Le calcul de l'exponentielle d'une matrice est simplié dans le cas d'une matrice diagonalisable. En effet si la matrice A ∈ Mn(R) est diagonalisable, il existe alors une matrice inversible P et une matrice diagonale D telles que A = PDP−1. On déduit facilement que exp(A) = Pexp(D)P−1.
Définition : Puissance d'une matrice
Si ? est une matrice carrée et ? est un entier positif, la ? e puissance de ? est donnée par ? = ? × ? × ⋯ × ? , où il y a ? copies de matrice ? .
La matrice M est diagonalisable si et seulement si la somme des multiplicités géométriques est égale à la taille de M. Or chaque multiplicité géométrique est toujours inférieure ou égale à la multiplicité algébrique correspondante.
On dit qu'une matrice carrée A est nilpotente s'il existe un entier naturel p tel que la matrice Ap soit nulle. L'indice de nilpotence est alors le plus petit p. et 0 l'endomorphisme nul.
Une matrice réelle dont toutes les colonnes sont orthogonales deux à deux est inversible si et seulement si elle n'a aucune colonne nulle. Un produit de deux matrices carrées est inversible si et seulement si les deux matrices en facteur le sont aussi.
Construction de la base de Jordan
E est la somme directe des sous-espaces caractéristiques de u. Le sous-espace caractéristique associé à la valeur propre λ est noté ici Eλ. La restriction de u à Eλ est la somme d'une homothétie de rapport λ et d'un endomorphisme nilpotent noté nλ.
Une matrice scalaire est une matrice diagonale (à coefficients dans un anneau) dont tous les coefficients diagonaux sont égaux, c'est-à-dire de la forme λIn où λ est un scalaire et In la matrice identité d'ordre n.
Additionnez les trois cofacteurs.
Trois cofacteurs, un pour chaque coefficient d'une seule ligne (ou colonne), que vous additionnez et vous aurez le déterminant de la matrice 3 x 3.
Pour diagonaliser une matrice, une méthode de diagonalisation consiste à calculer ses vecteurs propres et ses valeurs propres. La matrice diagonale D est composée des valeurs propres. La matrice inversible P est composée des vecteurs propres dans le même ordre de colonnes que les valeurs propres associées.
La matrice de passage d'une base à une base est inversible et son inverse est égale à la matrice de passage de la base à la base .
Un intérêt principal des matrices est qu'elles permettent d'écrire commodément les opérations habituelles de l'algèbre linéaire, avec une certaine canonicité.
On définit la matrice B=Q×A×P. Calculer B et exprimer pour n entier naturel non nul Bn en fonction de n. Montrer que pour tout entier naturel non nul n, on a : An=P×Bn×Q.
Pour trouver la puissance n-ième d'une matrice diagonale, il suffit d'élever à la puissance n les coefficients de la diagonale, tous les autres coefficients restant nuls.
Le déterminant se calcule en multipliant les deux termes de la diagonales : a x d, puis les deux autres : b x c. On soustrait alors, ce qui donne det(A) = a x d – b x c. Rien de bien compliqué, il faut juste connaître la formule ! Autre cas particulier très simple : les matrices diagonales et triangulaires.
Comment calculer les vecteurs propres d'une matrice ? Pour trouver/déterminer des vecteurs propres , prendre M une matrice carré d'ordre n et λi ses valeurs propres. Les vecteurs propres sont les solutions du système (M−λIn)→X=→0 ( M − λ I n ) X → = 0 → avec In la matrice identité.
Proposition Si le produit de deux matrices carrées A et B de même taille vaut I alors elles commutent : BA = AB = I. Définition On dit qu'une matrice carrée A est inversible s'il existe une matrice carrée de même taille B vérifiant AB = I et BA = I (une seule des deux égalités suffit).
Un vecteur est un quantité physique qui est spécifié par avec une grandeur, une direction et un sens. Un scalaire est une quantité physique qui n'est spécifié que par sa grandeur. On peut l'exprimer avec un nombre, suivi ou non d'une unité (1 kg, 30 sec, 3 °C, ...).
Donc, si nous avons la matrice ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ℎ, ?, cela est égal à ? multiplié par le mineur ou le déterminant de la sous-matrice deux par deux ?, ?, ℎ, ? puis moins ? multiplié par ?, ?, ?, ? plus ? multiplié par le déterminant de la sous-matrice deux par deux ?, ?, ?, ℎ.
Conditions de trigonalisation
Une matrice est trigonalisable si et seulement si son polynôme caractéristique est scindé dans K[X]. En particulier, si K est algébriquement clos, toute matrice carrée à coefficients dans K est trigonalisable et donc aussi tout endomorphisme d'un K-espace vectoriel de dimension finie.
Le théorème de Cayley-Hamilton affirme alors la nilpotence de A - 3I3. Le cas est remarquablement simple : en effet A = 3I3 + (A - 3I3); chaque terme est polynôme en A, le premier est diagonal, et le second nilpotent. C'est donc la décomposition de Dunford.
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.