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S'imaginer des surfaces algébriques


Mieux comprendre la topologie des matrices singulières


Mon billet récent sur la dimension maximale d'un sous-espace affine contenu dans l'ensemble des matrices non-inversibles m'a inspiré les réflexions suivantes, une sorte de version différentiable de ce résultat.

On note {\mathcal M}_n(\mathbb{R}) l'espace des matrices n x n à coefficients réels et GL(n,\mathbb{R}) le sous-ensemble des matrices inversibles. On sait que GL(n,\mathbb{R}) est un ouvert dans {\mathcal M}_n(\mathbb{R}). En effet c'est l'image réciproque de l'ouvert \mathbb{R}^* par l'application continue déterminant

\det\;:\;\; {\mathcal M}_n(\mathbb{R}) \;\rightarrow\;\mathbb{R}.

On peut même dire un peu plus : le déterminant étant polynômial en x_{11},x_{12},\dots,x_{nn} le complémentaire des matrices inversibles, c'est-à-dire l'ensemble des matrices de déterminant nul,

\mathcal{A}\; =\; {\mathcal M}_n(\mathbb{R}) \:\backslash\:GL(n,\mathbb{R})

est une hypersurface algébrique. Géométriquement parlé \mathcal{A} est un fermé de {\mathcal M}_n(\mathbb{R}) qui ressemble localement à un hyperplan (c'est-à-dire à un sous-espace affine de dimension -1). Enfin, cela est vrai en presque tous les points, ceux où la différentielle du déterminant ne s'annulle pas (points réguliers). En revanche, en les points où la différentielle du déterminant est nulle (points singuliers), l'hypersurface \mathcal{A} ne ressemble plus à un sous-espace affine. Il peut y avoir un croisement comme par exemple

algebraische Fläche, surface algébrique

ou un rétrécissement comme par exemple

Algebraische Flächen

(Pour plus d'images de surfaces algébriques visitez le la galerie de Herwig Hauser.)

Il est évident que la différentielle du déterminant est nulle à l'origine. Donc notre hypersurface {\mathcal A} possède une singularité à l'origine. Le résultat suivant dit qu'il s'agit d'une singularité de type rétrécissement, car l'hypersurface de dimension n²-1 y perd quelques dimensions — il y reste juste assez de place pour n²-n dimensions...

Proposition :

Le nombre -n est la plus grande dimension possible d'une sous-variété différentiable F de \mathcal{M}_n(\mathbb{R}) telle que 0\in F\subset {\mathcal M}_n(\mathbb{R}) \backslash GL(n,\mathbb{R})\,.
Démonstration :
  • L'ensemble des matrices dont la première ligne est nulle est un sous-espace vectoriel (et donc en particulier une sous-variété différentielle) de dimension n²-n. Evidemment il contient l'origine 0 et est contenu dans \mathcal{A}.

  • Soit F une sous-variété de {\mathcal M}_n(K) de dimension -n+1 et telle que 0\in F. Nous allons prouver que F contient une matrice inversible.
    Au voisinage de l'origine la sous-variété F est décrite par un système de n-1 équations
    f_j(x_{11},x_{12},\ldots,x_{nn})=0\,,\;\;\;j=1,\,\ldots\,,n-1,
    tel que les différentielles df_j sont linéairement indépendantes à l'origine. On résoud ce système par le théorème des fonctions implicites, c'est-à-dire on peut isoler (théorétiquement) n-1 des coordonnées et les exprimer par les autres. On a ainsi, toujours au voisiange de l'origine, n²-n+1 coordonnées variables et n-1 coordonnées isolées (fonctions différentiables des coordonnées variables).
    Maintenant je peux poursuivre mon raisonnement de la preuve du cas affine : par des permutations de lignes et de colonnes je m'arrange à ce que les coordonnées isolées soient toutes au-dessus de la diagonale matricielle ; puis je prends les coordonnées sur la diagonale toutes égales à un nombre \epsilon non-nul et proche de 0 et les autres coordonnées variables égales à 0. Ainsi j'obtiens une matrice inversible qui est dans F.

