Lettre D
DÉNOMBRABLE
Un ensemble est qualifié de dénombrable, par définition, lorsqu’il existe une bijection Bien entendu, dès qu’une telle bijection existe, on dispose de sa réciproque On peut donc reformuler : est dit dénombrable tout ensemble « en bijection avec » .
On peut montrer que chacun des ensembles suivants est dénombrable : et
Pour , c’est facile à justifier : l’application est bijective.
Cet exemple se généralise : si est une partie finie de alors l’ensemble (lire : privé de qui est par définition constitué des entiers naturels qui n’appartiennent pas à est dénombrable.
Pour c’est un peu moins évident : on s’en sort en énumérant les entiers relatifs « en zig-zag » . Autrement dit : 0, 1, -1, 2, -2, 3, -3, etc … Cette peut être formalisée en considérant l’application
Il n’est pas difficile de montrer sa bijectivité.
En revanche n’est pas dénombrable. Une preuve de cette affirmation est donnée dans cet article de vulgarisation et vous pourrez suivre, dans la vidéo ci-dessous, pas moins de quatre preuve de ce résultat :
Etant donné est un ensemble , il n’existe aucune surjection (et, en particulier, aucune bijection) de vers . On voit ainsi que est non dénombrable.
La proposition suivante est fondamentale : si est une suite d’ensembles dénombrables, alors est aussi dénombrable.
Les challenges numéros 34, 49 et 73 entrent plus ou moins dans cette thématique. Vous êtes invité(e) à y réfléchir.
DENSE (partie)
Définition
Soient un espace vectoriel normé et soit On dit que est dense dans lorsque tout vecteur de est la limite d’une suite convergente à termes dans
Remarque
Cette définition est présentée ainsi par souci de simplicité. Une version à la fois plus générale et plus officielle serait la suivante :
Soit un espace topologique et soit On dit que est dense dans lorsque (le symbole désigne l’adhérence de dans
Si la topologie de est métrisable (c’est-à-dire : s’il existe une distance sur qui induit sa topologie), cette condition équivaut à l’existence, pour tout d’une suite à termes dans qui converge vers c’est-à-dire telle que :
C’est ce qui se passe pour un espace vectoriel normé, la distance étant celle induite par la norme :
Plus généralement encore, toujours dans le cadre d’un espace topologique , étant données deux parties de telles que on dit que est dense dans lorsque . Attention : à moins de supposer que est un fermé de , il n’y a pas de raison que l’inclusion réciproque soit vraie.
Exemple 1
Dans les parties suivantes sont denses :
- l’ensemble des rationnels
- l’ensemble des irrationnels
Exemple 2
Dans les parties suivantes sont denses :
- l’ensemble des matrice inversibles (qui est aussi un ouvert)
- l’ensemble des matrices diagonalisables
L’un des principaux intérêts de la notion de densité le suivant : pour démontrer une propriété donnée pour chaque élément d’un certain espace, il suffit parfois de l’établir pour les éléments d’une partie dense, puis de passer à la limite.
Voici quelques illustrations de cette idée :
- Si est continue et si pour tout alors
- Si vérifie pour tout alors On peut voir (par linéarité) que pour toute fonction polynomiale puis raisonner par densité grâce au théorème d’approximation uniforme de Weierstrass.
- Si alors On peut d’abord le prouver pour les couples de matrices inversibles, puis utiliser la continuité de l’application et le fait que est une partie dense de
- Si alors On peut prouver cela pour les matrices diagonalisables et utiliser ensuite la continuité du déterminant, de l’exponentielle (complexe et matricielle) et de la trace.
DIAGONALISABLE
Soit un espace vectoriel de dimension finie et soit
Définition 1
est dit diagonalisable lorsqu’il existe une base de formée de vecteurs propres pour Dans une telle base, est représenté par une matrice diagonale, d’où la terminologie.
Définition 2
Une matrice est dite diagonalisable dans (précision indispensable ! voir exemple ci-dessous) lorsque l’endomorphisme de canoniquement associé à est diagonalisable.
Ceci revient à dire qu’il existe un couple tel que :
Exemple
est diagonalisable dans mais pas dans
On note le spectre de et son polynôme caractéristique.
