Trigonalisation et diagonalisation des matrices
de relier des invariants d’une matrice, tels que sa trace et son determinant,´ a ses valeurs propres ` Si une matrice A est trigonalisable, semblable `a une matrice triangulaire sup ´erieure T, alors les valeurs propres de A etant les racines du polyn´ omeˆ p A, sont aussi les coefficients de la diagonale de la matrice T
Fiche technique 5 - Diagonalisation, trigonalisation
• Pour trigonaliser une matrice, il n’y a pas de méthode globale à connaître a priori • La trigonalisabilité d’une matrice s’obtient après le calcul de son polynôme caractéristique et le constat que ce polynôme est scindé sur le corps de référence de la matrice
Trigonalisation - Ensah-community
Par la recette dite des « tâtonnements successifs »ou saisi d’une inspiration venue d’en haut, on peut proposer A = 1 1 0 0 1 0 0 0 1 et B = 1 0 0 0 1 0 0 1 1 On vérifie que A et B commutent et ne sont ni l’un ni l’autre polynôme en l’autre car tout polynôme en une matrice triangulaire supérieure est une matrice triangulaire
Trigonalisation
Dans ce cas, il est facile de trigonaliser On commence par se calculer une famille de n −1 vecteurs propres indépendants(possibled’aprèsleshypothèses),etoncomplèteenunebaseE deRn en«rajoutant »unvecteur à lafin «Dans »cettebase, la matrice sera triangulaire Exemple : A = 9 1 6 − 7 1 −6 −10 1 −7 det(A−λI3)= ¯ ¯ ¯
Diagonalisation et trigonalisation
De nition 4 1 1) On dit qu’une matrice A= (a ij) de M n(K) est triangulaire sup erieure si a ij= 0 pour tout i>j 2) On dit qu’un endomorphisme uest "triangulable" (ou "trigonalisable") s’il existe une base dans laquelle la matrice de uest triangulaire sup erieure En particulier, etant donn e une base B, uun endomorphisme et A= Mat
Une matrice est trigonalisable ssi son polyn^ome caract
Une matrice est trigonalisable ssi son polyn^ome caract eristique est scind e Une m ethode e cace pour trigonaliser une matrice est d’utiliser les sous es-paces caract eristiques Si ˜ A(X) = Q k i=1 (X a i) i le sous espace caract eristique N i est le noyau de (A a iI) i Le sous espace propre E A(a i), qui est le noyau de (A a iI) est uns
L2 Math ematiques Math ematiques: ALGEBRE LINEAIRE II Cours
(1) Toute matrice carr ee complexe d’ordre 1 s" ecrit M= (a 1;1d Elle est donc trigonalisble (2) Soit n 1 x e Supposons que toute matrice complexe d?ordre n?1 soit trigonalis-able Consid erons une matrice M 2M nn+ 1(C) Nous avons vu, dans le cahpitre pr ec edent, que toute matrice complexe d’ordre padmettait pvaleurs propres distinctes
RÉDUCTION (1) 1 Diagonaliser ou, à défaut, trigonaliser, les
Déterminer une base de R3 dans laquelle la matrice de u est une matrice compagnon b Soit 1 2 0 2 2 3 2 2 1 A − = − − Réduire A, et en déduire le commutant de A (i e l'ensemble des matrices qui commutent avec A), les puissances de A, ainsi que d'éventuelles racines carrées de A 3 On considère la matrice 0 1 0 1 1 0 a A a a =
Triangularisation, jordanisation, exponentielle de matrices 1
Une matrice A (2,2), ou un endomorphisme ϕ, dont le polynˆome caract´eristique est scind´e et qui n’est pas diagonalisable a une valeur propre double λ Proposition 2 2 Sous l’hypoth`ese pr´ec´edente il existe P telle que P−1AP = J 2(λ) On dira qu’on a jordanis´e la matrice Une base de Jordanisation est obtenue de la mani
CORRECTION DU TD 3 - TSE
2) D’après l’exercice 1 , la matrice est trigonalisable et la décomposition de Jordan de cette matrice est : 3) Pour tout , on en déduit que : On doit donc chercher la puissance de la matrice ; pour cela, on la décompose en : où est une matrice nilpotente d’indice Comme les
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Triangularisation, jordanisation, exponentielle dematrices
1 Triangularisation
SoientEun espace vectoriel de dimensionnet?un endomorphisme deEde matrice Adans une base donn´ee. On suppose que le polynˆome caract´eristique est scind´e et soit1,...,λnles valeurs propres (non n´ecessairement 2 `a 2 distinctes).
