Mathématiques · Glossaire

Qu'est-ce que « Transposée ; trace » ?

Aussi appelé : trace

Définition 21.5 Mathématiques universitaires — Licence 1 · Chapitre 21 — Matrices

La transposée de A=(aij)Mn,pA = (a_{ij}) \in \mathcal{M}_{n,p} est AT=(aji)Mp,nA^{\mathsf T} = (a_{ji}) \in \mathcal{M}_{p,n} ; elle vérifie (AB)T=BTAT(AB)^{\mathsf T} = B^{\mathsf T} A^{\mathsf T} et (AT)T=A(A^{\mathsf T})^{\mathsf T} = A. La trace d’une matrice carrée est trA=iaii\operatorname{tr} A = \sum_i a_{ii} ; elle est linéaire, et

tr(AB)=tr(BA)(AMn,p, BMp,n).\operatorname{tr}(AB) = \operatorname{tr}(BA) \qquad (A \in \mathcal{M}_{n,p},\ B \in \mathcal{M}_{p,n}).

Exemples

Exemple 21.6 (La trace à l’œuvre)

La projection du Chapitre 20 sur Vect(1,1)\operatorname{Vect}(1,1) parallèlement à Vect(0,1)\operatorname{Vect}(0,1), p(x,y)=(x,x)p(x, y) = (x, x), a pour matrice A=(1010)A = \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 1 & 0\end{pmatrix} dans la base canonique : en effet A2=AA^2 = A, et

trA=1=rkA,\operatorname{tr} A = 1 = \operatorname{rk} A ,

ce qui illustre l’Exercice 21.8 : pour les matrices idempotentes, la trace compte la dimension de l’image, quelle que soit la base biscornue dans laquelle la matrice est écrite. Le mécanisme d’invariance est l’identité tr(AB)=tr(BA)\operatorname{tr}(AB) = \operatorname{tr}(BA) :

tr(P1(AP))=tr((AP)P1)=trA,\operatorname{tr}\bigl(P^{-1}(AP)\bigr) = \operatorname{tr}\bigl((AP)P^{-1}\bigr) = \operatorname{tr} A ,

de sorte que toutes les matrices semblables à AA ont la même trace — le premier invariant numérique d’un endomorphisme, que le déterminant rejoindra au Chapitre 22 (le couple (s,p)(s, p) du devoir maison ci-dessous).

Exemple 21.7 (Symétrique plus antisymétrique)

On dit que AA est symétrique lorsque AT=AA^{\mathsf T} = A, antisymétrique lorsque AT=AA^{\mathsf T} = -A. Toute matrice carrée se décompose de manière unique comme somme de l’une et de l’autre :

A=A+AT2symeˊtrique+AAT2antisymeˊtrique,A = \underbrace{\frac{A + A^{\mathsf T}}{2}}_{\text{symétrique}} + \underbrace{\frac{A - A^{\mathsf T}}{2}}_{\text{antisymétrique}},

et une matrice qui est les deux à la fois est nulle (A=AA = -A) : les deux ensembles sont des sous-espaces supplémentaires de Mn(K)\mathcal{M}_n(K) — l’exact analogue de la décomposition paire/impaire des fonctions (Exemple 18.11), la transposition jouant le rôle de xxx \mapsto -x. Dimensions : une matrice symétrique est libre sur la diagonale et au-dessus, une matrice antisymétrique strictement au-dessus (diagonale nulle) :

n(n+1)2+n(n1)2=n2,\frac{n(n+1)}{2} + \frac{n(n-1)}{2} = n^2 ,

et l’équilibre des comptes est la confirmation, par la formule de Grassmann, du caractère direct de la somme. Pour n=2n = 2 : (1512)=(1332)+(0220)\begin{pmatrix} 1 & 5\\ 1 & 2\end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 3\\ 3 & 2\end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 0 & 2\\ -2 & 0\end{pmatrix}. Les matrices symétriques reviennent comme données du second ordre au Chapitre 25 (le triplet de Monge r,s,tr, s, t), et celles qui sont à la fois symétriques et orthogonales sont classifiées à l’Exercice 23.12.

Lire dans le chapitre →