$$\newcommand{\mtn}{\mathbb{N}}\newcommand{\mtns}{\mathbb{N}^*}\newcommand{\mtz}{\mathbb{Z}}\newcommand{\mtr}{\mathbb{R}}\newcommand{\mtk}{\mathbb{K}}\newcommand{\mtq}{\mathbb{Q}}\newcommand{\mtc}{\mathbb{C}}\newcommand{\mch}{\mathcal{H}}\newcommand{\mcp}{\mathcal{P}}\newcommand{\mcb}{\mathcal{B}}\newcommand{\mcl}{\mathcal{L}} \newcommand{\mcm}{\mathcal{M}}\newcommand{\mcc}{\mathcal{C}} \newcommand{\mcmn}{\mathcal{M}}\newcommand{\mcmnr}{\mathcal{M}_n(\mtr)} \newcommand{\mcmnk}{\mathcal{M}_n(\mtk)}\newcommand{\mcsn}{\mathcal{S}_n} \newcommand{\mcs}{\mathcal{S}}\newcommand{\mcd}{\mathcal{D}} \newcommand{\mcsns}{\mathcal{S}_n^{++}}\newcommand{\glnk}{GL_n(\mtk)} \newcommand{\mnr}{\mathcal{M}_n(\mtr)}\DeclareMathOperator{\ch}{ch} \DeclareMathOperator{\sh}{sh}\DeclareMathOperator{\th}{th} \DeclareMathOperator{\vect}{vect}\DeclareMathOperator{\card}{card} \DeclareMathOperator{\comat}{comat}\DeclareMathOperator{\imv}{Im} \DeclareMathOperator{\rang}{rg}\DeclareMathOperator{\Fr}{Fr} \DeclareMathOperator{\diam}{diam}\DeclareMathOperator{\supp}{supp} \newcommand{\veps}{\varepsilon}\newcommand{\mcu}{\mathcal{U}} \newcommand{\mcun}{\mcu_n}\newcommand{\dis}{\displaystyle} \newcommand{\croouv}{[\![}\newcommand{\crofer}{]\!]} \newcommand{\rab}{\mathcal{R}(a,b)}\newcommand{\pss}[2]{\langle #1,#2\rangle} $$
Bibm@th
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Inégalité de Hadamard

Soit $M\in\mathcal M_n(\mathbb C)$ dont les vecteurs colonnes sont $X_1,\dots,X_n$. On note $\|X_i\|_2$ la norme euclidienne de $X_i$. Précisément, $$\textrm{si }X_i=\begin{pmatrix} a_1\\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix}\textrm{ alors }\|X_i\|_2=\sqrt{|a_1|^2+\cdots+|a_n|^2}. $$

Théorème : On a l'inégalité suivante : $$|\det(M)|\leq \|X_1\|_2\cdots \|X_n\|_2.$$

Dans le cas où aucun des $X_i$ n'est nul, on a égalité si, et seulement si, les vecteurs $X_1,\dots, X_n$ sont orthogonaux deux à deux.

La démonstration de cette inégalité n'est pas très difficile. Effectuons la pour une matrice réelle. Si les vecteurs colonnes $(X_1,\dots,X_n)$ sont liés, le déterminant est nul et l'inégalité est triviale. Sinon, $(X_1,\cdots,X_n)$ forme une base de $\mathbb R^n$ auquel on peut appliquer le procédé de Schmidt pour obtenir une base orthonormale $(U_1,\cdots,U_n)$ tel que pour tout $p\in\{1,\dots,n\}$, $$\textrm{vect}(X_1,\cdots,X_p)=\textrm{vect}(U_1,\dots,U_p).$$ Si $P$ est la matrice de passage de $(U_1,\cdots,U_n)$ à $(X_1,\cdots,X_n)$, $P$ est une matrice triangulaire supérieure. Remarquons que $M$ est la matrice de passage de la base canonique $(e_1,\cdots,e_n)$ à $(X_1,\cdots,X_n)$, et notons $B$ la matrice des vecteurs colonnes $(U_1,\cdots,U_n)$. Les formules de changement de base donnent $M=BP$. D'autre part, $B$ est une matrice orthogonale (c'est une matrice de passage d'une base orthonormale à une autre), et en particulier, $|det(B)|=1.$ On a donc : $$|\det(M)|=|\det(P)|=|p_{1,1}|\cdots |p_{n,n}|$$ puisque $P$ est triangulaire supérieure. Mais, $$|p_{i,i}|=|\langle X_i,U_i\rangle|\leq \|X_i\|_2$$ et ceci achève de prouver le résultat.

Géométriquement, l'inégalité exprime que, pour des côtés de longueur donnée, un parallélépipède est de volume maximal s'il est rectangle.

Cette inégalité a été démontrée pour la première fois par Jacques Hadamard en 1893.
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