forme bilinéaire symétrique φ\varphi associée à qq (forme polaire).
  2. Écrire la matrice de φ\varphi dans la base canonique de R3\mathbb{R}^3.
Indication

La forme polaire s'obtient par la formule φ(x,y)=12[q(x+y)q(x)q(y)]\varphi(x, y) = \frac{1}{2}\bigl[q(x+y) - q(x) - q(y)\bigr]. Pour la matrice, les termes diagonaux MiiM_{ii} proviennent des xi2x_i^2 dans qq, et les termes hors diagonale vérifient Mij=Mji=12×(coefficient de xixj dans q)M_{ij} = M_{ji} = \frac{1}{2} \times (\text{coefficient de } x_i x_j \text{ dans } q).

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Solution de la question 1 :

En appliquant la formule de polarisation :

φ(x,y)=x1y1+2(x1y2+x2y1)+3(x1y3+x3y1)+4x2y2+8(x2y3+x3y2)+9x3y3. \varphi(x, y) = x_1 y_1 + 2(x_1 y_2 + x_2 y_1) + 3(x_1 y_3 + x_3 y_1) + 4 x_2 y_2 + 8(x_2 y_3 + x_3 y_2) + 9 x_3 y_3. Solution de la question 2 :

La matrice de φ\varphi est :

M=(123248389). M = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 8 \\ 3 & 8 & 9 \end{pmatrix}.

On vérifie que MM est bien symétrique.

Exercice 7 : Forme quadratique définie par un produit de formes linéaires

Moyen

Soient 1\ell_1 et 2\ell_2 deux formes linéaires non nulles et non proportionnelles sur Rn\mathbb{R}^n. On définit :

q(x)=1(x)2(x). q(x) = \ell_1(x)\,\ell_2(x).
  1. Montrer que qq est une forme quadratique et expliciter sa forme bilinéaire symétrique associée φ\varphi.
  2. Déterminer le noyau de φ\varphi et le rang de qq.
  3. Quelle est la signature de qq ? (On supposera n2n \geq 2.)
Indication

Pour la forme polaire, développer q(x+y)q(x+y) et extraire la partie symétrique. Pour le rang, utiliser le théorème du rang appliqué à chaque forme linéaire non nulle. La signature s'obtient en cherchant des vecteurs sur lesquels qq est positive ou négative.

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Solution de la question 1 :

q(x)=1(x)2(x)q(x) = \ell_1(x)\ell_2(x) est bien une forme quadratique (polynôme homogène de degré 2 en les composantes de xx). Sa forme bilinéaire symétrique associée est :

φ(x,y)=12[1(x)2(y)+1(y)2(x)]. \varphi(x, y) = \frac{1}{2}\bigl[\ell_1(x)\ell_2(y) + \ell_1(y)\ell_2(x)\bigr]. Solution de la question 2 :

Le noyau de φ\varphi est ker(1)ker(2)\ker(\ell_1) \cap \ker(\ell_2). Comme 1\ell_1 et 2\ell_2 sont non nulles, chaque noyau est de dimension n1n-1. Comme elles sont non proportionnelles, leur intersection est de dimension n2n-2, donc :

rang(q)=n(n2)=2. \mathrm{rang}(q) = n - (n-2) = 2. Solution de la question 3 :

Soit x0ker(1)ker(2)x_0 \notin \ker(\ell_1) \cup \ker(\ell_2) avec 1(x0)2(x0)>0\ell_1(x_0)\ell_2(x_0) > 0 et x1x_1 avec 1(x1)2(x1)<0\ell_1(x_1)\ell_2(x_1) < 0 (cela est possible car 1,2\ell_1, \ell_2 sont non proportionnelles). On a q(x0)>0q(x_0) > 0 et q(x1)<0q(x_1) < 0, donc la signature de qq est (1,1)(1, 1).

Réduction de Gauss et décomposition en somme de carrés

La méthode de réduction de Gauss est l'algorithme central du cours : elle permet de décomposer toute forme quadratique en somme algébrique de carrés de formes linéaires indépendantes, et d'en déduire le rang et la signature. C'est une source d'erreurs fréquentes que ces exercices corrigés visent à éliminer.

