On considère un K-espace vectoriel E de dimension finie et un endomorphisme u de cet espace. Une décomposition de Frobenius est une décomposition de E en somme directe de sous-espaces dits cycliques, telle que les polynômes minimaux (ou caractéristiques) respectifs des restrictions de u aux facteurs sont les facteurs invariants de u. La décomposition de Frobenius peut s'effectuer sur un corps quelconque : on ne suppose pas ici que K est algébriquement clos.

Soit x un vecteur de E, l'ensemble

${\displaystyle I_{x}=\{P\in K[X]\mid P(u)(x)=0\))$

est un idéal de K[X] non réduit à 0 (d'après le théorème de Cayley-Hamilton, le polynôme caractéristique est un polynôme non nul appartenant à cet idéal) ; il est donc engendré par un unique polynôme unitaire ${\displaystyle \pi _{u,x))$ appelé polynôme conducteur de u en x, ou parfois polynôme minimal local de u en x.

Soit x un vecteur de E, l'ensemble

${\displaystyle S_{x}=\{P(u)(x)\mid P\in K[X]\))$

est un sous-espace vectoriel de E stable par u appelé sous-espace u-cyclique engendré par x, ou encore clôture u-stable de x.

Soit ${\displaystyle P\in K[X]}$, on a ${\displaystyle P\in I_{x))$ si et seulement si ${\displaystyle \forall y\in S_{x},\ P(u)(y)=0}$. Ainsi le polynôme conducteur ${\displaystyle \pi _{u,x))$ est le polynôme minimal de l'endomorphisme induit par u sur le sous-espace S_x.

La dimension de S_x est égale au degré du polynôme ${\displaystyle \pi _{u,x))$.

Pour tout vecteur x de E, le polynôme conducteur ${\displaystyle \pi _{u,x))$ divise le polynôme minimal ${\displaystyle \pi _{u))$ de u. On dira que x est u-maximum lorsque ${\displaystyle \pi _{u,x}=\pi _{u))$. La décomposition de Frobenius s'appuie sur les deux résultats suivants (démontrés sur Wikiversité) :

• tout endomorphisme u admet un vecteur u-maximum ;
• pour tout vecteur u-maximum x, S_x admet un supplémentaire stable par u.

En procédant par récurrence, on parvient alors à la décomposition de Frobenius.

Il existe une suite de vecteurs ${\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{p))$ de E telle que

• ${\displaystyle E=S_{x_{1))\oplus S_{x_{2))\oplus \dots \oplus S_{x_{p))}$
• ${\displaystyle \pi _{u,x_{p))\mid \dots \mid \pi _{u,x_{2))\mid \pi _{u,x_{1))}$

Les polynômes ${\displaystyle \pi _{u,x_{i))}$ ne dépendent pas du choix des vecteurs ${\displaystyle x_{i))$, ce sont les facteurs invariants de u. Le polynôme minimal est ${\displaystyle \pi _{u}=\pi _{u,x_{1))}$ et le polynôme caractéristique est ${\displaystyle \chi _{u}=\pi _{u,x_{1))\pi _{u,x_{2))\dots \pi _{u,x_{p))}$.

Deux endomorphismes sont semblables si et seulement s'ils ont les mêmes facteurs invariants.

Alternativement, on peut voir le théorème de décomposition de Frobenius comme un corollaire immédiat du théorème des facteurs invariants en effectuant la correspondance entre le ${\displaystyle \mathbb {K} }$-espace-vectoriel ${\displaystyle E}$ et le ${\displaystyle \mathbb {K} [X]}$-module ${\displaystyle (E,u)}$ muni du produit externe défini par ${\displaystyle P\cdot _{u}x=P(u)(x)}$. Toutefois, le théorème des facteurs invariants est bien plus difficile à démontrer en toute généralité que la preuve décrite ici, qui utilise des techniques d'algèbre linéaire.

Les endomorphismes induits par u sont des endomorphismes cycliques dont il ne reste plus qu'à étudier les propriétés spécifiques.

On dit que u est un endomorphisme cyclique s'il existe un élément x de E tel que S_x = E.

On peut caractériser les endomorphismes cycliques de plusieurs manières : un endomorphisme u de E est cyclique si et seulement si :

• le degré du polynôme minimal de u est égal à la dimension de E ;
• le polynôme minimal et le polynôme caractéristique de u sont égaux (au signe près) ;
• un endomorphisme commute avec u (si et) seulement si c'est un polynôme en u ;
• il existe une base de E dans laquelle la matrice de u est une matrice compagnon. C'est alors la matrice compagnon du polynôme minimal de u.

• La décomposition de Frobenius permet d'étudier le commutant et le bicommutant d'un endomorphisme.
• Elle fournit un système complet d'invariants de similitude d'une matrice carrée, ce qui permet de démontrer élégamment que :
  • toute matrice carrée est semblable à sa transposée (on le démontre manuellement pour une matrice compagnon et cela suffit) ;
  • si deux matrices carrées à coefficients dans un corps K sont semblables via une matrice inversible à coefficients dans une extension de K, alors elle le sont aussi via une matrice inversible à coefficients dans K.

J. Fresnel, Algèbre des matrices, Hermann, 1997, § A 4.1, p. 139-141

v · m Algèbre linéaire générale
Vecteur Scalaire Combinaison linéaire Espace vectoriel Matrice
Famille de vecteurs	Famille génératrice Famille libre (indépendance linéaire) Base Théorème de la base incomplète Théorème de la dimension pour les espaces vectoriels Rang Colinéarité
Sous-espace	Sous-espace vectoriel Somme de Minkowski Somme directe Sous-espace supplémentaire Dimension Codimension Droite Plan Hyperplan
Morphisme et notions relatives	Application linéaire Noyau Conoyau Lemme des noyaux Pseudo-inverse Théorème de factorisation Théorème du rang Équation linéaire Système d'équations linéaires Élimination de Gauss-Jordan Forme linéaire Espace dual Orthogonalité Base duale Endomorphisme linéaire Valeur propre, vecteur propre et espace propre Projecteur Symétrie Matrice diagonalisable Diagonalisation Endomorphisme nilpotent
Dimension finie	Espace vectoriel de dimension finie Trace Déterminant Polynôme caractéristique Polynôme d'endomorphisme Théorème de Cayley-Hamilton Polynôme minimal d'un endomorphisme Invariants de similitude Réduction d'endomorphisme Réduction de Jordan Décomposition de Dunford Décomposition de Frobenius
Enrichissements de structure	Norme Produit scalaire Forme quadratique Espace vectoriel topologique Orientation Algèbre sur un corps Algèbre de Lie Complexe différentiel
Développements	Théorie des matrices Représentation de groupe Analyse fonctionnelle Algèbre multilinéaire Module sur un anneau

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