Th´eor`eme 1.1.Il existe une base telle queP´etant la matrice de changement de base la matriceP-1APestr triangulm`ere sup´erieure. P -1AP=(1?...?
0λ2?...?
0...0λi? ?
0...0λn)
La d´emonstration fournit une m´ethode de triangularisation. On va donc en donner les grandes lignes. Elle est bas´ee sur une m´ethode de r´ecurrence. On suppose donc que l"on sait d´emontrer le th´eor`eme `a l"ordren-1. Puis on cherche une valeur propreλet un vecteur propreede l"endomorphisme associ´e (ou ce qui est´equivalent de la matriceA).
On compl`ete en une base deE: (e,v2,...,vn). La matrice de?est dans cette base de la forme : ?λ L 0B?Soit siPest la matrice de passage
P -1AP=?λ L 0B? On applique `a la matriceB(n-1,n-1) l"hypoth`ese de r´ecurrence. C"es-`a-dire que l"on peut trouver des vecteursw2,...,wn(qui forment une base du sous-espace engendr´e par v2,...,vn) tels que si on noteP?la matrice de passage de (v2,...,vn) `a (w2,...,wn) la
matriceP?-1BP?est triangul`ere. Donc ?1 00P?-1?
P -1AP?1 0 0P?? =?1 00P?-1??λ L
0B?? 1 0 0P?? Soit ?1 00P?-1?
P -1AP?1 0 0P?? =?λ LP?0P?-1BP??
qui a les propri´et´es requises. 12 R´eduction de Jordan en dimension2et3
On va donner une autre mani`ere de proc´eder dans des cas particuliers. D"abord : D´efinition 2.1.On appelle r´eduite de JordanJk(λ)la matrice(k,k): ((((λ1 0...0λ1...
...0λ10...0λ)
Une matriceA(2,2), ou un endomorphisme?, dont le polynˆome caract´eristique est scind´e et qui n"est pas diagonalisable a une valeur propre doubleλ. Proposition 2.2.Sous l"hypoth`ese pr´ec´edente il existePtelle queP-1AP=J2(λ). On dira qu"on a jordanis´e la matrice. Une base de Jordanisation est obtenue de la mani`ere suivante. On choisit un vecteurvtelle quew= (?-λId)(v)soit non nul. Alors(w,v) (dans l"ordre) est une telle base. On notera quewest un vecteur propre. On notera que comme on a suppos´eAnon diagonalisable on a ´elimin´e le casA=λI2qui a une valeur propre double. Pour une matriceA(3,3), ou un endomorphisme?, dont le polynˆome caract´eristique est scind´e et qui n"est pas diagonalisable on a deux situations possibles : •Une valeur propre tripleλ. •Une valeur propre doubleλet une valeur propre simpleμ. Proposition 2.3.Sous l"hypoth`ese pr´ec´edente : Dans le premier cas on a toujours(?-λId)3= 0, par Caley Hamilton et par hypoth`ese ??=λId. •Sidim(Eλ) = 1il existePtelle que P -1AP=J3(λ) dim(Eλ) = 1ceci a lieu si et seulement si(?-λId)2?= 0. •Sidim(Eλ) = 2il existePtel que P -1AP=?J2(λ) 00λ?
ceci a lieu si et seulement si(?-λId)2= 0. Pour le premier sous cas une base de Jordanisation est obtenue de la mani`ere suiv- ante. On choisit un vecteurwtel queu= (?-λId)2(w)soit non nul. Alors(u,v,w), avecv= (?-λId)(w), (dans l"ordre) est une telle base. On notera quewest un vecteur propre. Pour le second sous cas une base de Jordanisation est obtenue de la mani`ere suiv- ante. On choisit un vecteurvtel queu= (?-λId)(v)soit non nul. Alorsuest un vecteur propre. On compl`eteuen une base deEλparw,(u,v,w), (dans l"ordre) est la (une) base had oc. 2 •Dans le second cas on peut trouverPtelle que P -1AP=?J2(λ) 00μ?
