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Diagonalisation et trigonalisation : QCM de maths spé

    Diagonalisation et trigonalisation : QCM de maths spé
    Ce QCM de maths spé vérifie la maîtrise de la diagonalisation, de la trigonalisation et des matrices nilpotentes, avec leurs applications aux puissances de matrices et aux récurrences linéaires. Ainsi, ce questionnaire à choix multiples reprend le chapitre Diagonalisation, trigonalisation et nilpotence du programme de maths spé (MP, deuxième année de classe préparatoire), en dix questions corrigées. De plus, chaque réponse est justifiée dès le clic. Enfin, le score final indique ce qu’il reste à revoir.
    🎓 Diagonalisation et trigonalisation - QCM de maths spé
    Score : 0 / 10
    Répondues : 0 / 10
    Question 1
    Un endomorphisme \(u\) d’un espace de dimension finie est diagonalisable si et seulement si :
    A \(\dim E_\lambda(u) = m_\lambda\) pour toute valeur propre \(\lambda\)
    B \(\chi_u\) est scindé et \(\dim E_\lambda(u) = m_\lambda\) pour toute valeur propre \(\lambda\)
    C \(\chi_u\) est scindé à racines simples
    D \(\chi_u\) est scindé
    Question 2
    Pourquoi la matrice \(\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}\) n’est-elle pas diagonalisable ?
    A elle est triangulaire mais non diagonale
    B \(\dim E_1 = 1\) alors que \(1\) est valeur propre double
    C son polynôme caractéristique n’est pas scindé
    D elle n’est pas inversible
    Question 3
    Soit \(A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 2 & 1 \end{pmatrix}\), de valeurs propres \(3\) et \(-1\). Que vaut le coefficient en position \((1,1)\) de \(A^n\) ?
    A \(\frac{3^n - (-1)^n}{2}\)
    B \(\frac{3^n + 1}{2}\)
    C \(3^n\)
    D \(\frac{3^n + (-1)^n}{2}\)
    Question 4
    Soit \(A \in \mathcal{M}_3(\mathbb{C})\) telle que \(\chi_A = (X - 1)(X - 2)^2\). Que valent \(\mathrm{tr}(A)\) et \(\det A\) ?
    A \(3\) et \(2\)
    B \(4\) et \(5\)
    C \(5\) et \(4\)
    D \(5\) et \(-4\)
    Question 5
    Une matrice \(A \in \mathcal{M}_n(\mathbb{C})\) est nilpotente si et seulement si :
    A \(\mathrm{tr}(A) = 0\)
    B \(0\) est valeur propre de \(A\)
    C \(\det A = 0\)
    D \(\chi_A = X^n\)
    Question 6
    Quel est l’indice de nilpotence de \(N = \begin{pmatrix} 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \end{pmatrix}\) ?
    A \(3\)
    B \(4\)
    C \(2\)
    D \(6\)
    Question 7
    Laquelle des affirmations suivantes est vraie ?
    A toute matrice de \(\mathcal{M}_n(\mathbb{C})\) est diagonalisable dans \(\mathcal{M}_n(\mathbb{C})\)
    B toute matrice symétrique de \(\mathcal{M}_n(\mathbb{C})\) est diagonalisable
    C toute matrice de \(\mathcal{M}_n(\mathbb{C})\) est trigonalisable dans \(\mathcal{M}_n(\mathbb{C})\)
    D toute matrice de \(\mathcal{M}_n(\mathbb{R})\) est trigonalisable dans \(\mathcal{M}_n(\mathbb{R})\)
    Question 8
    Soit \(A = \begin{pmatrix} 4 & -2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\). Quelle matrice \(P\) vérifie \(P^{-1} A P = \mathrm{diag}(2, 3)\) ?
    A \(\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\)
    B \(\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix}\)
    C \(\begin{pmatrix} 1 & -2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\)
    D \(\begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}\)
    Question 9
    Soit \(A \in \mathcal{M}_n(\mathbb{K})\) ayant \(n\) valeurs propres distinctes. Alors :
    A \(A\) est inversible
    B \(A\) n’est pas forcément diagonalisable si \(\mathbb{K} = \mathbb{R}\)
    C \(A\) est diagonalisable et ses sous-espaces propres sont des droites
    D \(A\) est diagonalisable, mais un sous-espace propre peut être un plan
    Question 10
    La suite définie par \(u_0 = 0\), \(u_1 = 3\) et \(u_{n+2} = u_{n+1} + 2u_n\) s’écrit (la matrice compagnon associée a pour valeurs propres \(2\) et \(-1\)) :
    A \(u_n = 2^n - (-1)^n\)
    B \(u_n = 2^n - 1\)
    C \(u_n = 2^n + (-1)^n\)
    D \(u_n = 3 \times 2^{n-1}\)

    🎉 QCM terminé !

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    Ce que vérifie ce QCM de diagonalisation et trigonalisation en maths spé

    Les questions mêlent énoncés du cours, calculs courts et pièges de raisonnement. En particulier, elles portent sur :

    • le critère de diagonalisabilité : \(\chi_u\) scindé et \(\dim E_\lambda = m_\lambda\) ;
    • le cas suffisant de \(n\) valeurs propres distinctes ;
    • la trigonalisabilité, équivalente à un polynôme caractéristique scindé ;
    • la trace et le déterminant comme somme et produit des valeurs propres ;
    • les matrices nilpotentes et leur indice de nilpotence.

    L’erreur la plus fréquente

    L’erreur classique : croire qu’une matrice est diagonalisable parce que son polynôme caractéristique est scindé. Cela prouve seulement qu’elle est trigonalisable : \(\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}\) a \(\chi = (X – 1)^2\) et n’est pas diagonalisable.

    Comment réviser avant de refaire le test

    Après avoir diagonalisé, vérifiez toujours \(AP = PD\) colonne par colonne : chaque colonne de \(P\) doit être un vecteur propre associé à la valeur propre placée au même rang dans \(D\). Pour les puissances, testez votre formule avec \(n = 0\) et \(n = 1\). Ensuite, refaites le questionnaire quelques jours plus tard, sans relire les corrections. C’est en effet le meilleur moyen de vérifier que la notion est fixée.

    Les autres QCM de maths spé

    Dans la continuité du programme, voici les chapitres voisins : Anneaux, idéaux et Z/nZ, Éléments propres, Polynômes d’endomorphismes, Espaces vectoriels normés. Par ailleurs, le sommaire des QCM de maths spé rassemble les 26 chapitres de l’année. Enfin, la page des QCM de maths du CP au post-bac présente tous les niveaux, de l’école primaire à la licence.

    Questions fréquentes

    Une matrice symétrique complexe est-elle toujours diagonalisable ?

    Non : le théorème spectral concerne les matrices symétriques réelles. La matrice \(\begin{pmatrix} 1 & i \\ i & -1 \end{pmatrix}\) est symétrique, nilpotente et non nulle, donc non diagonalisable.

    Comment prouver rapidement qu’une matrice nilpotente non nulle n’est pas diagonalisable ?

    Son spectre est \(\{0\}\) ; si elle était diagonalisable, elle serait semblable à la matrice nulle, donc nulle.

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