Cours en ligne Maths en Maths Spé
Chapitres Maths en MP, PSI, PC, TSI, PT
Cours en ligne Maths en Maths Spé
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Espaces Euclidiens pour les MP, PC, PSI et PT
Résumé de cours Exercices Annales
Résumé de cours et méthodes – Espaces Euclidiens
Plan
On suppose que est un espace euclidien.
1. Rappel des propriétés du produit scalaire dans un espace vectoriel euclidien .
2. Utilisation du produit vectoriel.
3. Caractérisation des isométries et des matrices orthogonales.
4. Matrices orthogonales d’ordre 2.
5. Matrices orthogonales d’ordre 3.
6. Endomorphismes symétriques.
7. Endomorphismes symétriques positifs (exercices).
1. Rappel des propriétés du produit scalaire dans un espace vectoriel euclidien
.
M1. Utilisation d’une base orthonormale
,
.
,
et
, alors
et
.
Si l’on note
et
les matrices colonnes de
et
dans la base
,
.
M2. Si
est une base orthonormale de l’espace euclidien
et si
où
,
(à redémontrer).
M3. Si
est un produit scalaire sur l’espace vectoriel euclidien
de base
, on peut définir la matrice
où
,
(on dit que est la matrice du produit scalaire
dans la base
).
En notant et
,
.
M4. Si
est une forme linéaire sur l’espace euclidien
, il existe un unique vecteur
tel que
.
Exercice :
Soit et
une forme linéaire sur
. Il existe une unique matrice
telle que
.
2. Utilisation du produit vectoriel
P1
est une application bilinéaire définie sur
à valeurs dans
vérifiant :
.
si, et seulement si, la famille
est liée.
.
la famille
est libre ssi
est une base directe de
P2 Identité de Lagrange :
.
P3 Si
et
sont deux vecteurs non nuls :
, où
est la mesure de l’angle de vecteurs
et
vérifie
.
P4 interprétation du produit mixte lorsque
et
forment une famille libre :
est égal au volume du parallélépipède construit sur les vecteurs
et
.
est égal à 6 fois le volume du tétraèdre construit sur les vecteurs
et
.
P5 Si
est une base orthonormale directe de l’espace vectoriel euclidien orienté de dimension 3 :
,
et
.
si
et
,
est égal à
P6 double produit vectoriel :
Pour tous vecteurs et
de
,
et .
Pour retenir la formule : vecteur du milieu multiplié par le produit scalaire des deux autres moins le produit du vecteur restant dans la parenthèse multiplié par le produit scalaire des deux autres.
3. Caractérisation des isométries et des matrices orthogonales
Si
est un espace vectoriel euclidien de dimension
et si
, il y a équivalence entre :
1. est une isométrie (ou un automorphisme orthogonal),
2.
,
3. ,
4. pour toute base orthonormale de
est une base orthonormale de
,
5. il existe une base orthonormale de
telle que
soit une base orthonormale de
,
6. la matrice de dans une base orthonormale est une matrice orthogonale.
On note
l’ensemble des isométries de
,
est un sous-groupe de
appelé groupe orthogonal de
.
Si
est une isométrie,
.
On note
l’ensemble des rotations de
(isométries de
de déterminant égal à 1),
est un sous-groupe de
appelé groupe spécial orthogonal de
.
n’implique pas que
est une isométrie.
Si
et si
est le système de ses vecteurs colonnes, il y a équivalence entre :
1. est une matrice orthogonale,
2. ,
3. ,
4. ,
5. est une base orthonormale de l’espace vectoriel euclidien
pour la structure euclidienne canonique,
6. ,
7. est la matrice d’une isométrie de
, espace euclidien de dimension
, dans une base orthonormale.
On note
l’ensemble des matrices orthogonales d’ordre
.
est un sous-groupe de
appelé groupe orthogonal d’ordre
.
Si
,
.
est un sous-groupe de
noté
et appelé groupe spécial orthogonal d’ordre
.
n’implique pas que
est une matrice orthogonale.
À savoir redémontrer :
1. Si
est un espace euclidien et
,
.
2. Si
,
.
3. Si
,
.
4.
est une partie compacte de
.
Réduction d’une isométrie :
Soient un espace euclidien et
une isométrie.
Il existe une base orthonormale dans laquelle la matrice de est diagonale par blocs, les blocs étant de la forme
et
où
.
Réduction d’une matrice orthogonale :
Toute matrice orthogonale est orthogonalement semblable à une matrice diagonale par blocs, les blocs étant de la forme ,
et
où
.
