Valeurs propres vecteurs propres
? est dite valeur propre de la matrice A s'il existe un vecteur non nul X ? n tel que. AX = ?X. • Le vecteur X est alors appelé vecteur propre de A associé à
Valeurs propres et vecteurs propres
Défintion : valeur propre et vecteur propre. ? Un vecteur x est un vecteur propre de la matrice A carrée de taille n × n si Ax = ?x pour un certain réel ?.
Chapitre 11 – Valeurs propres – Vecteurs propres 1 Introduction
Remarque : Si ?i. 0 pour tout i la formule vaut pour tout n ? Z. 3. Théor`eme : Soit P une matrice inversible. Si A1
Fiche Méthode 12 : Trouver les valeurs propres de A (ou de f) 1
des matrices colonnes X) tels que f( x) = ? x (resp. AX = ?X). Il est donc formé des vecteurs propres et du vecteur nul ! • Si A est la matrice de f dans
Chapitre 7 Valeurs et vecteurs propres
Le vecteur x est alors appelé vecteur propre associé `a la valeur propre ?. Un vecteur propre a donc une direction privilégiée par la matrice alors que la
Analyse et Calcul Matriciel
11 janv. 2017 Le premier vecteur de base est vecteur propre associé aux valeurs propres respectives 1 1 et. 2 pour les opérateurs de matrices respectives A?
Valeurs propres vecteurs propres
E est un espace vectoriel sur K de dimension finie n ? N? ;. • f est un endomorphisme de E ;. • A est une matrice carrée d'ordre n ? N? à coefficients dans
Sans titre
23 févr. 2013 vecteur propre pour la valeur propre donnée par le terme ... une matrice V telle que V ?1AV soit une matrice diagonale de valeurs propres.
Valeurs propres et vecteurs propres
Avant de définir formellement dans la section suivante les notions de valeur propre et de vecteur propre d'une matrice nous considérons un nouvel exemple d'
Valeurs propres et vecteurs propres
Avant de définir formellement dans la section suivante les notions de valeur propre et de vecteur propre d'une matrice nous considérons un nouvel exemple d'
Valeurs propres,
vecteurs propresDans ce chapitre, nous allons définir et étudier les valeurs propres et les vecteurs propres d"une matrice.
Ce chapitre peut être vu comme un cours minimal pour comprendre la diagonalisation ou comme une introduction à la théorie de la réduction des endomorphismes.Notations.
Kest un corps. Dans les exemples de ce chapitre,KseraRouC. Les matrices seront des éléments deMn(K),
c"est-à-dire des matrices carrées, de taillenn, à coefficients dansK.1. Valeurs propres et vecteurs propres
1.1. Motivation
Voici deux transformations simples définies par une matrice : 1. h:x y 7!2 0 0 2 x y =2x 2yL"applicationhest une homothétie deR2(centrée à l"origine). SiDest une droite passant par l"origine,
alors elle est globalement invariante par cette transformation, c"est-à-dire siP2Dalorsh(P)2D(mais
on n"a pash(P) =P). On retient ici que n"importe quel vecteurxyest envoyé sur son double 2xy. 2. k:x y 7!2 0 0 3 x y =2x 3y L"applicationkn"est plus une homothétie. Cependant l"axe(Ox)est globalement invariant park; demême, l"axe(Oy)est globalement invariant. On retient qu"un vecteur du type(x0)est envoyé sur son
double 2(x0), alors qu"un vecteur du type0yest envoyé sur son triple 30y.Pour une matrice quelconque, il s"agit de voir comment on se ramène à ces situations géométriques simples.
C"est ce qui nous amène à la notion de vecteurs propres et valeurs propres.1.2. DéfinitionsDéfinition 1.
SoitA2Mn(K).
est ditevaleur proprede la matriceAs"il existe un vecteur non nulX2Kntel queAX=X.• Le vecteurXest alors appelévecteur propredeAassocié à la valeur propre. VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES1. VALEURS PROPRES ET VECTEURS PROPRES21.3. Exemples
Exemple 1.
SoitA2M3(R)la matrice
A=0 @1 3 3 2 112 87 61A
Vérifions queX1=0
@1 0 11 A est vecteur propre deA.En effet,
AX 1=0 @1 3 3 2 112 87 61A0 @1 0 11 A =0 @2 0 21
A =20 @1 0 11 A =2X1. DoncX1est un vecteur propre deAassocié à la valeur propre1=2.
