En mathématiques, une matrice diagonalisable est une matrice carrée semblable à une matrice diagonale. Cette propriété est équivalente à l'existence d'une base de vecteurs propres, ce qui permet de définir de manière analogue un endomorphisme diagonalisable d'un espace vectoriel.
Une matrice A est diagonalisable si et seulement si la somme des dimensions des sous-espaces propres est égale à l'ordre de la matrice. 2. Si une matrice carrée A d'ordre n admet n valeurs propres différentes, alors A est diagonalisable.
2. A est diagonalisable s'il existe une matrice inversible P telle que P−1AP = ∆, où ∆ est diagonale.
Définition Une matrice est dite diagonalisable si elle est semblable à une matrice diagonale. En particulier, toute matrice diagonale est diagonalisable.
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.
−a 1+a−X ∣ ∣ ∣ ∣ = −X(1+a−X)+a = X2 −(1+a)X +a. La matrice A est diagonalisable sur R si le polynôme PA admet deux racines distinctes dans R. En effet, si PA admet une racine double r et A diagonalisable, alors l'endomorphisme de matrice A est égal à rIdE, ce qui n'est pas le cas.
Si une matrice A a autant de valeurs propres que la dimension de l'espace, alors A est diagonalisable. Cela peut aussi se dire : si le polynôme caractéristique de A est scindé à racines simples, alors A est diagonalisable (la multiplicité de chaque racine est 1).
la matrice nulle est diagonale puisque toutes les valeurs qui ne sont pas sur la diagonale sont nulles .....
Matrice diagonale
La diagonale principale d'une matrice carrée (ou d'un tableau carré de nombres) est l'ensemble des éléments dont l'indice de ligne et l'indice de colonne sont égaux. Une matrice est diagonale si tous les termes en dehors de sa diagonale principale dont nuls.
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.
Pour démontrer qu'une matrice A est diagonalisable, la méthode la plus classique consiste à calculer le polynôme caractéristique χA et à le factoriser pour déterminer les valeurs propres de A . Si χA n'est pas scindé, A n'est pas diagonalisable. Si χA est scindé à racines simples, A est diagonalisable.
La matrice carrée nulle est non-inversible et diagonalisable. Elle est même diagonale. En revanche une matrice carrée est inversible si et seulement si elle n'admet pas 0 pour valeur propre.
Re : Diagonalisation de matrice 4*4
Donc c'est aussi det(B-xI). Les valeurs propres sont bien 1,1,-1,-1. Ensuite pour diagonaliser il faut trouver les vecteurs propres de 1, il faut résoudre Bv = 1v soit (B-1I)v = 0 (il y en a 2). Même chose pour -1: résoudre Bv = -1v soit (B+1I)v = 0, il y en a 2 aussi.
Inversible non, il suffit qu'un vecteur propre soit associé à la valeur propre 0 pour que ta matrice est un noyau non nul donc pour qu'elle ne soit pas inversible. 5) Une matrice diagonalisable n'est pas forcément inversible : si elle admet 0 comme valeur propre, elle a un noyau non nul donc n'est pas inversible.
Matrices symétriques réelles
Le théorème spectral en dimension finie en déduit que toute matrice symétrique à coefficients réels est diagonalisable à l'aide d'une matrice de passage orthogonale, car les valeurs propres d'un endomorphisme autoadjoint sont réelles et ses sous-espaces propres sont orthogonaux.
La diagonalisation de matrices sert surtout en physique (via le théorème spectral) pour déterminer certaines caractèristiques invariantes de systèmes. (Comme en mathématique on détermine les vecteurs invariants à un facteur près sous une une application linéaire, appelés vecteurs propres).
La similitude est une relation d'équivalence. Deux matrices sont semblables si et seulement si elles représentent le même endomorphisme d'un espace vectoriel dans deux bases (éventuellement) différentes.
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 notre exemple, cela donne : (-34) + (120) + (-12) = 74.
Une matrice triangulaire supérieure dont les éléments diagonaux sont deux à deux distincts est diagonalisable. Ce n'est pas nécessairement le cas si les coefficient diagonaux ne sont pas distincts.
Un endomorphisme u de E est diagonalisable s'il existe une base de E formée de vecteurs propres pour u . Une matrice est diagonalisable si elle est semblable à une matrice diagonale. On a le théorème important suivant concernant les endomorphismes diagonalisables.
Les valeurs propres d'une matrice sont les racines du polynôme caractéristique, ce sont des valeurs qui permettent de réduire les endomorphismes associés.