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4. Matrices orthogonales d’ordre 2
P1 : Toute matrice de s’écrit
si son déterminant est égal à
.
si son déterminant est égal à
.
P2 :
est un groupe commutatif.
Pour tout ,
et
.
.
P3 : Soit un plan euclidien orienté et
, il existe un unique réel
de
tel que la matrice de
dans toute base orthonormale directe de
s’écrive
.
On dit que est une rotation d’angle de mesure
.
P4 : Si est une rotation du plan euclidien orienté
, on détermine une mesure de l’angle
de la rotation
en introduisant un vecteur unitaire
et en résolvant
et
( est le produit mixte de
et
soit le déterminant de
dans une base orthonormale directe).
P5 : Si est une isométrie du plan euclidien
de déterminant égal à
, il existe un réel
tel que la matrice de
dans une base orthonormale soit
.
est alors la réflexion, i.e. la symétrie orthogonale par rapport à
où
est un vecteur directeur de la droite
5. Matrices orthogonales d’ordre 3
5.1. Réduction en base orthonormale d’une isométrie
P1 : Si
est une isométrie d’un espace euclidien
de dimension 3, il existe une base orthonormale
de
et un réel
tels que la matrice de
dans la base
s’écrive :
ou .
P2 : Si
, il existe une matrice
orthogonale d’ordre 3 et un réel
tels que
ou .
Remarque : on peut supposer que la base du premier résultat est orthonormale directe (si
n’est pas orthonormale directe,
est directe et la matrice de
dans
est égale à la matrice de
dans la base
.)
On peut donc aussi supposer que est une matrice orthogonale directe dans le résultat 2).
Les résultats résumés ci-dessous sont développés dans les différents paragraphes qui suivent :
1er cas : matrice
1er sous-cas :
,
,
.
2ème sous-cas :
où
,
est une symétrie orthogonale par rapport à
(cf §5.2.).
est symétrique de déterminant égal à 1.
On peut aussi dire que est une rotation d’axe dirigé par
et d’angle
.
3ème sous-cas :
et
est une base directe,
est une rotation d’axe dirigé par
et d’angle
(cf § 5.3.).
2ème cas matrice
1er sous-cas :
est une réflexion par rapport à
(cf §5.2.).
est symétrique de déterminant égal à
.
2ème sous-cas :
où
,
.
3ème sous-cas :
et
est une base directe
h.p : est une anti-rotation (cf § 5.4.).
5.2. Matrices orthogonales et symétriques
M1. Interprétation d’une matrice orthogonale d’ordre 3 et symétrique.
Si et si
,
est la matrice d’une symétrie orthogonale notée
.
Dans le cas où ,
si
,
est une réflexion c’est-à-dire une symétrie telle que les sous espaces vectoriels
et
sont des supplémentaires orthogonaux et
.
La résolution de l’équation donne l’équation d’un plan
et on détermine un vecteur
orthogonal à ce plan
.
est la réflexion par rapport au plan
.
si
,
est un retournement ou demi-tour (une symétrie telle que
et
sont des sous espaces supplémentaires orthogonaux et
).
En résolvant , on obtient l’équation d’un plan
, on détermine un vecteur
orthogonal à ce plan
.
est le demi-tour par rapport à la droite
.
Remarque :
est la réflexion par rapport au plan
ssi
est le retournement par rapport à la droite
.
M2. On se place ici dans un espace euclidien de dimension
Écriture matricielle d’une symétrie orthogonale (c’est-à-dire une symétrie telle que les sous-espaces vectoriels et
sont des supplémentaires orthogonaux. On suppose ici que
.
M2.1. Traduction de la symétrie orthogonale
par rapport à la droite
où
.
La projection orthogonale sur
est définie par
, la symétrie
vérifie
, soit
.
Si est la matrice de
dans une base orthonormale
, on peut démontrer que la matrice de
dans la base
est
.
M2.2. Traduction de la réflexion
par rapport à l’hyperplan
où
est un vecteur unitaire :
La projection orthogonale sur
est définie par
,
la projection orthogonale sur
est définie par
.
La symétrie par rapport à est définie par
, soit
.
Lorsque est la matrice de
dans une base orthonormale
, la matrice de la réflexion
dans la base
est égale à
(à démontrer).
On pourra s’aider du dessin suivant pour la réflexion par rapport à .
5.3. Matrices de rotation
Dans ce paragraphe, on considère que est un espace euclidien orienté de dimension 3.
M1. Si
est une base orthonormale directe de
, la matrice de la rotation
d’axe dirigé par le vecteur
et d’angle de mesure
dans la base
est
.