Pourquoi ne pas lire aussi :


Facteurs multiplicateurs et énérgie des éoliennes

Nous savons tous que l'aire d'un carré de côté L vaut L². Lorsqu'on double la longueur des côtés alors l'aire est multipliée par 4 ; en effet, (2L)²=4L².

On montre de la même manière que si on double chaque côté d'un cube alors on multiplie sa superficie par 4 et son volume par 8. Plus généralement, ce principe fonctionne aussi pour des surfaces et volumes courbés (sphères, cones,...). Les mathématiciens parlent alors d'homothétie, les physiciens de changement d'échelle.

On le voit bien sur les formules pour une sphère de rayon r : La circonférence (périmètre d'un grand cercle) vaut 2\pi r, sa superficie 4 \pi r^2 et son volume 4\pi r^3/3. Donc la circonférence est proportionnelle à r, la surface à et le volume à r^3.

Question :
Aujourd'hui la vitesse du vent qui arrive sur mon éolienne est le double de celle d'hier. Par quel facteur dois-je multiplier l'énérgie obtenue dans la journée d'hier pour calculer celle que j'obtiens aujourd'hui ?
(On pourra supposer une éolienne idéale qui capte toute l'énergie du vent qui passe.)

La réponse n'est pas très difficile, les connaissances en physique du lycée devraient suffire.

Concevoir la notion d'application

Je me rappelle qu'au début de mes études de mathématiques, parfois une simple question de formalisme pouvait me poser des problèmes. Par exemple, j'avais du mal à jongler entre différents points de vue d'une notion a priori simple comme celle d'application. Voici quelques lignes qui pourraient sembler bêtes aux initiés, mais comme les livres expliquent rarement ce genre de choses en détail elles peuvent être utiles à ceux qui y sont confrontés pour la première fois — et notamment aux élèves et étudiants d'aujourd'hui qui, lors de leur parcours scolaire, ne rencontrent plus assez de théorie des ensembles.


Considérons une application (synonyme de fonction) d'un ensemble X dans un ensemble Y.

f\;:\; X \;\longrightarrow \;Y\,,\;\; x \; \longrightarrow\;f(x)\,.

(Désolé, la deuxième flèche devrait commencer par un pied mais mon plug-in LaTeX ne le permet pas.)

Si vous venez de passer le bac, vous avez déjà une notion intuitive de ce que c'est une application. Mais les mathématiciens possèdent plusieurs autres points de vue pour concevoir cet objet — et chacun a sa raison d'être.

  1. Point de vue y en fonction de x.
    C'est le point de vue habituellement enseigné au collège et au lycée. On conçoit x comme variable et y comme l'image qui change en fonction de x.
    Le schéma mental est le suivant.

    dessiner le graphe d'une fonction, comprendre les fonctions

    L'ensemble de départ X est représenté horizontalement, l'ensemble d'arrivée Y est représenté verticalement. La donnée de l'application f revient à la donnée de son graphe \Gamma \subset X\times Y constitué des couples (x,f(x)), où x parcourt X.
    En disant x parcourt X, on adopte donc bien l'idée que la variable est x.
     
  2. Point de vue collection d'éléments de Y.
    On peut aussi écrire l'application f en forme de famille (f(x))_{x\in X}. On oublie donc de spécifier l'ensemble d'arrivée Y.
    En général, une famille (y_j)_{j\in J} dans Y n'est rien d'autre qu'une application

    y\;:\; J \;\longrightarrow \;Y\,,\;\; j \; \longrightarrow\;y_j\,,

     
    où l'ensemble de départ J est appellé l'ensemble d'indices ; très souvent il n'a pas d'importance et peut être remplacé par un autre ensemble de même cardinal. Ce qui compte dans ce point de vue c'est simplement la collection des images de l'application.
    Dans certaines situations un bon choix de l'ensemble d'indices peut raccourcir les écritures. Par exemple, si (b_j)_{j\in J} est une base d'un K-espace vectoriel E, alors tout vecteur v de E se décompose comme combinaison linéaire

    v=\sum_{j\in J} \lambda_j\, b_j\:,

    (\lambda_j)_{j\in J} est une famille de scalaires presque tous nuls (c'est-à-dire l'application \lambda\;:\; J \;\longrightarrow \;K\, est nulle sauf en un nombre fini de points ; cela est nécessaire pour pouvoir prendre la somme). Mais si on conçoit la base non comme une famille de vecteurs mais comme un sous-ensemble B de l'espace E, alors on peut la prendre elle-même comme ensemble d'indices et écrire simplement

    v=\sum_{b\in B} \lambda_b\, b\:.


