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Mathématiques · Glossaire

Qu'est-ce que « Annulateur » ?

Définition 2.5 Mathématiques universitaires — Licence 2 · Chapitre 2 — Algèbre linéaire

Pour un sous-espace F⊆EF \subseteq E, l’annulateur est

F∘={φ∈E∗:φ∣F=0},F^{\circ} = \{\varphi \in E^* : \varphi|_F = 0\},

un sous-espace de E∗E^*.

Exemples

Exemple 2.7 (Un annulateur, dans les deux sens)

Soit F=Vect⁡((1,2,1), (1,0,−1))⊆R3F = \operatorname{Vect}\bigl((1, 2, 1),\ (1, 0, -1)\bigr) \subseteq \R^3. Une forme φ=a e1∗+b e2∗+c e3∗\varphi = a\,e_1^* + b\,e_2^* + c\,e_3^* annule FF ssi

a+2b+c=0eta−c=0,a + 2b + c = 0 \qquad\text{et}\qquad a - c = 0 ,

c’est-à-dire c=ac = a et b=−ab = -a : F∘=R (e1∗−e2∗+e3∗)F^\circ = \R\,(e_1^* - e_2^* + e_3^*), de dimension 3−2=13 - 2 = 1 comme le Théorème 2.6 l’exige. Lu à l’envers : F={(x,y,z):x−y+z=0}F = \{(x, y, z) : x - y + z = 0\} — le plan retrouvé comme noyau de l’unique forme engendrant F∘F^\circ. Passer d’une famille génératrice à des équations est calculer un annulateur ; passer des équations à un paramétrage est calculer un préannulateur. (Vérification : les deux vecteurs générateurs vérifient x−y+z=0x - y + z = 0.)

Exemple 2.11 (Le rang lu des deux côtés)

Soit

A=(120101111312).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 1\\ 1 & 3 & 1 & 2 \end{pmatrix} .

Rang par colonnes : la troisième ligne est la somme des deux premières, donc rk⁡A≤2\operatorname{rk} A \leq 2 ; les colonnes 11 et 22 sont libres : rk⁡A=2\operatorname{rk} A = 2. Le noyau de la transposée : résoudre ATy=0A^{\mathsf T}y = 0 donne y∈R (1,1,−1)y \in \R\,(1, 1, -1), donc ker⁡AT\ker A^{\mathsf T} est de dimension 1=3−21 = 3 - 2 : exactement (im⁡A)∘(\operatorname{im} A)^\circ sous l’identification de (R3)∗(\R^3)^* avec les vecteurs lignes, comme la Proposition 2.10 l’affirme — l’unique relation « ligne3_3 = ligne1_1 + ligne2_2 » est l’annulateur de l’espace des colonnes. Le rang par lignes (22 lignes libres) et le rang par colonnes coïncident non par hasard mais parce que les deux égalent rk⁡A=rk⁡AT\operatorname{rk} A = \operatorname{rk} A^{\mathsf T}.

Exemple 2.24 (L’accouplement de trace scinde l’espace des matrices)

Sur M2(R)\mathcal{M}_2(\R) avec l’accouplement ⟨A,B⟩=tr⁡(AB)\langle A, B\rangle = \operatorname{tr}(AB) de l’Exercice 2.9 : décomposons M=(1423)M = \left(\begin{smallmatrix}1 & 4\\ 2 & 3\end{smallmatrix}\right) en parties symétrique et antisymétrique,

M=S+A,S=12(M+MT)=(1333),A=12(M−MT)=(01−10).M = S + A, \qquad S = \tfrac12(M + M^{\mathsf T}) = \begin{pmatrix}1 & 3\\ 3 & 3\end{pmatrix}, \qquad A = \tfrac12(M - M^{\mathsf T}) = \begin{pmatrix}0 & 1\\ -1 & 0\end{pmatrix}.

Alors tr⁡(SA)=tr⁡(−31−33)=0\operatorname{tr}(SA) = \operatorname{tr} \left(\begin{smallmatrix}-3 & 1\\ -3 & 3\end{smallmatrix}\right) = 0 : les deux parties sont « orthogonales » pour l’accouplement de trace — une instance du fait général (démontré dans le problème du week-end de ce chapitre) que les matrices antisymétriques forment exactement l’annulateur des symétriques. La dualité voit la décomposition Mn=Sn⊕An\mathcal{M}_n = \mathcal{S}_n \oplus \mathcal{A}_n avant tout choix de produit scalaire.

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