De plus, si
. (sauf MP)
M2. Soit
la matrice d’une rotation
1- Si
est une mesure de l’angle de la rotation :
.
2- On détermine un vecteur unitaire
de l’axe de la rotation en résolvant
(soit
).
3- On détermine le signe de
en prenant
et en utilisant
a même signe que le produit mixte
.
en effet .
exercice
Soit . Caractériser l’endomorphisme
canoniquement associé.
M3. Pour écrire la matrice de la rotation
d’axe dirigée par le vecteur unitaire
et d’angle
, on introduit un vecteur
unitaire tel que
. On détermine
tel que
soit une base orthonormale directe. Dans cette base, la matrice
de
est la matrice écrite dans M1, puis en introduisant
la matrice de passage de la base orthonormale directe de l’énoncé à la base
,
par la formule de changement de bases.
(h.p. : ).
Exercice :
Ecrire la matrice de la rotation de d’axe dirigé par
et d’angle de mesure
dans la base canonique de
.
5.4. Matrices d’anti-rotation (h.p.)
Dans ce paragraphe, on considère que est un espace euclidien orienté de dimension 3.
Soit une base orthonormale directe .
On suppose que est une isométrie dont la matrice dans
est
.
avec .
est égale aux deux produits :
.
.
alors où
est la rotation d’axe dirigé par
et d’angle
et
est la réflexion par rapport au plan
.
6. Endomorphismes symétriques
6.1. Résultats généraux
D : Un endomorphisme de l’espace euclidien
est symétrique ssi
.
P1 : L’ensemble des endomorphismes symétriques de l’espace euclidien est un sous-espace vectoriel de
noté
.
P2 : Soit est un espace euclidien et
.
Il y a équivalence entre :
est un endomorphisme symétrique de
.
pour toute base orthonormale
de
la matrice de
dans la base
est une matrice symétrique,
il existe une base orthonormale
de
dans laquelle la matrice de
est une matrice symétrique.
P3 : Si est un espace euclidien de dimension
,
.
P4 : Si est un endomorphisme symétrique de
,
et
sont des supplémentaires orthogonaux.
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6.2. Réduction
LE théorème (dit aussi théorème spectral) :
Si est un endomorphisme symétrique de l’espace vectoriel euclidien
de dimension
, il existe une base orthonormale de
formée de vecteurs propres de
.
est somme directe des sous-espaces propres de
qui sont deux à deux orthogonaux.
La traduction matricielle : soit
, il existe une matrice
diagonale et une matrice
orthogonale d’ordre
telles que
.
Conséquences :
Si l’on demande de diagonaliser un endomorphisme
d’un espace vectoriel euclidien
, il faut commencer par se demander si
est un endomorphisme symétrique.
Pour effectuer des raisonnements sur un endomorphisme symétrique
, il peut être intéressant d’introduire une base orthonormale
de vecteurs propres de
.
Pour prouver des propriétés de
symétrique réelle, il est en général utile de simplifier les calculs en écrivant
où
est diagonale et
orthogonale.
Méthode de réduction d’une matrice symétrique réelle
(d’ordre
)
a) Commencer par dire qu’elle est diagonalisable et qu’il existe une matrice
orthogonale telle que
soit diagonale.
b) Déterminer
(en général par calcul de
).
c) Déterminer une base orthonormale de vecteurs propres de
, pour obtenir
orthogonale.
i) Si a
valeurs propres distinctes, il suffit de déterminer une base de vecteurs propres et de normer chacun de ces vecteurs.
ii) Si a au moins une valeur propre multiple, pour chacune des valeurs propres multiples
, il sera nécessaire de déterminer une base orthonormale du sous-espace propre.
On peut commencer par déterminer une base de puis on peut l’orthonormaliser par le principe d’orthonormalisation de Gram-Schmidt.
Cas particulier : a une valeur propre double
et une valeur propre simple
.
Soit l’endomorphisme canonique- ment associé à
.
Dans ce cas, où
et
.
En traduisant
, on obtient une équation de plan de la forme
.
.
On en déduit tel que
et
.
On introduit
tel que
et
, alors
car
.
Soit
non colinéaire à
. Par le procédé d’orthonormalisation de Gram-Schmidt, on détermine une base orthonormale
de
.
Alors est une base orthonormale de vecteurs propres de
.
h.p. en utilisant le produit vectoriel, (c’est plus rapide) :
On introduit
tel que
et
, alors
car
.
Soit
.
est une base orthonormale. On vérifie que
.
Alors est une base orthonormale de vecteurs propres de
.