Vérifions queX2=0
@0 1 11 A est vecteur propre deA.On calculeAX2et on vérifie que :
AX2=13X2
DoncX2est un vecteur propre deAassocié à la valeur propre2=13.Vérifions que3=7 est valeur propre deA.
Il s"agit donc de trouver un vecteurX3=0
@x 1 x 2 x 31A tel queAX3=7X3. AX
3=7X3()0
@1 3 3 2 112 87 61A0 @x 1 x 2 x 31
A =70 @x 1 x 2 x 31
A 0 @x
1+3x2+3x3
2x1+11x22x3
8x17x2+6x31
A =0 @7x1 7x2 7x31 A 8 :6x1+3x2+3x3=02x1+4x22x3=0
8x17x2x3=0On résout ce système linéaire et on trouve comme ensemble de solutions :
¦ttt
jt2R© . Autrement dit, les solutions sont engendrées par le vecteurX3=0 @1 1 11 A On vient de calculer queAX3=7X3. AinsiX3est un vecteur propre deAassocié à la valeur propre 3=7.Exemple 2.
Soit A=0 1 1 1Le réel=1+p5
2 est une valeur propre deA. En effet : A1 =1 VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES1. VALEURS PROPRES ET VECTEURS PROPRES3Exemple 3.
Soit A =0 @cossin0 sincos00 0 11
Ala matrice de la rotation de l"espace d"angleet d"axe(Oz). SoitX3=001
. AlorsAX3=X3. DoncX3est un vecteur propre deAet la valeur propre associée est 1.Exemple 4.
Soit A=0 1 11Le complexej=12
+ip3 2 =ei23 est une valeur propre deA. En effet : A1 j =j1 j1.4. Cas d"une matrice diagonale
Le cas idéal est celui d"une matrice diagonale. Il est en effet très facile de lui trouver des valeurs propres et
des vecteurs propres. C"est le but de la " diagonalisation » de se ramener à ce cas!Exemple 5(Cas d"une matrice diagonale).
SoitAla matrice diagonale
A=0 B BBBB@ 10 0 020000n10 0 0n1 C
CCCCA.
Alors les scalaires1,...,nsont des valeurs propres deA, admettant respectivement comme vecteurs propres associés : X 1=0 B BB@1 0 01 CCCAXn=0
B BB@0 0 11 C CCA.La preuve est immédiate. Le vecteurXi=
0 B ..010...1 C A (où toutes les coordonnées sont nulles, sauf1en positioni) vérifie en effet AX i=0 B BBBB@ 10 0 020000n10
0... 0n1
CCCCCA0
BBBBBB@.
0 1 0 ...1 CCCCCCA=0
BBBBBB@.
0 i 0 ...1 CCCCCCA=iXi.
Conclusion : les éléments diagonaux sont des valeurs propres deA! On verra plus loin dans ce chapitre qu"il
n"y a pas d"autres valeurs propres. VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES1. VALEURS PROPRES ET VECTEURS PROPRES41.5. Les vecteurs propres forment une famille libreThéorème 1.SoitA2Mn(K). Soient1,2,...,rdes valeurs propres distinctes deA, et soitXiun vecteur propre associé
ài(pour16i6r). Alors les vecteurs X1,X2,...,Xrsont linéairement indépendants.Démonstration.Raisonnons par récurrence surr, le nombre de valeurs propres.
Initialisation.
Pourr=1, la famille constituée du seul vecteurfX1gest toujours une famille libre, carX1est non nul.
Hérédité.
Supposons queX1,X2,...,Xr1soient des vecteurs propres linéairement indépendants (oùr>2est fixé). Soitrune autre valeur propre, et soitXrun vecteur propre associé. Soient1,2,...,r1,r2Ktels que
1X1+2X2++r1Xr1+rXr=0. (1)
AinsiA1X1+2X2++r1Xr1+rXr=0
donc1AX1+2AX2++r1AXr1+rAXr=0.