Exercice 8 : Réduction de Gauss d'une forme quadratique sur R3\mathbb{R}^3

Moyen

On considère la forme quadratique qq sur R3\mathbb{R}^3 définie par :

q(x,y,z)=x2+5y2+z2+4xy+2xz+6yz. q(x, y, z) = x^2 + 5y^2 + z^2 + 4xy + 2xz + 6yz.
  1. Appliquer l'algorithme de réduction de Gauss pour décomposer qq en somme algébrique de carrés de formes linéaires indépendantes.
  2. En déduire le rang et la signature de qq.
  3. La forme qq est-elle définie positive ? définie négative ?
Indication

Commencer par compléter le carré en xx en regroupant tous les termes contenant xx. On écrira q=(x+ay+bz)2+q = (x + ay + bz)^2 + \ldots, puis on répétera l'opération sur le reste qui ne dépend plus de xx.

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Solution de la question 1 :

On groupe les termes en xx :

q=(x2+4xy+2xz)+5y2+z2+6yz. q = (x^2 + 4xy + 2xz) + 5y^2 + z^2 + 6yz.

On reconnaît un début de carré en xx :

q=(x+2y+z)2(2y+z)2+5y2+z2+6yz. q = (x + 2y + z)^2 - (2y + z)^2 + 5y^2 + z^2 + 6yz.

On développe le reste : (4y2+4yz+z2)+5y2+z2+6yz=y2+2yz-(4y^2 + 4yz + z^2) + 5y^2 + z^2 + 6yz = y^2 + 2yz. On complète le carré en yy :

y2+2yz=(y+z)2z2. y^2 + 2yz = (y + z)^2 - z^2.

La décomposition finale est donc :

q=(x+2y+z)2+(y+z)2z2. q = (x + 2y + z)^2 + (y + z)^2 - z^2. Solution de la question 2 :

On a trois formes linéaires indépendantes (x+2y+z)(x+2y+z), (y+z)(y+z), zz, avec coefficients +1+1, +1+1, 1-1. Le rang de qq est 33 et sa signature est (2,1)(2, 1).

Solution de la question 3 :

La forme n'est ni définie positive (le terme z2-z^2 peut valoir 1-1) ni définie négative. Elle est indéfinie.

Exercice 9 : Réduction lorsque le terme diagonal est nul

Moyen

On considère la forme quadratique qq sur R3\mathbb{R}^3 définie par :

q(x,y,z)=2xy+3xzyz. q(x, y, z) = 2xy + 3xz - yz.

(Attention : il n'y a pas de termes x2x^2, y2y^2, z2z^2.)

  1. Expliquer pourquoi la méthode de Gauss standard ne peut pas débuter directement. Quelle variante appliquer ?
  2. Effectuer la réduction et écrire qq comme différence de deux carrés (au moins).
  3. Déterminer le rang et la signature de qq.
Indication

Quand le terme x2x^2 est absent, on effectue d'abord le changement de variables x=u+vx = u + v, y=uvy = u - v (ou similaire) pour faire apparaître un terme carré, puis on applique Gauss normalement. On peut aussi utiliser directement l'identité 2xy=(x+y)2x2y22xy = (x+y)^2 - x^2 - y^2.

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Solution de la question 1 :

Le terme x2x^2 est absent, donc on ne peut pas compléter le carré directement en xx. On utilise la substitution x=u+vx = u + v, y=uvy = u - v pour faire apparaître un terme en u2u^2 via xy=u2v2xy = u^2 - v^2.

Solution de la question 2 :

Avec x=u+vx = u+v, y=uvy = u-v, z=zz = z :

q=2(u2v2)+3(u+v)z(uv)z=2u22v2+3uz+3vzuz+vz. q = 2(u^2 - v^2) + 3(u+v)z - (u-v)z = 2u^2 - 2v^2 + 3uz + 3vz - uz + vz. q=2u2+u(2z)2v2+v(4z)=2(u+z2)2z222(vz)2+2z2. q = 2u^2 + u(2z) - 2v^2 + v(4z) = 2\Bigl(u + \tfrac{z}{2}\Bigr)^2 - \tfrac{z^2}{2} - 2\Bigl(v - z\Bigr)^2 + 2z^2. q=2(u+z2)22(vz)2+3z22. q = 2\Bigl(u + \tfrac{z}{2}\Bigr)^2 - 2(v - z)^2 + \tfrac{3z^2}{2}.

On obtient la décomposition en trois carrés de formes linéaires indépendantes.

Solution de la question 3 :

Les trois coefficients sont +2+2, 2-2, +32+\tfrac{3}{2}, tous non nuls. Le rang de qq est 33 et sa signature est (2,1)(2, 1).