6.3. Projecteurs orthogonaux, symétries orthogonales
Résultats à savoir démontrer
Def : un projecteur est dit orthogonal lorsque
et
sont orthogonaux.
R1 : Soit un espace euclidien et
un projecteur de
.
est un projecteur orthogonal si, et seulement si,
est un endomorphisme symétrique. ( au programme en MP)
R2 : Soit un espace euclidien et
une symétrie de
différente de
. Il y a équivalence entre :
a) est une isométrie
b) est un endomorphisme symétrique
c) les sous espaces et
sont des supplémentaires orthogonaux.
On dit que est une symétrie orthogonale.
7. Endomorphismes symétriques positifs (exercices)
7.1. Raisonnements sur les endomorphismes
Soit un espace euclidien.
Un endomorphisme symétrique de
est dit positif si
,
.
Un endomorphisme symétrique de
est dit défini positif si
,
.
Exercice 1
Soit un endomorphisme symétrique de
. Montrer que :
est positif ssi
;
est défini positif ssi
.
Exercice 2
Soit un endomorphisme symétrique positif. Il existe un endomorphisme symétrique
positif tel que
.
est unique.
7.2. Raisonnements sur les matrices
Soit .
est dite positive ssi
.
est dite définie positive ssi
.
On note l’ensemble des matrices symétriques réelles positives et
l’ensemble des matrices symétriques réelles définies positives.
Exercice 3
Montrer que
et .
Exercice 4
a) Si , la matrice
est une matrice symétrique positive.
b) Si , la matrice
est une matrice symétrique définie positive.
Exercice 5
Si est une matrice symétrique positive, il existe
symétrique positive telle que
.
Exercice 6
Soit et
l’endomorphisme canoniquement associé à
.
est un endomorphisme symétrique positif (resp. défini positif) ssi
est une matrice symétrique positive (resp. définie positive).
Les deux points de vue ont été développés de façon indépendante de façon à pouvoir être utilisés dans un devoir.
Exercices sur les espaces euclidiens en maths spé
Plan
1. Famille libre de matrices de rang 1 (25 mn)
2. Sur les projections orthogonales (60 mn)
3. Base orthonormale et distance à un s.e.v. (15 mn)
4. Caractérisation de sous-espaces orthogonaux en termes de distances. (30 mn)
5. Endomorphisme 1-lipschitzien d’un espace euclidien (30 mn)
6. Matrice telle que (40 mn).
1. Famille libre de matrices de rang 1
Soient et
.
Soient et
deux familles libres de
.
La famille est une famille libre de
formée de matrices de rang 1. Vrai ou Faux ?
Question 2
Si est une base orthonormale de
pour le produit scalaire usuel,
est une base orthonormale de
muni du produit scalaire usuel noté
.
2. Sur les projections orthogonales
Question 1
Soit un sous-espace vectoriel de dimension finie du préhilbertien
et
la projection orthogonale sur
.
a)
b) Pour tout
c) vérifie
Question 2
Soient et
deux sous-espaces vectoriels de dimension finie.
On suppose que .
a) Caractériser .
b) On suppose toujours .
Question 3
On se place dans un espace euclidien de dimension 3 de base orthonormale .
a) Les sous-espaces et
sont des supplémentaires orthogonaux.
b) Soit .
est une projection orthogonale
Question 4
Soient et
deux sous-espaces vectoriels de dimension finie du préhilbertien
.
On suppose que
est une projection orthogonale.
Question 5
Soient et
deux sous-espaces vectoriels de dimension finie du préhilbertien
.
ssi
et
sont stables par
.
Question 6
On note l’ensemble des projections orthogonales définies sur l’espace euclidien
de dimension
.
est une partie compacte de
.
3. Base orthonormale et distance à un plan.
On se place dans .
On considère le sous-espace vectoriel d’équations
et
.
Question 1
admet pour base
avec
et
Question 2
Trouver une base orthonormale de .
Question 3
La distance de à
est égale à
a) b )
4. Caractérisation de supplémentaires orthogonaux en terme de distances.
Mines Ponts PC 2014.
Soient et
deux sous-espaces vectoriels d’un espace euclidien
et on note
la norme euclidienne associée.
Montrer que et
sont des s.e.v. supplémentaires orthogonaux si, et seulement si, pour tout
,
.
5. Endomorphisme 1-lipschitzien d’un espace euclidien
Mines Ponts MP
Soit un espace vectoriel euclidien et
un endomorphisme de
tel que pour tout
.
On définit tel que pour tout
et
dans
,
.
Question 1
a) Justifier l’existence de et montrer que
est un endomorphisme de
.
b) Pour tout
.