     
  3. Point de vue les fibres en fonction de y.
    Pour chaque y dans Y on appelle fibre de f en y (ou ensemble de niveau y) l'ensemble de tous les antécédents de y, noté
     
    f_y\;=\;f^{-1}(\{y\:\})\:=\:\{\:x\in X\; :\; f(x)=y\:\} \,.

     
    Connaître une application revient à connaître la collection de ses fibres. C'est donc y qu'on considére comme variable. On s'aide du schéma mental suivant.
     

    représenter une fonction graphiquement, comprendre une fonction


    L'espace de départ est projeté sur l'espace d'arrivée. L'application est injective (resp. surjective resp. bijective) si et seulement si chaque fibre possède au plus (resp. au moins resp. précisément) un élément.
     
Une conséquence naturelle du point de vue des fibres est la factorisation canonique, que nous allons expliquer ci-dessus et dont la quintessence se résume ainsi :
L'ensemble des fibres non-vides d'une application est une partition de l'ensemble de départ et a le même cardinal que l'image de l'application.

Factorisation canonique

Nous nous proposons de montrer que toute application est la composée d'une surjection, d'une bijection et d'une injection. Soit donc f une application de X vers Y. On considère son image

\tilde{Y} = f(X)\:\subset\:Y

et l'espace des fibres

\tilde{X} = \{\,f^{-1}(\{y\})\:|\: y\in \tilde{Y}\,\}\:\subset\:{\scr P}(X).

Ainsi l'espace des fibres est le quotient de X par la relation d'équivalence  ~  qui est définie par  x ~ x'  si et seulement si f(x) = f(x'). Il est clair que \tilde{X} et \tilde{Y} sont en bijection. Plus précisément il existe une surjection \pi, une bijection \tilde{f} et une injection j tel que le diagramme suivant commute.

Factorisation canonique d'une fonction, comment comprendre les applications

En effet, il suffit de prendre pour \pi la projection canonique sur le quotient X/~, c'est-à-dire l'application qui à chaque x dans X associe la fibre de f en f(x) ; puis pour j l'injection naturelle, et enfin pour \tilde{f} l'application qui envoie une fibre sur l'unique élément dans Y qui est son image par f. Il est alors évident que f est la composée

f= j\circ \tilde{f}\circ \pi.

Un avant-goût de la suite

Concevoir une application comme la collection de ses fibres est très fréquent en topologie, géométrie algébriques et théorie des singularités. On fait varier un point dans l'espace d'arrivée pour observer, dans l'espace de départ, la manière dont varie la fibre au-dessus de ce point. Un exemple très basique est l'application

f\;:\; \mathbb{R}^3 \;\longrightarrow \;\mathbb{R}\,,\;\; (x,y,z) \; \longrightarrow\;ax+by+cz\,,

 
a,b,c sont des réels fixés non tous nuls. La collection des fibres est constituée de plans parallèles. Il s'agit donc d'un feuilletage de l'espace \mathbb{R}^3 par plans (comme un feuilleté). Les fibres se ressemblent toutes ; on a même ce qu'on appelle une fibration globalement triviale.

Plus généralement, si f est une fonction différentiable et si on fait varier le point dans l'espace d'arrivée sans toucher les valeurs critiques, alors localement les fibres se ressemblent toutes (fibration localement triviale). En revanche, si on passe par une valeur critique alors la nature des fibres peut changer. Par exemple si on traverse la valeur critique 0 de l'application

g\;:\; \mathbb{R}^2 \;\longrightarrow \;\mathbb{R}\,,\;\; (x,y) \; \longrightarrow\;x^2+y^2\,,

dans le sens décroissant, alors la fibre est d'abord un cercle, puis dégénère en un point et, enfin, devient vide — une catastrophe a lieu au sens de la théorie des catastrophes de René Thom.

