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Formes quadratiques & espaces euclidiens

Algèbre linéaire · leçon socle (gratuite)

L2L3Maths ingénieurCAPES

Formes quadratiques — matrice, réduction de Gauss, signature

Idée. Une forme quadratique qq sur Rn\mathbb R^n est un polynôme homogène de degré 2 : q(x)=∑i≤jcijxixjq(x)=\sum_{i\le j} c_{ij}x_ix_j. Toute l'information tient dans une matrice symétrique AA, et l'objet du chapitre est de réduire qq en une somme de carrés indépendants pour lire sa signature — qui dit si qq est positive, négative, ou « mixte ».

A. Forme quadratique ⟷\longleftrightarrow matrice symétrique

Toute forme quadratique s'écrit de façon unique

q(x)=xTA x,A=AT (symeˊtrique).q(x)=x^{\mathsf T}A\,x,\qquad A=A^{\mathsf T}\ \text{(symétrique)}.
Règle de lecture : Aii=A_{ii}= coefficient de xi2x_i^2 ; Aij=Aji=12×A_{ij}=A_{ji}=\dfrac12\times (coefficient de xixjx_ix_j) — on partage le terme rectangle entre les deux cases symétriques.

Exemple. q(x,y)=x2+4xy+3y2q(x,y)=x^2+4xy+3y^2 : A=(1223)A=\begin{pmatrix}1&2\\2&3\end{pmatrix} (la case 22 est la moitié du 44).

B. Forme polaire

La forme polaire bb de qq est la forme bilinéaire symétrique telle que b(x,x)=q(x)b(x,x)=q(x) :

b(x,y)=xTA y=12(q(x+y)−q(x)−q(y)).b(x,y)=x^{\mathsf T}A\,y=\tfrac12\big(q(x+y)-q(x)-q(y)\big).
On passe ainsi de qq (une variable) à bb (deux variables) et réciproquement.

C. Réduction de Gauss

But : écrire qq comme combinaison de carrés de formes linéaires indépendantes, q=∑kαk ℓk(x)2q=\sum_k \alpha_k\,\ell_k(x)^2.

  • S'il y a un terme carré xi2x_i^2 : on regroupe tous les termes en xix_i dans un carré (mise sous forme canonique), puis on recommence sur les variables restantes.
    x2+4xy+3y2=(x+2y)2−4y2+3y2=(x+2y)2−y2.x^2+4xy+3y^2=(x+2y)^2-4y^2+3y^2=(x+2y)^2-y^2.
  • S'il n'y a aucun terme carré (que des xixjx_ix_j) : on utilise l'identité
    xixj=14[(xi+xj)2−(xi−xj)2].x_ix_j=\tfrac14\big[(x_i+x_j)^2-(x_i-x_j)^2\big].
    Ex. xy=14(x+y)2−14(x−y)2.\text{Ex. } xy=\tfrac14(x+y)^2-\tfrac14(x-y)^2.

D. Signature & rang — loi d'inertie de Sylvester

Une fois q=∑αk ℓk2q=\sum \alpha_k\,\ell_k^2 avec les ℓk\ell_k indépendantes, on compte :

  • pp = nombre de coefficients αk>0\alpha_k>0,
  • rr = nombre de coefficients αk<0\alpha_k<0.

La signature est sgn⁡(q)=(p,r)\operatorname{sgn}(q)=(p,r) ; le rang est rg⁡(q)=p+r\operatorname{rg}(q)=p+r (nombre de carrés non nuls).

Loi d'inertie de Sylvester. La signature (p,r)(p,r) ne dépend pas de la réduction choisie : c'est un invariant de qq. (On peut aussi la lire sur les signes des valeurs propres de AA.)

E. Nature d'une forme quadratique

Signature Nature
(n,0)(n,0) définie positive : q(x)>0q(x)>0 pour tout x≠0x\neq0
(0,n)(0,n) définie négative : q(x)<0q(x)<0 pour tout x≠0x\neq0
(p,0)(p,0) avec p<np<n positive dégénérée (q≥0q\ge0, et q(x)=0q(x)=0 pour un x≠0x\neq0)
(p,r)(p,r) avec p,r≥1p,r\ge1 non définie (indéfinie : change de signe)

qq est non dégénérée   ⟺  rg⁡(q)=n  ⟺  det⁡A≠0\iff \operatorname{rg}(q)=n\iff\det A\neq0. Le noyau (radical) ker⁡A\ker A donne les directions kk telles que q(x+k)=q(x)q(x+k)=q(x) pour tout xx ; à ne pas confondre avec les vecteurs isotropes (q(x)=0q(x)=0), qui peuvent exister même si ker⁡A={0}\ker A=\{0\}.

Deux jeux de courbes de niveau dans le plan : a gauche des ellipses concentriques pour une forme quadratique definie positive de signature deux zero ; a droite des hyperboles pour une forme de signature un un, avec leurs asymptotes en pointilles marquant les directions ou la forme s'annule.
Lignes de niveau q(x,y)=1q(x,y)=1 d'une forme quadratique selon sa signature : pour une forme définie positive (signature (2,0)(2,0), ex. x2+xy+y2x^2+xy+y^2), les niveaux sont des ellipses ; pour une forme non définie (signature (1,1)(1,1), ex. x2−y2x^2-y^2), ce sont des hyperboles dont les asymptotes sont les directions où q=0q=0.

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Dans le palier approfondissement (Pro) : Espaces euclidiens — Gram-Schmidt, diagonalisation orthogonale

  • A. Produit scalaire, norme, orthogonalité
  • B. Procédé de Gram-Schmidt
  • C. Projection orthogonale & distance
  • D. Théorème spectral & diagonalisation orthogonale
  • E. Critère de Sylvester
  • F. Applications

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