Question 2
.
Question 3
6. Matrice telle que 
CCP PSI 2006
Soit .
On suppose que .
On note (resp.
) l’endomorphisme canoniquement associé à la matrice
(resp.
).
Question 1
Montrer que
En déduire que .
Question 2
et
ont les mêmes valeurs propres et les mêmes sous espaces propres.
Question 3
Soient et
deux valeurs propres distinctes de
. Les sous-espaces propres associés sont orthogonaux.
Question 4
.
Autres exercices sur les espaces euclidiens
Plan
1. Matrices blocs et matrices orthogonales (15mn)
2. Sur les coefficients d’une matrices orthogonale (35 mn)
3. Conservation de l’orthogonalité (25 mn)
4. Réflexions (40 mn)
5. Rotation en dimension 3 – exercice 1 (20 mn)
6. Rotation en dimension 3 – exercice 2 (25 mn) J’ai oublié de le supprimer. A ne pas faire, hp MP
7. Isométries de (30 mn)
8. Endomorphismes antisymétriques et isométries (40 mn)
9. Matrices telles que (40 mn).
1. Matrices blocs et matrices orthogonales
Soient ,
,
,
et
.
On suppose que et
ou
.
Montrer que
et
.
2. Sur les coefficients d’une matrice orthogonale
Soit ,
.
Question 1
Montrer que . Étudier le cas d’égalité.
Question 2
a) .
b) Cas d’égalité
Question 3
a) .
b) Cas d’égalité.
3. Conservation de l’orthogonalité
Question 1
Soit un endomorphisme non nul de l’espace vectoriel euclidien
.
est une isométrie ssi deux vecteurs orthogonaux ont deux images par
orthogonales
Question 2
Si est un endomorphisme non nul de l’espace euclidien
tel que deux vecteurs orthogonaux ont deux images orthogonales, il existe
et une isométrie
tels que
.
Question 3
Mines Ponts PC 2018
Déterminer l’ensemble des endomor- phismes non nuls de
tels que pour tout sev
de
,
.
4. Réflexions
CCP MP 2017
Soit un espace euclidien de dimension
.
Soit . On pose
.
On rappelle qu’une réflexion par rapport à l’hyperplan est la symétrie de
sur
par rapport à
.
Soit la réflexion par rapport à
et
.
Question 1
est une isométrie.
Question 2
est une réflexion par rapport à
a) b)
c)
.
Question 3
et
commutent si, et seulement si,
est vecteur propre de
.
Question 4 Première application de la question 3
Le centre de c’est à dire l’ensemble des
tels que pour tout
,
est égal à
.
Question 5 Deuxième application de la question 3
Soient et
deux réflexions par rapport aux hyperplans
et
respectivement.
et
permutent ssi
ou
.
5- Rotation en dimension 3 – exercice 1
Soit une base orthonormale directe de
.
Démontrer qu’il existe une unique rotation telle que
et si
,
.
Donner la matrice de dans la base
et en donner les éléments caractéris- tiques.
6. Isométries de 
On munit du produit scalaire canonique noté
.
Soit . On définit
et et
.
Question 1
Soit .
et
sont des isométries de
.
Question 2
Si est une isométrie de
, la matrice
est-elle orthogonale ?
Question 3
Si est une isométrie de
, la matrice
est-elle orthogonale ?
7. Endomorphismes antisymétriques et isométries
Soient un espace euclidien et
un endomorphisme de
. On dit que
est un endomorphisme antisiymétrique lorsque
.
Question 1. Navale PSI
Si est un endomorphisme antisymétrique,
.
Question 2
un endomorphisme de
vérifie
ssi sa matrice dans une base orthonormale est antisymétrique.
Question 3
Si est un endomorphisme antisymétrique,
.
Question 4
a) Si est un endomorphisme antisymétrique,
est défini et est une isométrie
b) L’endomorphisme ainsi défini est une rotation et n’admet pas
comme valeur propre.
Question 5
Soit une isométrie n’admettant pas
pour valeur propre.
Il existe un unique endomorphisme antisymétrique de
tel que
.
8. Matrices telles que 
MInes Ponts PSI 2015
Soient et
deux matrices carrées d’ordre
vérifiant
.
Question 1
.
Question 2
Soient et
les endomorphismes canoniquement associés à
et
et
.
,
.
Question 3
Soit .
Il existe tel que
soit une base de
et
soit une base de
.
Question 4
Montrer qu’il existe , matrice orthogonale, telle que
.
Annales sur les espaces euclidiens en maths spé
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