Tout ça devient plus intéressant dans le complexe. Les fibres de

g\;:\; \mathbb{C}^2 \;\longrightarrow \;\mathbb{C}\,,\;\; (x,y) \; \longrightarrow\;x^2+y^2\,,

sont des surfaces réelles (courbes complexes ou surfaces de Riemann). Et au lieu de traverser la valeur critique 0, on peut la contourner avec un petit lacet dans le plan complexe et observer la déformation de cette surface le long du lacet. Evidemment à la fin on retrouve la même surface qu'au début du lacet, mais lors du trajet certaines caractéristiques se sont déplacés continûment et ont échangés leurs places... (monodromie).

Question autour d'une singularité essentielle et le théorème de Picard

A la fin de mon article Hyperelliptic action integral, Annales de l'institut Fourier 49(1), p. 303–331, j'ose la conjecture suivante:

Une conjecture autour d'une singularité.
Soit D le disque unité du plan complexe et U_1,U_2,\,\dots\,,U_n un recouvrement du disque épointé D*= D\{0} par des ouverts. Sur chaque ouvert U_j soit f_j une fonction holomorphe injective telle que df_j=df_k sur toutes les intersections U_j\cap U_k. Alors ces différentielles se recollent en une 1-forme méromorphe sur D.

Il est clair que la 1-forme est holomorphe sur D*. Si son résidu est nul, alors la conjecture découle facilement du grand théorème de Picard, cité ci-dessous. Mais si le résidu est non-nul, je ne sais pas la démontrer.
Toute preuve ou tout contre-exemple sont les bienvenus — à vrai dire les contre-exemples un peu moins car je crois (guidé par mon intuition géométrique des surfaces de Riemann) que cette conjecture est vraie...

En 1880 Charles Emile Picard (1856-1941) prouva le théorème suivant.

Grand théorème de Picard.
Une fonction holomorphe ayant une singularité essentielle prend, sur tout voisinage de cette singularité, tout nombre complexe une infinité de fois comme valeur, sauf peut-être un.

Exemple typique pour le théorème de Picard

La fonction définie par
\:f(z)=e^{1/z}=\sum_{k=0}^{\infty}\:\frac1{k!z^k}\;

est holomorphe sur \mathbb{C}\backslash0 et possède une singularité essentielle en 0. L'image de f épargne-t-il une valeur (Picard dit "sauf peut-être un")? Oui, et comme f(z)\neq0 pour tout z\in\mathbb{C}\backslash0, cette valeur épargnée est forcément zéro; le théorème affirme alors que pour tout nombre complexe w\neq0 et pour tout \epsilon>0 il existe une infinité de nombres complexes z tels que 0<|z|<\epsilon et f(z)=w.

Calcul direct avec cet exemple

Dans l'exemple ci-dessus on peut se debrouiller par un calcul direct sans invoquer le théorème de Picard. En effet, fixons un nombre complexe non-nul w et un \epsilon>0. Il existe alors deux réels r>0 et \varphi tels que
w=re^{i\varphi}.

Pour tout n \in \mathbb{N} posons u_n=\ln r+i(\varphi+2\pi n) et z_n=1/{u_n}. Alors \lim_{n\to\infty}z_n=0.
Ainsi on a on a
f(z_n)=e^{u_n}=e^{\ln r+i(\varphi+2\pi n)}=re^{i \varphi}=w.

Par conséquence, en prenant n assez grand, on voit que w possède une infinité d'antécédents dans le disque épointé 0<\,|z|\,<\epsilon.

Un exemple moins évident

Notons P l'ensemble des nombres premiers et considérons la fonction définie par
 
g(z)=\sum_{p \in P}^{}\frac{1}{p!z^p}.

On peut appliquer le théorème de Picard, car il y a une singularité essentielle à l'origine.
En revanche, il me semble impossible de faire un calcul explicite...