Problème : noyaux itérés et décomposition de Fitting
Exercice de TD · niveau 3 (difficile) · mathématiques (PCSI), chapitre 10 — Espaces vectoriels et applications linéaires · D. Applications linéaires, noyaux et images
Énoncé
Soit un -espace vectoriel de dimension finie , et . Pour , on note et , avec . On dit qu'un endomorphisme d'un espace est nilpotent s'il existe un entier tel que (c'est la notion de matrice nilpotente du chapitre sur le calcul matriciel, transportée aux endomorphismes).
1) Montrer que et pour tout , et que . Montrer que si pour un certain , alors , puis pour tout .
2) En déduire qu'il existe un plus petit entier tel que , que les inclusions sont strictes, et que . Montrer que si et seulement si : les images cessent de décroître exactement au même rang .
3) En appliquant l'exercice 6 à , montrer que , puis que .
4) Montrer que et . On note l'application . Montrer que est un automorphisme de .
5) On note l'application . Montrer que et, si , que : est nilpotent. Énoncer la décomposition obtenue.
6) Applications. a) Si est nilpotent, montrer que ; montrer, avec la dérivation sur , que l'exposant ne peut pas être abaissé en général. b) Pour , , déterminer les , le rang et la décomposition. c) Que donne la décomposition pour un projecteur ? pour un automorphisme ?
Corrigé
1) Monotonie, et stationnarité. Les noyaux croissent : si , alors . Les images décroissent : si , alors . Les dimensions : le théorème du rang pour donne .
La stationnarité. Supposons , et soit . Alors , donc , c'est-à-dire , soit : . Ainsi , et avec la croissance, . Par récurrence, pour tout : dès que la suite des noyaux stationne une fois, elle stationne pour toujours.
Le point délicat. L'argument fait passer d'un noyau au précédent : on décale d'un cran, et l'hypothèse ramène d'un cran. C'est une propriété de la suite des puissances, qui n'utilise aucune dimension.
2) Le rang de stationnement. La suite est croissante et à valeurs dans : elle ne peut pas croître strictement indéfiniment. Il existe donc avec , et alors — une inclusion plus une égalité de dimensions font une égalité. Soit le plus petit de ces entiers. Pour , par minimalité : l'inclusion est stricte, et . Comme , on obtient , donc .
Les images. Comme , on a si et seulement si ; par le 1), , donc cela équivaut à , c'est-à-dire à . Les images décroissent strictement jusqu'au rang , puis sont constantes : pour .
3) La somme directe. Posons . Son noyau est , et celui de est , puisque et que les noyaux stationnent à partir de . Ainsi : c'est la condition (ii) de l'exercice 6, question 3, pour , qui équivaut à (i) et (iv) : et , c'est-à-dire Redisons pourquoi, en une ligne chacun. L'intersection : si et , alors , donc , et . La somme : elle est directe, et de dimension par le théorème du rang, donc égale à .
4) Les deux morceaux, et l'automorphisme. envoie chaque morceau dans lui-même. Si , : — commute avec ses puissances. Si , .
L'application . Elle est bien définie, puisque , et linéaire comme . Son noyau est . Or si (croissance des noyaux), et si ; dans les deux cas . Donc est injective ; endomorphisme injectif d'un espace de dimension finie, elle est bijective : est un automorphisme de .
5) Le nilpotent. Pour , comme envoie dans lui-même, pour tout (récurrence immédiate) ; en particulier : , et est nilpotent. Si , l'inclusion est stricte : il existe tel que , donc , et . L'entier est donc le plus petit exposant qui annule .
La décomposition obtenue. ; envoie chacun des deux sous-espaces dans lui-même ; il induit sur un endomorphisme nilpotent, dont la puissance -ième est nulle et pas la précédente, et sur un automorphisme.
6) Applications. a) Un nilpotent. Si pour un , alors . Si l'on avait , on aurait , ce qui contredit la minimalité de ; donc , et par stationnarité. Ainsi avec , et : un endomorphisme nilpotent d'un espace de dimension vérifie . (Il n'est donc jamais inversible : sinon le serait aussi.) L'exposant est atteint : sur , de dimension , la dérivation vérifie , car dérivations tuent tout polynôme de degré au plus , mais . Ici grandit d'une dimension à chaque pas, et : la dérivation, pour laquelle la décomposition échouait au premier coup (exercice 6), ne se stabilise qu'au -ième.
b) Un exemple mixte. Pour : et . Donc , , et : . L'image est de dimension , et : , avec la décomposition explicite . Sur , : est l'identité, un automorphisme. Sur , et : et , nilpotent avec , comme prévu.
c) Deux cas extrêmes. Un projecteur , différent de l'identité : donne , et (sinon , injectif, serait bijectif, et donnerait ) ; donc , et la décomposition est , celle du cours, avec et . Un automorphisme : , donc , et la décomposition est triviale, : il n'y a pas de partie nilpotente.
Le théorème obtenu — la décomposition de Fitting. Pour tout endomorphisme d'un espace vectoriel de dimension finie , il existe un entier — le rang à partir duquel la suite des noyaux est constante — tel que , les deux sous-espaces étant envoyés dans eux-mêmes par , qui induit sur un endomorphisme nilpotent et sur un automorphisme. En particulier, un endomorphisme nilpotent de vérifie .
Ce que le problème installe. Deux idées qui dépassent ce chapitre. La première : une suite croissante de sous-espaces d'un espace de dimension finie finit par stationner, et pour les noyaux itérés, dès qu'elle stationne une fois elle stationne pour toujours — un argument de dimension pur. La seconde : tout endomorphisme est, à une somme directe près, la juxtaposition d'un nilpotent et d'un automorphisme ; l'exercice 6 en était le cas , le problème l'itère. Les nilpotents reviendront au TD 11 sous forme de matrices, et au TD 12 avec leur déterminant nul ; la réduction des endomorphismes, en seconde année, commence par ce genre de découpage.
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