Eclats de vers : Matemat : Théorie spectrale
Table des matières
\( \newenvironment{Eqts} { \begin{equation*} \begin{gathered} } { \end{gathered} \end{equation*} } \newenvironment{Matrix} {\left[ \begin{array}} {\end{array} \right]} \)
\label{spectral}
1. Progression géométrique
Soit un espace de Hilbert \(H\) et une application linéaire \(A : H \mapsto H\). On voit que :
\begin{align} \sum_{k = 0}^n A^k &= \identite + A + A^2 + ... + A^n \) \( A \circ \sum_{k = 0}^n A^k &= A + A^2 + A^3 + ... + A^{n + 1} \end{align}En soustrayant ces deux équations, on obtient :
\[(\identite - A) \circ \sum_{k = 0}^n A^k = \identite - A^{n + 1}\]
On montre de même que :
\[\left[ \sum_{k = 0}^n A^k \right] \circ (\identite - A) = \identite - A^{n + 1}\]
1.1. Infinie
Si \(\norme{A} \strictinferieur 1\), on a \(\norme{A^n} \le \norme{A}^n \to 0\) lorsque \(n \to \infty\) et donc \(A^n \to 0\). On en déduit que :
\[(\identite - A) \circ \sum_{k = 0}^{+\infty} A^k = \lim_{n \to \infty} (\identite - A^{n + 1}) = \identite\]
On a aussi :
\[\left[ \sum_{k = 0}^{+\infty} A^k \right] \circ (\identite - A) = \identite\]
On en déduit que :
\[(\identite - A)^{-1} = \sum_{k = 0}^{+\infty} A^k\]
2. Convergence
Soit une application linéaire continue \(A : H \mapsto H\). Choisissons \(\lambda \in \setC\) tel que \(\norme{A} \strictinferieur \abs{\lambda}\). On a :
\[\norme{A^k} \le \norme{A}^k \strictinferieur \abs{\lambda}^k\]
Posons \(r = \norme{A} / \abs{\lambda} \strictinferieur 1\) et divisons par le module de \(\lambda\) puissance \(k\) :
\[\frac{ \norme{A^k} }{ \abs{\lambda}^k } \le \frac{ \norme{A}^k }{ \abs{\lambda}^k } = r^k \strictinferieur 1\]
On en déduit que :
\[\sum_{k = 0}^n \frac{ \norme{A^k} }{ \abs{\lambda}^k } \le \sum_{k = 0}^n r^k = \frac{1 - r^k}{1 - r} \le \unsur{1 - r}\]
La suite des :
\[S_n = \sum_{k = 0}^n \frac{ \norme{A^k} }{ \abs{\lambda}^k }\]
étant croissante et bornée, elle converge vers son supremum :
\[S = \sum_{k = 0}^{+\infty} \frac{ \norme{A^k} }{ \abs{\lambda}^k } = \lim_{n \to \infty} S_n = \sup_{n \in \setN} S_n\]
Soit \(x \in H\) et la suite définie par \(u_0 = x\) et :
\[u_n = \sum_{k = 0}^n \unsur{\lambda^k} \cdot A^k(x)\]
Pour tout \(m,n \in \setN\) avec \(m \ge n\), on a :
\[\norme{u_m - u_n} = \norme{\sum_{k = n + 1}^m \unsur{\lambda^k} \cdot A^k(x)} \le \sum_{k = n + 1}^m \frac{ \norme{A^k(x)} }{ \abs{\lambda}^k }\]
Majorons par la norme de \(A^k\), puis la norme de \(A\) puissance \(k\) :
\[\norme{u_m - u_n} \le \left[ \sum_{k = n + 1}^m \frac{ \norme{A^k} }{ \abs{\lambda}^k } \right] \cdot \norme{x} \le \left[ \sum_{k = n + 1}^m \frac{ \norme{A}^k }{ \abs{\lambda}^k } \right] \cdot \norme{x}\]
et effectuons le changement de variable \(i = k - (n + 1)\). Il vient :
\[\norme{u_m - u_n} \le \frac{ \norme{A}^{n + 1} }{ \abs{\lambda}^{n + 1} } \left[ \sum_{i = 0}^{m - n - 1} \frac{ \norme{A}^i }{ \abs{\lambda}^i } \right] \cdot \norme{x} = r^{n + 1} \cdot S_{m - n - 1} \cdot \norme{x}\]
Mais comme \(S_{m - n - 1} \le S\), on a finalement :
\[\norme{u_m - u_n} \le r^{n + 1} \cdot S \cdot \norme{x}\]
qui converge vers \(0\) lorsque \(n \to \infty\). La suite des \(u_n\) est donc de Cauchy et converge vers un certain \(L(x) \in H\), ce qui définit l'application \(L : H \mapsto H\), que l'on note :
\[L = \sum_{k = 0}^{+\infty} \unsur{\lambda^k} \cdot A^k\]
2.1. Continuité
Cette application est de norme finie et donc continue car pour tout \(n \in \setN\) :
\[\norme{u_n} \le \left[ \sum_{k = 0}^n \frac{ \norme{A}^k }{ \abs{\lambda}^k } \right] \cdot \norme{x} = \frac{ 1 - r^{n + 1} }{1 - r} \cdot \norme{x} \le \frac{\norme{x}}{1 - r}\]
On a donc :
\[\norme{L(x)} = \lim_{n \to \infty} \norme{u_n} \le \frac{\norme{x}}{1 - r}\]
d'où :
\[\norme{L} \le \unsur{1 - r}\]
2.2. Inverse
Comme l'application \(B = A / \lambda\) vérifie \(\norme{B} \strictinferieur 1\), on a :
\( (\lambda \cdot \identite - A) \circ (\unsur{\lambda} \cdot L) = (\identite - \unsur{\lambda} \cdot A) \circ L = \identite \)
\( (\unsur{\lambda} \cdot L) \circ (\lambda \cdot \identite - A) = L \circ (\identite - \unsur{\lambda} \cdot A) = \identite \)
et donc :
\[(\lambda \cdot \identite - A)^{-1} = \unsur{\lambda} \cdot L\]
3. Exponentielle
Soit une application linéaire continue \(A : H \mapsto H\). Sous réserve de convergence, on définit l'opérateur \(\exp(A)\) associé par :
\[\exp(A) = \sum_{k = 0}^{+\infty} \unsur{k !} \cdot A^k\]
On a donc :
\[\exp(A)(u) = \sum_{k = 0}^{+\infty} \unsur{k !} \cdot A^k(u)\]
pour tout \(u \in H\).