Comme lesXisont des vecteurs propres, alors
11X1+22X2++r1r1Xr1+rrXr=0. (2)
À partir des équations (
1 ) et ( 2 ), on calcule l"expression(2)r(1):1(1r)X1+2(2r)X2++r1(r1r)Xr1=0 (3)
(le vecteurXrn"apparaît plus dans cette identité). Comme la famillefX1,X2,...,Xr1gest une famille
libre, alors la combinaison linéaire nulle ( 3 ) implique que tous ses coefficients sont nuls :1(1r) =02(2r) =0r1(r1r) =0
Mais comme les valeurs propres sont distinctes alorsir6=0 (pouri=1,...,r1). Ainsi1=02=0r1=0.
En se souvenant qu"un vecteur propre n"est pas le vecteur nul, alors l"équation ( 1 ) implique en plus r=0. Bilan : on vient de prouver que la famillefX1,X2,...,Xrgest une famille libre.Conclusion.
Par le principe de récurrence, des vecteurs propres associés à des valeurs propres distinctes
sont linéairement indépendants.Mini-exercices. 1. SoitA=2 53 4. Montrer queX1=11etX2=53sont des vecteurs propres deA. Quelles sont les valeurs propres associées? Même question avecA=211 3,X1=2p51,X2=2 p51. 2.SoitA=
11 002 01 0 0
. Montrer que1=2,2=1et3=0sont valeurs propres deA. Pour chaque valeur propre, trouver un vecteur propre associé. 3.Quelles sont les valeurs propres et les vecteurs propres de la matrice identitéIn? Et de la matrice
nulle 0n? 4. Montrer qu"une matriceA2Mn(K)a au plusnvaleurs propres distinctes (utiliser un résultat du cours). 5.SoitA=
57 70 5 00 72
. Montrer que les vecteursX1=311
,X2=022
,X3=511
sont vecteurs propres de A. Montrer quefX1,X2,X3gne forme pasune famille libre. Est-ce que cela contredit un résultat du VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES2. POLYNÔME CARACTÉRISTIQUE5cours?2. Polynôme caractéristique
Comment trouver les valeurs propres d"une matrice parmi tous les éléments deK?2.1. Caractérisation des valeurs propres
Voici le résultat fondamental pour déterminer les valeurs propres.Proposition 1.Soient A2Mn(K)et2K. Alors :
est une valeur propre de A()det(AIn) =0.Rappel :Inest la matrice identité de taillenn; quel que soit le vecteurX2Kn,InX=X.
Démonstration.
est une valeur propre deA() 9X2Knnf0g,AX=X () 9X2Knnf0g,(AIn)X=0 ()Ker(AIn)6=f0g ()AInn"est pas injective ()AInn"est pas inversible ()det(AIn) =0.2.2. Polynôme caractéristique Nous transformons la caractérisation précédente en un outil pratique :Définition 2. SoitA2Mn(K). Lepolynôme caractéristiquedeAestA(X) =det(AXIn).La proposition1 devient alors :
valeur propre deA()A() =0Remarque. La matriceAXInest à coefficients dansK[X], donc son déterminantA(X)appartient àK[X]. On notera aussi souventA() =det(AIn)comme un polynôme en, plutôt queA(X).Pour tout2K, det(InA) = (1)nA().La matriceAétant de taillenn, alors le polynôme caractéristique deAest un polynôme de degrén. Cela
conduit aux propriétés suivantes :Corollaire 1. Soit A2Mn(K). Alors A admet au plus n valeurs propres. Si le corpsK=C, alors toute matrice A2Mn(C)admet au moins une valeur propre.VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES2. POLYNÔME CARACTÉRISTIQUE6En effet, nous savons qu"un polynôme de degréna au plusnracines. Et surCun polynôme non constant
admet toujours au moins une racine.Proposition 2. Deux matrices semblables ont le même polynôme caractéristique. Autrement dit, siB=P1APalorsA(X) =B(X).Démonstration.On écrit
BXIn=P1APX(P1InP) =P1(AXIn)P.
Maisonsaitqueledéterminantvérifiedet(MN) =det(M)det(N)pourtoutesmatricesMetNetdet(M1) =1det(M)pour une matriceMinversible. Donc
B(X) =det(BXIn) =1det(P)det(AXIn)det(P) =det(AXIn) =A(X).2.3. ExemplesReprenons les exemples du début de ce chapitre et traitons-les en utilisant le polynôme caractéristique.
Exemple 6.
A=0 @1 3 3 2 112 87 61A Alors
A(X) =det(AXI3)
=det0 @0 @1 3 3 2 112 87 61A X0 @1 0 0 0 1 0
0 0 11
A1 A 1X3 32 11X2
87 6X=X3+18X251X182 =(X+2)(X7)(X13).
