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5.3.1 Distance d'un point à une variété affine

Proposition 31   Soient une variété affine % latex2html id marker 19377
$ V\subset{\rm I\!R}^m$ de dimension $ p$ et un point $ u\not\in V$. Soient des équations cartésiennes $ Ax+b=0$ de $ V$, où % latex2html id marker 19387
$ b\in{\rm I\!R}^m$ et où $ A$ est une matrice à $ (m-p)$ lignes et $ m$ colonnes, de rang $ m-p$. La distance de $ u$ à $ V$ est réalisée en un seul point, la projection orthogonale

$\displaystyle a=u-\tilde{A}(A\tilde{A})^{-1}(Au+b).
$

de $ u$ sur $ V$. En particulier

$\displaystyle d(u,V)=\vert\tilde{A}(A\tilde{A})^{-1}(Au+b)\vert.
$

La distance d'un point à un fermé est toujours réalisée en un point au moins de celui-ci. Pour détecter un tel point, appliquons la règle des multiplicateurs de Lagrange à la fonction $ f:x\mapsto d(u,x)^2=\vert x\vert^2-2u.x+\vert u\vert^2$. Si $ x$ est un point stationnaire de la restriction de $ f$ à $ V$, il existe $ \lambda=(\lambda_1,\ldots,\lambda_{m-p})$ tel que

% latex2html id marker 19419
$\displaystyle x-u=\frac{1}{2}{\rm grad}_xf=\tilde{A}\tilde{\lambda}.
$

Comme $ x\in V$, il faut avoir $ Ax+b=0$. Cela donne (5.11)

$\displaystyle \tilde{\lambda}=-(A\tilde{A})^{-1}(Au+b).
$

Par conséquent, il n'y a qu'un point stationnaire qui est donc nécessairement le point en lequel $ f$ est minimum sur $ V$. C'est le point $ a$ décrit dans l'énoncé. Comme $ u-a$ est une combinaison linéaires des colonnes de $ \tilde{A}$, c'est la projection orthogonale de $ u$ sur $ V$ car celles-ci constituent une base du complément orthogonal du sous-espace vectoriel directeur de $ V$. $ \qedsymbol$


Quand $ V$ est un hyperplan, il n'y a qu'une équation cartésienne du premier degré et $ A$ se réduit à une ligne $ (a_1,\ldots,a_m)$. On retrouve alors l'expression familière de la distance d'un point $ u$ à un hyperplan:

$\displaystyle d(u,V)=\frac{\vert a_1u_1+\cdots +a_mu_m+b\vert}{\sqrt{a_1^2+\cdots+a_m^2}}
$

et l'on obtient une expression vectorielle de la projection orthogonale sur $ V$:

$\displaystyle u\mapsto u-\frac{a_1u_1+\cdots
+a_mu_m+b}{a_1^2+\cdots+a_m^2}(a_1,\ldots,a_m)^\sim.
$

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