Signature, théorème de Sylvester et classification des formes quadratiques

La signature d'une forme quadratique et le théorème d'inertie de Sylvester permettent de classer les formes quadratiques réelles à congruence près. Ces exercices portent sur la détermination et l'interprétation de la signature, la définie positivité et ses critères.

Exercice 10 : Déterminer la signature à partir des sous-déterminants principaux

Moyen

On considère la forme bilinéaire symétrique φ\varphi sur R3\mathbb{R}^3 dont la matrice dans la base canonique est :

M=(210131014). M = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 1 & 3 & 1 \\ 0 & 1 & 4 \end{pmatrix}.
  1. Calculer les sous-déterminants principaux successifs Δ1\Delta_1, Δ2\Delta_2, Δ3\Delta_3.
  2. En déduire que la forme quadratique associée qq est définie positive.
  3. Énoncer le critère de Sylvester utilisé et vérifier qu'il s'applique ici.
Indication

Le critère de Sylvester (ou critère des mineurs principaux dominants) stipule qu'une forme quadratique symétrique réelle est définie positive si et seulement si tous ses mineurs principaux dominants sont strictement positifs : Δ1=M11>0\Delta_1 = M_{11} > 0, Δ2=det(M11M12M21M22)>0\Delta_2 = \det\begin{pmatrix} M_{11} & M_{12} \\ M_{21} & M_{22} \end{pmatrix} > 0, et Δ3=det(M)>0\Delta_3 = \det(M) > 0.

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Solution de la question 1 : Δ1=2>0. \Delta_1 = 2 > 0. Δ2=det(2113)=61=5>0. \Delta_2 = \det\begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 3 \end{pmatrix} = 6 - 1 = 5 > 0.

Pour Δ3\Delta_3, on développe par la troisième colonne :

Δ3=4Δ21det(2101)=4512=202=18>0. \Delta_3 = 4 \cdot \Delta_2 - 1 \cdot \det\begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix} = 4 \cdot 5 - 1 \cdot 2 = 20 - 2 = 18 > 0. Solution de la question 2 :

Tous les mineurs principaux dominants sont strictement positifs : Δ1=2>0\Delta_1 = 2 > 0, Δ2=5>0\Delta_2 = 5 > 0, Δ3=18>0\Delta_3 = 18 > 0. Par le critère de Sylvester, qq est définie positive.

Solution de la question 3 :

Le critère de Sylvester s'applique aux formes bilinéaires symétriques représentées par une matrice symétrique réelle. Il est applicable ici car MM est symétrique. La signature de qq est donc (3,0)(3, 0).

Exercice 11 : Signature dépendant d’un paramètre

Difficile

Pour aRa \in \mathbb{R}, on considère la forme quadratique qaq_a sur R3\mathbb{R}^3 dont la matrice est :

Ma=(1a0a1a0a1). M_a = \begin{pmatrix} 1 & a & 0 \\ a & 1 & a \\ 0 & a & 1 \end{pmatrix}.
  1. Calculer det(Ma)\det(M_a) en fonction de aa.
  2. Déterminer les valeurs de aa pour lesquelles qaq_a est définie positive, définie négative, ou indéfinie.
  3. Pour a=1a = 1, déterminer la signature de qaq_a par réduction de Gauss.
Indication

Développer det(Ma)\det(M_a) par rapport à la première ligne. Utiliser ensuite le critère de Sylvester pour la définie positivité : il faut Δ1>0\Delta_1 > 0, Δ2=1a2>0\Delta_2 = 1 - a^2 > 0 et Δ3=det(Ma)>0\Delta_3 = \det(M_a) > 0. Analyser chaque condition séparément.

Voir le corrigé
Solution de la question 1 :

On développe det(Ma)\det(M_a) par la première ligne :

det(Ma)=1det(1aa1)adet(aa01)=(1a2)a(a)=1a2a2=12a2. \det(M_a) = 1 \cdot \det\begin{pmatrix} 1 & a \\ a & 1 \end{pmatrix} - a \cdot \det\begin{pmatrix} a & a \\ 0 & 1 \end{pmatrix} = (1 - a^2) - a(a) = 1 - a^2 - a^2 = 1 - 2a^2. Solution de la question 2 :

Les sous-déterminants principaux sont :

Δ1=1>0 (toujours),Δ2=1a2,Δ3=12a2. \Delta_1 = 1 > 0 \text{ (toujours)}, \quad \Delta_2 = 1 - a^2, \quad \Delta_3 = 1 - 2a^2.

