Ainsi 0 est la seule
Définition — Soit λ une valeur propre de u (resp. A) ; alors l'ensemble constitué des vecteurs propres pour la valeur propre λ et du vecteur nul est appelé le sous-espace propre de u (resp. A) associé à la valeur propre λ. Le sous-espace propre associé à une valeur propre λ est le noyau de u – λId.
Le spectre de T, noté σT, est l'ensemble des racines du polynôme caractéristique de T. Ainsi, les éléments du spectre sont exactement les valeurs propres de T, et la multiplicité d'une valeur propre λ dans le spectre est égale à la dimension du sous-espace caractéristique de T associé à λ .
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.
– Si N est une matrice nilpotente et diagonalisable, alors N est semblable `a la matrice nulle, donc est nulle. Si N est nilpotente d'ordre p, etN = I + tN + t2 2!
En effet, soit M une matrice nilpotente, d'indice p. On a alors Mp = 0 et Mp−1 = 0. Supposons M inversible alors Mp−1 = M−1.Mp = 0 c'est absurde. Donc M n'est pas inversible.
Montrer qu'une matrice A∈ℳn(?) est non inversible si, et seulement si, elle est équivalente à une matrice nilpotente. Soit f:ℳn(?)→? une application vérifiant: f(On)=0, f(In)≠0 et pour tous A,B∈ℳn(?), f(AB)=f(A)f(B).
Un endomorphisme d'un espace de dimension n est nilpotent si et seulement si son polynôme caractéristique est égal à Xn. En effet, le polynôme caractéristique est unitaire, de degré n et a les mêmes facteurs premiers que le polynôme minimal.
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.
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.
1. 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.
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.
Pour déterminer/trouver les valeurs propres d'une matrice, calculer les racines de son polynôme caractéristique. Exemple : La matrice 2x2 (d'ordre 2) M=[1243] M = [ 1 2 4 3 ] a pour polynôme caractéristique P(M)=x2−4x−5=(x+1)(x−5) P ( M ) = x 2 − 4 x − 5 = ( x + 1 ) ( x − 5 ) .
Une matrice idempotente est une matrice (carrée mais pas nécessairement symétrique) telle que AA=A. Également A'A'=A=A' et A'A=A=A'.
Soit A ∈ Mn(IR) une matrice inversible. On appelle rayon spectral de A la quantité ρ(A) = max{|λ|; λ ∈ Cl, λ valeur propre de A}. 1 2 . (1.60) En particulier, si A est symétrique, A2 = ρ(A).
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.
La règle de Sarrus (nommée d'après Pierre-Frédéric Sarrus) est un procédé visuel, qui permet de retenir la formule de calcul des déterminants d'ordre 3. La règle de Sarrus consiste à écrire les trois colonnes de la matrice et à répéter, dans l'ordre, les deux premières lignes en dessous de la matrice.
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.
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.
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.
Le déterminant d'une matrice diagonale est le produit des coefficients diagonaux. Le produit de deux matrices diagonales est une matrice diagonale. est dite diagonalisable si elle est semblable à une matrice diagonale.
Définition 5 Le polynome minimal d'une matrice A est un polynôme M de degré minimal tel que M(A) = 0 et de coefficient dominant égal à 1. Un tel polynome divise tous les polynomes tels que P(A) = 0, il divise le polynome caractéristique de A et il a les mêmes racines que le polynome caractéristique.
En mathématiques, et en particulier en algèbre linéaire, une matrice nulle est une matrice dont tous les coefficients sont nuls.
Le polynôme caractéristique d'une matrice carrée A est det(A - λI) (c'est un polynôme en λ). ∣ ∣ ∣ ∣ a - λ b c d - λ ∣ ∣ ∣ ∣ = (a -λ)(d -λ)-cd = λ2 -(a +d)λ+ad -bc . Rappel. Les valeurs propre d'une matrice carrée sont les racines de son polynôme caractéristique.
Si f est une application linéaire de E dans F, et g une application linéaire de F dans G alors g ◦ f est une application linéaire de E dans G. Le noyau de f est l'ensemble des v ∈ E tels que f(v) = 0. C'est un sous-espace vectoriel de E noté Ker(f).
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.