Pour chaque valeur propre on note :
- la dimension du sous-espace propre associé
- la multiplicité de en tant que racine de
Théorème 1
est diagonalisable si, et seulement si, est scindé dans et de plus :
Corollaire
Si est scindé dans et à racines simples, alors est diagonalisable.
Par exemple, l’endomorphisme de canoniquement associé à la matrice triangulaire
est diagonalisable.
Autre exemple, moins immédiat : toute matrice est la limite d’une suite de matrices diagonalisables dans . Autrement dit, l’ensemble des matrices diagonalisables dans est une partie dense de .
Attention : Le corollaire ci-dessus ne donne qu’une condition suffisante (et pas du tout nécessaire) de diagonalisation. Par exemple, une homothétie est évidemment diagonalisable et possède pourtant une valeur propre multiple (en dimension ).
Théorème 2
est diagonalisable si, et seulement s’il existe scindé dans et à racines simples, tel que
Par exemple : tout projecteur de est diagonalisable puisqu’annulé par de même (en caractéristique différente de 2) toute symétrie de est diagonalisable puisqu’annulée par
DISTANCE (à une partie)
Définition
Soient un espace vectoriel normé et une partie non vide .
Pour tout , on note :
Ce réel positif ou nul est appelé la distance du vecteur à la partie
Remarque
Cette définition s’étend naturellement aux espaces métriques, en remplaçant par la distance entre et
Exemple 1
Dans si , alors pour tout :
Exemple 2
Dans muni de sa norme euclidienne, considérons et et notons le disque fermé de centre et de rayon Alors, pour tout , en notant :
on a :
Dans l’illustration ci-dessous, est l’union de trois ellipses.
Pour certains points, la distance à est atteinte une fois, pour d’autres deux fois. Il existe même deux points pour lesquelles elle est atteinte trois fois (on pourrait qualifier ces points de points triples) : l’un d’eux a été représenté; sauriez-vous localiser l’autre ?
Voici quelques résultats de base, à connaître …
1 – Vecteurs à distance nulle. D’une manière générale :
où désigne l’adhérence de
En particulier, si est fermé alors les vecteurs qui sont à distance nulle de sont exactement les éléments de
Sans cette hypothèse, il reste que mais l’implication réciproque est fausse. Par exemple, dans :
2 – Continuité. On peut montrer que l’application
est 1-lipschitzienne, ce qui signifie que :
Ceci montre notamment la continuité (et même l’uniforme continuité) de
On peut s’interroger sur la différentiabilité de , mais c’est une question plus délicate, qui fait intervenir les propriétés géométriques et topologiques de
3 – Distance atteinte. Si est un compact de alors (propriété générale d’une application continue sur un compact et à valeurs réelles), pour tout il existe tel que :
En général, le vecteur n’est pas unique : penser à un cercle du plan euclidien et son centre … la distance de à qui est bien sûr égale au rayon, est atteinte une infinité de fois (en tout point de
Et sans hypothèse de compacité, l’existence d’un tel n’est pas assurée : considérer cette fois un disque ouvert de centre et de rayon ainsi qu’un point extérieur à Alors et cette distance n’est pas atteinte.
4 – Projection orthogonale. Dans le cadre des espaces préhilbertiens, le théorème de la projection orthogonale donne des informations sur la distance d’un vecteur à un sous-espace de dimension finie (ou, plus généralement, à une partie non vide, convexe et complète). Voir cet article.
DUPLICATION (trigonométrie)
En trigonométrie circulaire, les formules :
(1)
et(2)
sont appelées formules de duplication du sinus et du cosinus, respectivement. Elles sont valables pour tout . Elles doivent leur nom au fait qu’elles permettent de relier les lignes trigonométriques d’un angle à celles de l’angle double (ou de l’angle moitié, selon le point de vue …).Grâce à la formule fondamentale la relation peut encore s’écrire :
ou encore :
Ces deux dernières formules, peuvent à leur tour être ré-écrites comme des formules de linéarisation :
Par division membre de et on obtient la formule de duplication pour la fonction tangente :
valable pour tout avec :
On a essentiellement la même chose en trigonométrie hyperbolique. En effet, pour tout :
(1′)
(2′)
Là encore, la formule fondamentale permet de reformuler :ou bien :
puis d’en tirer les formules de linéarisation :
Par division membre à membre de et on obtient la formule de duplication pour la tangente hyperbolique :
valable pour tout