Définie positive : On a besoin de Δ2>0\Delta_2 > 0 et Δ3>0\Delta_3 > 0, soit a<1|a| < 1 et a<12|a| < \frac{1}{\sqrt{2}}. La condition la plus restrictive est a<12|a| < \frac{1}{\sqrt{2}}, soit a(22,22)a \in \left(-\frac{\sqrt{2}}{2}, \frac{\sqrt{2}}{2}\right).

Indéfinie : pour les autres valeurs de aa (la forme ne peut pas être définie négative car Δ1=1>0\Delta_1 = 1 > 0).

Solution de la question 3 :

Pour a=1a = 1 :

q1(x,y,z)=x2+y2+z2+2xy+2yz. q_1(x, y, z) = x^2 + y^2 + z^2 + 2xy + 2yz. =(x+y)2+2yz. = (x + y)^2 + 2yz.

Puis 2yz=212[(y+z)2y2z2]2yz = 2 \cdot \frac{1}{2}\bigl[(y+z)^2 - y^2 - z^2\bigr], d'où en complétant :

q1=(x+y)2+(y+z)2y2z2. q_1 = (x + y)^2 + (y+z)^2 - y^2 - z^2.

On a trois formes linéaires avec coefficients +1,+1,1,1+1, +1, -1, -1… mais elles ne sont que 4 pour une dimension 3, donc la décomposition minimale donne rang 3 et signature (2,1)(2, 1). (On vérifie : det(M1)=12=1<0\det(M_1) = 1 - 2 = -1 < 0, cohérent avec une forme indéfinie de rang 3.)

Orthogonalité, bases orthogonales et produit scalaire

Lorsqu'une forme bilinéaire symétrique est définie positive, elle constitue un produit scalaire et permet de développer toute la géométrie euclidienne : orthogonalité, projection, procédé d'orthogonalisation de Gram-Schmidt. Ces exercices consolident le lien entre algèbre bilinéaire et géométrie.

Exercice 12 : Orthogonalidé et orthogonal d’un sous-espace

Moyen

Sur R2\mathbb{R}^2, on considère la forme bilinéaire symétrique définie par :

φ(x,y)=x1y2+x2y13x2y2. \varphi(x, y) = x_1 y_2 + x_2 y_1 - 3x_2 y_2.

Soit D=R(1,1)D = \mathbb{R} \cdot (1, 1) la droite vectorielle engendrée par le vecteur v=(1,1)v = (1,1).

  1. Vérifier que φ\varphi est bien bilinéaire et symétrique.
  2. Calculer l'orthogonal DD^{\perp} de DD pour φ\varphi.
  3. A-t-on R2=DD\mathbb{R}^2 = D \oplus D^{\perp} ? Justifier.
Indication

Un vecteur x=(x1,x2)x = (x_1, x_2) appartient à DD^{\perp} si et seulement si φ(x,v)=0\varphi(x, v) = 0. Calculer explicitement cette condition. Pour la décomposition en somme directe, examiner si DD={0}D \cap D^{\perp} = \{0\}.

Voir le corrigé
Solution de la question 1 :

La bilinéarité et la symétrie sont immédiates depuis l'expression : φ(x,y)=x1y2+x2y13x2y2\varphi(x,y) = x_1 y_2 + x_2 y_1 - 3x_2 y_2 est linéaire en xx et en yy séparément, et φ(y,x)=y1x2+y2x13y2x2=φ(x,y)\varphi(y, x) = y_1 x_2 + y_2 x_1 - 3y_2 x_2 = \varphi(x,y). ✓

Solution de la question 2 :

Un vecteur x=(x1,x2)x = (x_1, x_2) est dans DD^{\perp} si φ(x,(1,1))=0\varphi(x, (1,1)) = 0 :

φ((x1,x2),(1,1))=x11+x213x21=x12x2=0. \varphi\bigl((x_1, x_2), (1,1)\bigr) = x_1 \cdot 1 + x_2 \cdot 1 - 3x_2 \cdot 1 = x_1 - 2x_2 = 0.

Donc D={(x1,x2)R2:x1=2x2}=R(2,1)D^{\perp} = \{(x_1, x_2) \in \mathbb{R}^2 : x_1 = 2x_2\} = \mathbb{R} \cdot (2, 1).