Donc les valeurs propres sont :
2, 7 et 13.
Exemple 7.
A=0 1 1 1 AlorsA(X) =0X1
1 1X =X2X1= X1p5 2 X1+p5 2 donc les valeurs propres sont : 1p5 2 et1+p5 2 VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES2. POLYNÔME CARACTÉRISTIQUE7Exemple 8.
A=0 1 11Alors :
A(X) =0X1
11X =X2+X+1= (Xj)(X¯j) oùj=12 +ip3 2 . Bilan : surK=R, la matriceAn"a aucune valeur propre, surK=C, la matriceAa deux valeurs propres :jet¯j.Exemple 9.
A=cossin
sincosAlors :
A(X) =cosXsin
sincosX =X22cos()X+1= (Xei)(Xei).SurC, les valeurs propres sonteietei.
Exemple 10(Cas des matrices triangulaires).
SoitAune matrice triangulaire supérieure
A=0 BBBBBBBBB@a
11a12 a1n
0a22 a2n............
0 0ann1
CCCCCCCCCA.
AlorsA(X) =
a11X a12 a1n
0a22X a2n............
0 0annX
n Y i=1(aiiX) = (1)nnYi=1(Xaii).Le calcul de ce déterminant se fait d"abord en développant la première colonne, puis par récurrence.
L"ensemble des valeurs propres est doncfaiij16i6ng. On retient :Les valeurs propres d"une matrice triangulaire sont exactement ses éléments diagonaux.
2.4. Coefficients du polynôme caractéristique
La somme et le produit des valeurs propres peuvent se calculer facilement à partir de la matrice.Proposition 3.
Si une matrice A2Mn(K)admet n valeurs propres alors :La somme des valeurs propres vauttrA.VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES2. POLYNÔME CARACTÉRISTIQUE8Le produit des valeurs propres vautdetA.Rappel : latracedeA, trA, est la somme des coefficients diagonaux deA.
Cette proposition est évidente pour une matrice diagonale. Elle se démontre aussi facilement si la matriceest diagonalisable. Nous allons ici déduire cette proposition d"un résultat plus général sur les coefficients du
polynôme caractéristique.Proposition 4.Soit A2Mn(K). SoitA(X)son polynôme caractéristique. C"est un polynôme de degré n qui vérifie :
A(X) = (1)nXn+(1)n1(trA)Xn1++detA.Exemple 11.
Voici le casn=2. SoitA=a b
c d . On aA(X) =aX b
c dX = (aX)(dX)bc=X2(a+d)|{z} trAX+adbc|{z} detA.Exemple 12.
Si1,2,...,n2Ksont les valeurs propres deA, alors le polynôme caractéristique s"écrit aussiA(X) = (1)n(X1)(X2)(Xn).
En développant cette expression, on trouve
A(X) = (1)n
Xn(1++n)Xn1++(1)n(12n)
En identifiant ce polynôme avec l"expression de la proposition 4 , on obtient la proposition 3 Voici les grandes lignes de la preuve de la proposition 4 (on reviendra sur cette preuve dans le chapitre suivant " Diagonalisation »).Démonstration.SiA= (aij)16i,j6n, on a
A(X) =
a11X a12a1n
a21a22Xa2n............
a n1an2annXOn a alors :
Le polynômeA(X)est de degrén.
Les termes de degrénetn1 proviennent du produit (a11X)(annX) = (1)nXn+(1)n1(trA)Xn1+ Le terme constant, quant à lui, est donné parA(0) =detA.2.5. Matrice compagnonEst-ce que n"importe quel polynôme peut être réalisé comme polynôme caractéristique? La réponse est oui!Proposition 5.
SoitP(X) =Xn+cn1Xn1++c1X+c02K[X]. SoitA2Mn(K)lamatrice compagnondu polynôme VALEURS PROPRES,VECTEURS PROPRES2. POLYNÔME CARACTÉRISTIQUE9P : A=0 BBBBBB@0 0c0
1.........
0 .........0...00 1cn11
CCCCCCA
Alors A(X) = (1)nP(X).Démonstration.La preuve est par récurrence surn>1.quotesdbs_dbs47.pdfusesText_47[PDF] matrix hair careers
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