Bon, je vend la mèche sur le 2) :
J'ai eu l'idée suite à un post d'un étudiant demandant comment on fait pour approximer un nuage de points (xi,yi) par une fonction de degrés 3 et je lui ait dit de faire des "moindres carrés" dont l'étude consiste à chercher le minimum de la fonction :
\mapsto\sum_{i=1}^n(ax_i^3+bx_i^2+cx_i+d-y_i)^2)
Le système correspondant à dire que les dérivées partielles en

doivent être nulles est en fait linéaire en

et la matrice correspondante est du type sus mentionné.
En fait, si on veut voir le truc de façon plus joli, pour

fixés, on regarde l'application
=\sum_{i=1}^n\left(P(x_i)\right)^2)
qui est clairement une forme quadratique positive sur

de forme bilinéaire associée
=\sum_{i=1}^nP(x_i)Q(x_i))
La matrice associée dans la base

est donc
_{0\leq i,j\leq d})
(l'énoncé correspondant trés précisément au cas où

).
Le déterminant de la matrice est nul ssi la forme quadratique est dégénérée ce qui, vu qu'elle est positive, équivaut à l'existence d'un polynôme
non nul tel que
=0)
.
Evidement, cette dernière condition équivaut au fait que le nombre de
distincts doit être

.
Cela montre que :
Si

le determinant est toujours nul.
Si

(cas de l'énoncé) le déterminant est nul ssi deux (ou plus) des

sont égaux donc on peut factoriser tout les
)
avec

(mais ça ne donne pas la solution complète...)
Si par exemple

, le determinant est nul ssi il existe

distincts tels que

OU BIEN s'il existe

distincts tels que

et

mais je ne pense pas qu'on puisse en déduire une factorisation (???)