Utiliser la méthode de Gauss pour trouver une base orthogonale

Utiliser la Méthode de Gauss pour Trouver une Base Orthogonale

Quand on parle de « base orthogonale », on pense immédiatement au procédé de Gram-Schmidt. Cependant, il existe une autre approche puissante qui vient de l’étude des formes quadratiques : la réduction de Gauss. Cette méthode ne part pas d’un produit scalaire, mais d’une forme quadratique $q$, et permet de construire une base qui est orthogonale pour la forme polaire $\phi$ associée à $q$.

La Méthode via le Changement de Base

L’idée est de voir la réduction de Gauss comme un changement de coordonnées qui simplifie l’expression de la forme quadratique.

  1. Réduire la forme quadratique : On applique l’algorithme de Gauss à $q(x_1, \dots, x_n)$ pour l’écrire comme une somme de carrés de formes linéaires indépendantes :
    $q(X) = \alpha_1 L_1(X)^2 + \alpha_2 L_2(X)^2 + \dots + \alpha_n L_n(X)^2$.
  2. Identifier la matrice de changement de coordonnées : On pose $X’ = (L_1(X), \dots, L_n(X))^T$. La relation est de la forme $X’ = QX$, où $Q$ est la matrice dont les lignes sont les coefficients des formes linéaires $L_i$.
  3. Inverser la matrice : On calcule la matrice de passage $P=Q^{-1}$. Cette matrice fait le chemin inverse : elle exprime les anciennes coordonnées en fonction des nouvelles ($X=PX’$).
  4. Extraire la base orthogonale : Les colonnes de la matrice de passage $P$ sont les vecteurs de la nouvelle base $(v_1, \dots, v_n)$. Cette base est orthogonale pour la forme polaire $\phi$ de $q$.

Exemple 1 : Forme quadratique sur $\mathbb{R}^2$

Soit $q(x,y) = x^2 + 2xy + 2y^2$.

1. Réduction de Gauss :
$q(x,y) = (x^2+2xy) + 2y^2 = (x+y)^2 – y^2 + 2y^2 = (x+y)^2 + y^2$.
Les formes linéaires sont $L_1(x,y)=x+y$ et $L_2(x,y)=y$.

2. Matrice de changement de coordonnées :
$Q = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$.

3. Matrice de passage :
$P = Q^{-1} = \begin{pmatrix} 1 & -1 \\ 0 & 1 \end{pmatrix}$.

4. Base orthogonale :
Les colonnes de $P$ nous donnent la base $\mathcal{B}’=(v_1, v_2)$ avec $v_1=(1,0)$ et $v_2=(-1,1)$.
Vérifions : la forme polaire est $\phi((x_1,y_1),(x_2,y_2)) = x_1x_2 + (x_1y_2+x_2y_1) + 2y_1y_2$.
$\phi(v_1,v_2) = 1(-1) + (1(1)+(-1)(0)) + 2(0)(1) = -1 + 1 + 0 = 0$. La base est bien orthogonale pour $\phi$.

Exemple 2 : Forme quadratique sur $\mathbb{R}^3$

Soit $q(x,y,z) = x^2 – 2y^2 + xz + 4yz$.

1. Réduction de Gauss :
$q(X) = (x^2+xz) -2y^2 + 4yz = (x+\frac{1}{2}z)^2 – \frac{1}{4}z^2 – 2y^2 + 4yz$.
$= (x+\frac{1}{2}z)^2 – 2(y^2 – 2yz) – \frac{1}{4}z^2 = (x+\frac{1}{2}z)^2 – 2((y-z)^2 – z^2) – \frac{1}{4}z^2$.
$= (x+\frac{1}{2}z)^2 – 2(y-z)^2 + 2z^2 – \frac{1}{4}z^2 = (x+\frac{1}{2}z)^2 – 2(y-z)^2 + \frac{7}{4}z^2$.
Les formes linéaires sont $L_1=x+\frac{1}{2}z$, $L_2=y-z$, $L_3=z$.

2. Matrice $Q$ : $Q = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1/2 \\ 0 & 1 & -1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}$.

3. Matrice $P=Q^{-1}$ :
On calcule l’inverse et on trouve $P = \begin{pmatrix} 1 & 0 & -1/2 \\ 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}$.

4. Base orthogonale :
$\mathcal{B}’ = ( (1,0,0), (0,1,0), (-1/2, 1, 1) )$.

Exemple 3 : Le cas sans termes carrés

Soit $q(x,y) = 4xy$.

1. Réduction de Gauss :
$q(x,y) = (x+y)^2 – (x-y)^2$.
Les formes linéaires sont $L_1=x+y$ et $L_2=x-y$.

2. Matrice $Q$ : $Q = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & -1 \end{pmatrix}$.

3. Matrice $P=Q^{-1}$ : $P = \frac{1}{-2}\begin{pmatrix} -1 & -1 \\ -1 & 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1/2 & 1/2 \\ 1/2 & -1/2 \end{pmatrix}$.

4. Base orthogonale : $\mathcal{B}’ = ( (1/2, 1/2), (1/2, -1/2) )$.