150 Polynômes d’endomorphisme en dimension finie. Réduction d’un endomorphisme en dimension finie. Applications.
Polynômes d’endomorphisme en dimension finie. Réduction d’un endomorphisme en dimension finie. Applications.
algebra
Soit un espace vectoriel de dimension finie sur un corps commutatif . Soit .
Polynômes d’endomorphismes
L’algèbre
On note et
À tout polynôme on fait correspondre l’endomorphisme .
L’ensemble, est une sous-algèbre commutative de , de dimension inférieure ou égale à .
Au vu de l’isomorphisme entre et , on définit de même pour une matrice . Si est la matrice de dans une base de , alors pour tout , est la matrice de dans cette même base. Toute les propriétés énoncées pour les endomorphismes sont vraies pour les matrices, et réciproquement.
Soient triangulaire de la forme et . Alors, est de la forme
Polynôme caractéristique de
Soit .
On dit que est valeur propre de si n’est pas réduit à .
Un vecteur tel que est un vecteur propre de associé à la valeur propre .
est le sous-espace propre associé à la valeur propre .
L’ensemble des valeurs propres de est appelé spectre de . On le note .
En notant ,
Soit . Pour tout valeur propre de (voir 6), est une valeur propre de . Si le corps est algébriquement clos, on a alors
Pour et , on a et .
Le polynôme précédent est appelé polynôme caractéristique de .
On peut définir de la même manière les mêmes notions pour une matrice de (une valeur est propre pour une matrice si et seulement si elle l’est pour l’endomorphisme associé). On reprendra les mêmes notations.
Pour , on a .
Soit une valeur propre de de multiplicité en tant que racine de . Alors,
Le polynôme caractéristique est un invariant de similitude.
Soit . On note . Alors, et (à un signe près).
Polynôme minimal de
est un sous-ensemble de non réduit au polynôme nul.
est le noyau de : c’est un idéal de .
Il existe un unique polynôme unitaire engendrant cet idéal.
On appelle idéal annulateur de l’idéal . Le polynôme unitaire générateur est noté et est appelé polynôme minimal de .
est le polynôme unitaire de plus petit degré annulant .
Si est la matrice de dans une base de , on a et .
Un endomorphisme est nilpotent d’indice si et seulement si son polynôme minimal est .
Soit un sous-espace vectoriel de stable par . Alors, le polynôme minimal de l’endomorphisme divise .
Les valeurs propres de sont racines de tout polynôme annulateur.
Les valeurs propres de sont exactement les racines de .
et partagent dont les mêmes racines.
induit un isomorphisme :
L’espace vectoriel est de dimension égale à , une base étant donnée par .
Théorème de Cayley-Hamilton
Si est inversible, En particulier, .
est nilpotent si et seulement si .
Réduction d’endomorphismes
Diagonalisation
On dit que est diagonalisable s’il existe une base de dans laquelle la matrice de est diagonale.
On dit qu’une matrice est diagonalisable si elle est semblable à une matrice diagonale.
est diagonalisable si et seulement si sa matrice dans n’importe quelle base de l’est.
Les projecteurs (ie. les endomorphismes tels que ) sont toujours diagonalisables, à valeurs propres dans .
Les symétries (ie. les endomorphismes tels que ) sont toujours diagonalisables, à valeurs propres dans . Par exemple, l’endomorphisme de transposition est diagonalisable.
Si a valeurs propres distinctes dans , alors il est diagonalisable.
Lemme des noyauxSoit où les polynômes sont premiers entre eux deux à deux. Alors,
Soit . Les assertions suivantes sont équivalentes :
est diagonalisable sur .
.
.
est scindé sur et pour tout , la dimension de est égale à la multiplicité de dans .
scindé à racines simples.
est scindé à racines simples.
est diagonalisable, semblable à .
Diagonalisation simultanéeSoit une famille d’endomorphismes de diagonalisables. Il existe une base commune de diagonalisation dans pour si et seulement si ces endomorphismes commutent deux-à-deux.
Théorème spectralTout endomorphisme symétrique se diagonalise dans une base orthonormée.
Trigonalisation
On dit que est trigonalisable s’il existe une base de dans laquelle la matrice de est triangulaire supérieure.
On dit qu’une matrice est trigonalisable si elle est semblable à une matrice diagonale.
est trigonalisable si et seulement si sa matrice dans n’importe quelle base de l’est.
Une matrice à coefficients réels ayant des valeurs propres imaginaires pures n’est pas trigonalisable dans .
est trigonalisable sur si et seulement si est scindé sur .
Si est algébriquement clos, tout endomorphisme de est trigonalisable sur .
Si est trigonalisable, sa trace est la somme de ses valeurs propres et son déterminant est le produit de ses valeurs propres.
Trigonalisation simultanéeSoit une famille d’endomorphismes de diagonalisables qui commutent deux-à-deux. Alors, il existe une base commune de trigonalisation.
Décomposition de Dunford
decomposition-de-dunford
Décomposition de DunfordOn suppose que est scindé sur . Alors il existe un unique couple d’endomorphismes tels que :
est diagonalisable et est nilpotent.
.
.
Si vérifie les hypothèse précédentes, pour tout , , avec où désigne l’indice de nilpotence de .
On peut montrer de plus que et sont des polynômes en .
Applications
Commutant
Soit .
On note le commutant de .
dimension-du-commutant
Soit . On note le commutant de . Alors,
Exponentielles de matrices
La série entière a un rayon de convergence infini.
est convergente pour toute matrice .
Soit . On définit l’exponentielle de par on la note aussi ou .
Soit .
est continue.
Si est nilpotente d’indice , .
. En particulier, commute avec .
Si , alors .
Si pour , alors .
.
est de classe , de dérivée .
Soient qui commutent. Alors,
Soit . Alors, est inversible, d’inverse .
Soit qui admet une décomposition de Dunford où est diagonalisable et est nilpotente d’indice . Alors,
.
La décomposition de Dunford de est avec diagonalisable et nilpotente.
Une équation différentielle linéaire homogène (où est constante en ) a ses solutions maximales définies sur et le problème de Cauchy a pour (unique) solution .
Équation de SylvesterSoient et deux matrices dont les valeurs propres sont de partie réelle strictement négative. Alors pour tout , l’équation admet une unique solution dans .
Étude d’une suite de polygones
Déterminant circulantSoient et . On pose . Alors où .
Suite de polygonesSoit un polygone dont les sommets sont . On définit la suite de polygones par récurrence en disant que, pour tout , les sommets de sont les milieux des arêtes de .
Alors la suite converge vers l’isobarycentre de .