Mathématiques · Glossaire

Qu'est-ce que « Sous-espace vectoriel » ?

Définition 18.3 Mathématiques universitaires — Licence 1 · Chapitre 18 — Espaces vectoriels

FEF \subseteq E est un sous-espace vectoriel lorsque 0EF0_E \in F et que FF est stable par addition et par multiplication externe — de façon équivalente :

Fetx,yF, λK,x+λyF.F \neq \emptyset \qquad\text{et}\qquad \forall x, y \in F,\ \forall \lambda \in K,\quad x + \lambda y \in F .

Un sous-espace vectoriel est lui-même un espace vectoriel. Toute intersection de sous-espaces est un sous-espace ; une réunion ne l’est presque jamais (même démonstration qu’à Exercice 7.6).

Exemples

Exemple 18.4

Dans F(R,R)\mathcal{F}(\R, \R) : les fonctions continues, les fonctions dérivables, les polynômes de degré n\leq n (notés Kn[X]K_n[X] à l’intérieur de K[X]K[X]), les solutions d’une équation différentielle linéaire homogène (le Théorème 5.10 disait exactement cela). Contre-exemples : {f:f(0)=1}\{f : f(0) = 1\} (pas de vecteur nul), les polynômes de degré exactement nn (non stable par addition).

Exemple 18.5 (Sous-espace ou non : quatre verdicts, argumentés)

Dans l’espace des suites réelles :

  • {u:u borneˊe}\{u : u \text{ bornée}\} est un sous-espace : 00 est bornée, et si unM\abs{u_n} \leq M, vnM\abs{v_n} \leq M', alors un+λvnM+λM\abs{u_n + \lambda v_n} \leq M + \abs\lambda M'.
  • {u:un1}\{u : u_n \to 1\} n’en est pas un : la suite nulle manque (et la somme de deux membres tend vers 22).
  • {u:u monotone}\{u : u \text{ monotone}\} n’en est pas un : un=nu_n = n et vn=n+(1)nv_n = -n + (-1)^n sont monotones, leur somme (1)n(-1)^n ne l’est pas ; c’est la stabilité par addition qui tombe en défaut, alors même que l’ensemble contient 00 et tous les multiples scalaires de ses membres.
  • {u:un+1=un2}\{u : u_{n+1} = u_n^2\} n’en est pas un : il contient 00 mais 2u2u s’en échappe dès que uu en est un membre non nul (2un+1(2un)22u_{n+1} \neq (2u_n)^2 en général) — l’élévation au carré est la non-linéarité coupable.

L’ordre de travail est toujours le même : tester 00 d’abord (le moins cher), puis la stabilité — et pour réfuter, un seul contre-exemple explicite vaut mieux que n’importe quelle quantité de doute.

Exemple 18.12 (Un couple de supplémentaires dans Kn[X]K_n[X])

Fixons aKa \in K et posons F={PKn[X]:P(a)=0}F = \{P \in K_n[X] : P(a) = 0\}, G=Vect(1)G = \operatorname{Vect}(1) (les constantes). Alors Kn[X]=FGK_n[X] = F \oplus G. En effet FGF \cap G est formé des constantes s’annulant en aa, c’est-à-dire {0}\{0\} ; et tout PP se décompose en

P=(PP(a))F+P(a)G.P = \underbrace{\bigl(P - P(a)\bigr)}_{\in F} + \underbrace{P(a)}_{\in G} .

La décomposition mérite d’être mémorisée : retrancher la valeur en un point est la façon standard de projeter sur les « fonctions s’annulant en aa ». Remarquons que FF est un gros sous-espace et GG un tout petit ; un couple de supplémentaires n’a aucune raison d’être équilibré.

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