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Nombres complexes
Ch. 1
Nombres complexes, point de vue algébrique
Ch. 2
Nombres complexes, point de vue géométrique
Arithmétique
Ch. 3
Divisibilité dans Z
Ch. 4
PGCD et applications
Ch. 5
Nombres premiers
Graphes et matrices
Ch. 6
Calcul matriciel et applications aux graphes
Annexes
Cahier d'algorithmique et de programmation
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4
Problème de concours

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14

Adapté de ENSTIM, 2010, toutes filières

Le but de ce problème est d'étudier différentes matrices qui commutent avec leur transposée, c'est‑à‑dire qui vérifient la relation : \mathrm{M} \times \, ^{t} \mathrm{M}= \,^{t} \mathrm{M} \times \mathrm{M}\,\,\,(1).
Dans la suite de l'énoncé, on se contentera alors de dire, dans ce cas, que la matrice \text{M} vérifie la relation (1).
Toutes les matrices envisagées seront dans l'espace \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}), c'est‑à‑dire ayant 2 lignes, 2 colonnes et des coefficients réels.
On notera en particulier : \mathrm{I}=\left(\begin{array}{ll}1 & 0 \\ 0 & 1\end{array}\right), \mathrm{A}=\left(\begin{array}{ll}0 & 1 \\ 1 & 0\end{array}\right) et \mathrm{C}=\left(\begin{array}{cc}0 & -1 \\ 1 & 0\end{array}\right). 1. Montrer que les matrices \text{A} et \text{C} vérifient la relation (1).

2.Calculer \mathrm{A}^2. En déduire que, pour tout entier naturel non nul n, \mathrm{A}^n vérifie la relation (1).

3. Montrer que \text{A} est inversible.


Dans toute la suite on notera \mathrm{U}=\mathrm{A}+\mathrm{I}.

4. a. Montrer que la matrice \text{U} vérifie la relation (1).

b. Montrer que, pour tout n \in \mathbb{N}^{*}, il existe un nombre réel noté \alpha_n tel que \mathrm{U}^{n}=\alpha_{n} \mathrm{U}.

c. En déduire que, pour tout n \in \mathbb{N}^{*}, \mathrm{U}^n vérifie (1).


On notera dans la suite \mathrm{E}_2 l'ensemble des matrices de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}) qui vérifient la relation (1).

5. a. Calculer les produits de la matrice \mathrm{A}+\mathrm{C} et de sa transposée.

b. En déduire que la somme de deux matrices de \mathrm{E}_2 n'est pas nécessairement une matrice de \mathrm{E}_2.

6. Etant donné une matrice \mathrm{M}=\left(\begin{array}{ll}a & b \\ c & d\end{array}\right) quelconque de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}), déterminer les conditions nécessaires et suffisantes sur a, b, c et d, pour que \text{M} appartienne à \mathrm{E}_2. On donnera les deux formes possibles des matrices de \mathrm{E}_2.
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15

Adapté de ENSTIM, 2006, toutes filières

Soit (x\,; y) un élément quelconque de \mathbb{R}^2. On note \mathrm{M}_{x, y} la matrice \left(\begin{array}{cc}x-y & y \\ 2 & x+y\end{array}\right). Soit \Sigma le sous‑ensemble de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}) tel que \Sigma=\left\{\mathrm{M}_{x, y},(x\,; y) \in \mathbb{R}^{2}\right\}. 1. Quelle relation doivent vérifier x et y pour que la matrice \mathrm{M}_{x, y} ne soit pas inversible ?
Calculer le produit \mathrm{M}_{x, y} \times \mathrm{M}_{-x, y}.
En déduire l'inverse de \mathrm{M}_{x, y} lorsqu'il existe.

2. On dit qu'un sous‑ensemble \text{F} de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}) est stable par combinaison linéaire lorsque, pour tous \text{A}, \text{B} dans \text{F} et tous réels \lambda, \mu, \lambda \mathrm{A}+\mu \mathrm{B} \in \mathrm{F}.
L'ensemble \Sigma est‑il stable par combinaison linéaire ?

3. Soient \mathrm{A}=\left(\begin{array}{cc}0 & 0 \\ -2 & 0\end{array}\right) et \mathrm{J}=\left\{\mathrm{A}+\mathrm{M}_{x, y}\,,(x ; y) \in \mathbb{R}^{2}\right\}.
a. Montrer que \text{J} est stable par combinaison linéaire.

b. Posons \mathrm{M}_{1}=\left(\begin{array}{ll}1 & 0 \\ 0 & 1\end{array}\right) et \mathrm{M}_{2}=\left(\begin{array}{cc}-1 & 1 \\ 0 & 1\end{array}\right). Montrer que \mathrm{M}_{1} et \mathrm{M}_{2} appartiennent à \text{J}.

c. Soit \mathrm{M} \in \mathrm{J}. Montrer qu'il existe un unique couple (\alpha\,; \beta) \in \mathbb{R}^{2} tel que \mathrm{M}=\alpha \mathrm{M}_{1}+\beta \mathrm{M}_{2}.

d. Montrer que \times est une loi de composition interne sur \text{J}.


Soit \text{B} une matrice quelconque de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}).
Soit \varphi_{\mathrm{B}} l'application de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}) dans \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}) qui, à la matrice \text{X}, associe la matrice \varphi_{\mathrm{В}}(\mathrm{X})=\mathrm{В} \times \mathrm{X}.

4. On dit que \varphi_{\mathrm{B}} est surjective (respectivement bijective) si, pour tout \text{Y} de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}), il existe (respectivement un unique) \text{X} de \mathrm{M}_{2}(\mathbb{R}) tel que \mathrm{Y}=\varphi_{\mathrm{B}}(\mathrm{X}).

a. On suppose dans cette question que \mathrm{B}=\mathrm{M}_{2,1}=\left(\begin{array}{ll}1 & 1 \\ 2 & 3\end{array}\right).
\varphi_{\mathrm{B}} est‑elle surjective ? Bijective ?

b. On suppose dans cette question que \mathrm{B}=\mathrm{M}_{0,-2}=\left(\begin{array}{ll}2 & -2 \\ 2 & -2\end{array}\right).
\varphi_{\mathrm{B}} est‑elle surjective ? Bijective ?
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AvantMaintenantAprès
Résolution de systèmes d'équations (méthode de combinaison ou de substitution).Utilisation des matrices et des opérations (additions, multiplications, puissances) pour simplifier et résoudre différents problèmes (étude de suites, de graphes, résolution de systèmes d'équations à plusieurs inconnues, etc.)Utilisation des matrices pour simplifier l'étude des endomorphismes (applications linéaires d'un espace vectoriel vers lui‑même).
Diagonalisation et trigonalisation de matrices pour simplifier certains problèmes (calculs de puissances, etc.)

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