On cherche un vecteurwpropre associ´e `aμ. Puis on cherche une base de¯Eλ= ker(?-λId)2. Par hypoth`ese ce sous-espace est de dimension2etdim(Eλ) = 1. On cherche un vecteurvde¯Eλtel queu= (?-λId)(v)?= 0,(u,v,w)fournit la base cherch´ee.Voici un exemple, soit la matriceA:
(2-2 2 2 2 21 1 2)
2 est valeur propre triple, le sous espace propre est de dimension 1, (1,1,-1) est vecteur
propre. On cherche un vecteur?wdeR3tel que (A-2I3)2(?w)?= 0. On peut prendre le vecteur u3= (0,0,1). Auquel cas on poseu2= (A-2I3)(u3) = (2,2,0) etu1= (A-2I3)(u2) =
(-4,4,4) et (u1,u2,u3) forment une base de jordanisation. Comme application on peut calculerAnpour tout entiern,n≥0. On poseN=A-2I3. On sait queN3= 0 (Caley Hamilton ou on fait un calcul direct). On ´ecrit A n= (2I3+N)n= 2nI3+n2n-1N+n(n-1)22n-2N2 par application de la formule de Newton, en utilisantN3= 0. CommeN2est ´egale `a (-2 2-4 2-2 42-2 4)
on laisse au lecteur le soin d"´ecrire les formules finales.Voici un autre exemple, soit la matriceA:
(1 0 1 -1 2 11-1 1)
1 est valeur propre double, 2 est valeur propre simple.
Le vecteure3= (1,0,1) est vecteur propre associ´e `a 2. Le vecteure3= (1,1,0) est vecteur propre associ´e `a 2,E1est de dimension 1. On cherche une base du sous-espace¯E2= ker(?-2Id)2. On constate quee1= (0,0,1) ete2= (1,0,1) forment une telel base et que (?-2Id)(e2) =e1.On a la base souhait´ee.
33 Sous-espaces caract´eristiques
Si?est un endomorphisme d"un espace vectorielEde dimensionndont le polynˆome caract´eeistique est scind´e : c ?(X) = (-1)n(X-λ1)α1...(X-λr)αravec lesλi2 `a 2 distincts on d´efinit le sous-espace caract´erisqtique associ´e `aλipar
Eλi= ker(?-λiId)αi
Il est clair que
Eλi?¯Eλi
On admettra
E=¯Eλi?¯Eλ2?...?¯Eλr
4 Jordanisation en dimension4
Cet exemple sera juste abord´e, voici un descriptif des situations possibles avec une valeur propre d"ordre 4. D"abord on remarque que (?-λId)4= 0. •La matriceI4. •Si dim(Eλ) = 1 alors il existePtelle queP-1AP=J4(λ). On trouve une base de Jordanisation en cherchantutel que (?-λId)3(u)?= 0. •Si dim(Eλ) = 2 alors il y a deux sous cas, soit (?-λId)2= 0. existePtelle que P -1AP=?J2(λ) 00J2(λ)?
On trouve une base de Jordanisation en cherchant deux vecteurs ind´ependantsxet vtel queu= (?-λId)(x)?= 0 etw= (?-λId)(v)?= 0, (w,v,u,x) est la base cherch´ee. soit (?-λId)2?= 0; alors il existePtelle que P -1AP=?J3(λ) 00λ?
On trouve une base de Jordanisation en cherchant un vecteurutel quew= (?- λId)2(u)?= 0, on posev= (?-λId)(v), on compl`ete la base du sous-espace propre parx, (w,v,u,x) est la base cherch´ee. •Enfin si dim(Eλ) = 3 alors il existePtelle que P -1AP=( (J2(λ) 0 0
0λ0
0 0λ)
On se reportera au cas (3,3).
45 Classification des matrices r´eelles et complexes(2,2)
r´ecapitulatifFaire le r´ecapitulatif au tableau.
6 Exponentielle de matrices
Cette section est rajout´ee ici en compl´ement en fin de l"alg`ebre lin´eaire. Etant donn´ee
une matrice carr´eeA(n,n) on poseAk= (a(k) i,j Proposition 6.1.Pour toute matriceAet tout(i,j)la s´erie num´erique de terme g´en´eral (index´e park)a(k) i,jk!converge absolument. D´efinition 6.2.La matriceeA= exp(A)est donn´ee par exp(A) = (? k≥0a (k) i,jk!) exp(( 10...