153 Valeurs propres, vecteurs propres. Calculs exacts ou approchés d’éléments propres. Applications.
Valeurs propres, vecteurs propres. Calculs exacts ou approchés d’éléments propres. Applications.
algebra
Spectre d’un endomorphisme
Soit un espace vectoriel sur un corps de dimension finie . Soit un endomorphisme de .
Valeurs propres, vecteurs propres
Soit .
On dit que est valeur propre de si est non injective.
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 .
est valeur propre de si et seulement si .
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.
Les sous-espaces sont stables par pour toute valeur propre .
est vecteur propre de associé à la valeur propre .
Soient des valeurs propres de , distinctes deux à deux. Alors les sous-espaces propres sont en somme directe.
Soit . Pour tout valeur propre de , est une valeur propre de . Si le corps est algébriquement clos, on a alors
Pour et , on a et .
Polynôme caractéristique
En notant ,
Le polynôme précédent est appelé polynôme caractéristique de .
On peut définir la même notion pour une matrice , ces deux notions coïncidant bien si est la matrice de dans une base quelconque de .
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).
Déterminant circulantSoient et . On pose . Alors où .
suite-de-polygones
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 .
Polynôme minimal
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.
Théorème de Cayley-Hamilton
Localisation
Soit .
Disques de Gerschgörin
On note :
Pour tout , et .
Pour tout , et .
Théorème de Gerschgörin-HadamardSoit une valeur propre de . Alors, il existe tel que .
Ainsi, Les disques de cette réunion sont appelés disques de Gerschgörin.
Soient . On pose Alors,
Soit Alors,
Pour toute valeur propre de , on a
On suppose à diagonale strictement dominante (ie. , ). Alors, est inversible.
Théorème d’OstrowskiPour tout et toute valeur propre de , il existe tel que
C’est une généralisation du 25 : pour , on retrouve l’énoncé correspondant.
Pour toute valeur propre de , il existe tel que
Utilisation du rayon spectral
À toute norme sur , on associe la norme matricielle
Le rayon spectral de , noté est défini par
On a où est la norme matricielle associée à la norme euclidienne sur et est la transconjuguée de .
On a pour toute norme matricielle induite par une norme vectorielle.
où désigne l’ensemble de toutes les normes matricielles induites par une norme vectorielle.
decomposition-de-dunford
Décomposition de DunfordSoit un endomorphisme tel que son polynôme minimal soit scindé sur . Alors il existe un unique couple d’endomorphismes tel que :
.
est diagonalisable et est nilpotent.
.
Théorème de GelfandSoit une norme sur . Alors,
Les conditions suivantes sont équivalentes.
.
Pour toute valeur initiale , la suite définie par récurrence pour tout par , converge vers le vecteur nul.
.
Il existe au moins une norme matricielle induite par une norme vectorielle telle que .
Approximation
Soit .
On suppose que la valeur propre de de module maximum est unique. On la note . Elle est alors réelle est simple, l’espace propre associé est une droite vectorielle et on a
On suppose pour la suite que la valeur propre de de module maximum est unique. On la note .
On note et on définit :
et .
avec et .
avec norme quelconque sur .
Pour tout , on note la -ième composante du vecteur , celle de et celle de .
Méthode la puissance itéréeOn a :
.
où est un vecteur propre non nul associé à la valeur propre .
.
Pour tout , tel que ,
Si est inversible, la méthode précédente appliquée à permet de calculer la valeur propre de plus petit module de (quand cette dernière est unique).
En notant un vecteur propre de associé à la valeur propre de norme euclidienne égale à , les valeurs propres de la matrice sont . On pourra alors appliquer la méthode à .