Solution de la question 3 :

On vérifie si (1,1)D(1,1) \in D^{\perp}, c'est-à-dire si φ((1,1),(1,1))=0\varphi((1,1),(1,1)) = 0 : φ(v,v)=1+13=10\varphi(v,v) = 1 + 1 - 3 = -1 \neq 0. Donc vDv \notin D^{\perp}, et comme dimD=dimD=1\dim D = \dim D^{\perp} = 1 avec DDD \neq D^{\perp}, on a bien R2=DD\mathbb{R}^2 = D \oplus D^{\perp}.

Exercice 13 : Produit scalaire et orthonormalisation de Schmidt sur R2[X]\mathbb{R}_2[X]

Difficile

Sur E=R2[X]E = \mathbb{R}_2[X] (polynômes de degré 2\leq 2), on définit :

P,Q=11P(t)Q(t)dt. \langle P, Q \rangle = \int_{-1}^{1} P(t)\,Q(t)\,\mathrm{d}t.
  1. Vérifier que ,\langle \cdot, \cdot \rangle est un produit scalaire sur EE.
  2. Calculer la matrice de ce produit scalaire dans la base canonique (1,X,X2)(1, X, X^2).
  3. Appliquer le procédé d'orthogonalisation de Gram-Schmidt à la base canonique pour obtenir une base orthogonale de (E,,)(E, \langle \cdot, \cdot \rangle).
Indication

Pour la définie positivité, si P,P=11P(t)2dt=0\langle P, P \rangle = \int_{-1}^{1} P(t)^2 \mathrm{d}t = 0, alors P(t)2=0P(t)^2 = 0 pour tout tt, donc P=0P = 0. Pour Schmidt : e1=1e_1 = 1, puis f2=XX,e1e1,e1e1f_2 = X - \frac{\langle X, e_1 \rangle}{\langle e_1, e_1 \rangle} e_1, etc. Utiliser la parité des fonctions sur [1,1][-1,1] pour simplifier les intégrales : 11tkdt=0\int_{-1}^1 t^k \mathrm{d}t = 0 si kk est impair.

Voir le corrigé
Solution de la question 1 :

La bilinéarité et la symétrie découlent de la linéarité de l'intégrale. Pour la définie positivité : P,P=11P(t)2dt0\langle P, P \rangle = \int_{-1}^1 P(t)^2 \mathrm{d}t \geq 0, et si cette intégrale est nulle, alors P(t)2=0P(t)^2 = 0 p.p., donc P=0P = 0. C'est bien un produit scalaire.

Solution de la question 2 :

On calcule les intégrales pertinentes (11tkdt=0\int_{-1}^1 t^k \mathrm{d}t = 0 pour kk impair) :

1,1=2,1,X=0,1,X2=23, \langle 1, 1 \rangle = 2,\quad \langle 1, X \rangle = 0,\quad \langle 1, X^2 \rangle = \tfrac{2}{3}, X,X=23,X,X2=0,X2,X2=25. \langle X, X \rangle = \tfrac{2}{3},\quad \langle X, X^2 \rangle = 0,\quad \langle X^2, X^2 \rangle = \tfrac{2}{5}.

La matrice du produit scalaire dans la base canonique est :

G=(2023023023025). G = \begin{pmatrix} 2 & 0 & \frac{2}{3} \\ 0 & \frac{2}{3} & 0 \\ \frac{2}{3} & 0 & \frac{2}{5} \end{pmatrix}. Solution de la question 3 :

On applique Gram-Schmidt à (1,X,X2)(1, X, X^2) :

Étape 1 : e1=1e_1 = 1.

Étape 2 : e~2=XX,e1e1,e1e1=X02=X\tilde{e}_2 = X - \frac{\langle X, e_1 \rangle}{\langle e_1, e_1 \rangle} e_1 = X - \frac{0}{2} = X. Donc e2=Xe_2 = X.

Étape 3 :

e~3=X2X2,e1e1,e1e1X2,e2e2,e2e2=X22321023X=X213. \tilde{e}_3 = X^2 - \frac{\langle X^2, e_1 \rangle}{\langle e_1, e_1 \rangle} e_1 - \frac{\langle X^2, e_2 \rangle}{\langle e_2, e_2 \rangle} e_2 = X^2 - \frac{\frac{2}{3}}{2} \cdot 1 - \frac{0}{\frac{2}{3}} \cdot X = X^2 - \frac{1}{3}.

Une base orthogonale de (E,,)(E, \langle \cdot, \cdot \rangle) est donc (1, X, X213)\bigl(1,\ X,\ X^2 - \tfrac{1}{3}\bigr), qui correspond (à normalisation près) aux polynômes de Legendre d'ordre 0, 1 et 2.