Jordaniser une matrice

Bonjour,
Je ne sais pas si le sujet existe déjà mais bon, c'est un peu urgent.
J'aimerais comprendre la méthode pour jordaniser une matrice?
Et comment trigonaliser une matrice?
Merci, j'ai mes exams finaux dans 3 semaines et j'aimerais ne pas me faire recaler pour ça.

Réponses

  • Commençons par un cas simple : quelle est la forme de Jordan de $\begin{pmatrix}1&-2\\0&2\end{pmatrix}$ ?
  • D'accord, je calcule le polynôme caractéristique; (1-X)(2-X)
    Qui est scindé, donc jordanisable,
    Les valeurs propres sont 1 et 2 et je cherche une base telle que la matrice est triangulaire supérieure avec un "1" au dessus du 2, mais c'est là que je bloque.
  • Pourquoi un $1$ au-dessus du $2$ ?
    Qu'est-ce qu'une forme de Jordan ?
  • Appelons ça plutôt $J_k(\lambda)$ un « bloc de Jordan ». Mais une matrice n'est en général pas semblable à une matrice $J_k(\lambda)$ : à quoi peut-on espérer la « réduire » ?
  • Les lambda correspondent aux valeurs propres normalement.
    désolé, je suis très, très mauvais en latex donc j'ai du mal à écrire les formules correctement.
  • Pas d'inquiétude, le bloc $J_k(\lambda)$ est parfaitement typographié.
    Que dit le théorème de Jordan. On part de $A$ matrice carrée dont le polynôme caractéristique est scindé ; on note $\lambda_1,\dots,\lambda_r$ ses valeurs propres (toutes distinctes. Et après ?
  • Le théorème de Jordan stipule que lorsque le polynôme est scindé, alors on peut trouver une base B telle que la matrice initiale s'écrira avec des blocs de Jordan. (J'aimerais insérer une matrice qui décrit ma pensée mais avec latex, c'est pas trop ça)
  • Tel quel, c'est trop imprécis : la matrice $A=(a_{ij})$ s'écrit en recollant $n^2$ blocs de Jordan $J_1(a_{ij})$...
    NB : pas besoin de TeX-ifier le résultat, il manque essentiellement un mot pour écarter ce recollement idiot.
  • C'est le résultat que le professeur m'a donné pourtant.
    Du coup, faut faire comment???
  • N'a-t-il pas dit quelque chose de plus précis que « s'écrire avec des blocs de Jordan » ? Genre : « diagonale par blocs, les blocs diagonaux étant de la forme $J_k(\lambda)$ » ? N'y avait-il pas une relation entre les dimensions des blocs et certains entiers lisibles dans le polynôme caractéristique ? N'y avait-il pas un complément relatif à l'unicité de certains ingrédients ?
  • Je me réponds faute de temps pour la suite.
    Toute matrice diagonale dont le polynôme caractéristique est scindé est semblable à une matrice diagonale par blocs dont les blocs diagonaux sont des blocs de Jordan de la forme $J_k(\lambda)$.
    Plus précisément, étant donné une matrice $A$ dont le polynôme caractéristique est $\prod_{i=1}^n(X-\lambda_i)^{m_i}$, il existe une matrice inversible $P$ et des entiers naturels $d_{ij}$ ($1\le i\le r$, $j\ge1$) uniques tels que $d_{i1}\ge d_{i2}\ge\cdots$ pour tout $i$ tels que $P^{-1}AP$ est la matrice diagonale par blocs dont les blocs diagonaux sont les $J_{d_{ij}}(\lambda_i)$ (à $i$ fixé entre $1$ et $r$, $j$ parcourt les entiers pour lesquels $d_{ij}\ne0$). De plus (calculer le polynôme caractéristique de la matrice obtenue !), on a : $\sum_{j\ge1}d_{ij}=m_i$ pour tout $i$.

    Dans l'exemple $\begin{pmatrix}1&-2\\0&2\end{pmatrix}$, la forme de Jordan est donc simplement : $\begin{pmatrix}1&0\\0&2\end{pmatrix}$.

    L'exemple simple suivant est : $\begin{pmatrix}2&-2\\0&2\end{pmatrix}$, dont la forme de Jordan est : $\begin{pmatrix}2&1\\0&2\end{pmatrix}$ (pourquoi ?).

    (Hélas, tout ça ne fait qu'effleurer la question initiale.)
  • Non, non, vraiment pas, je viens de relire le cours, j'avoue aussi que c'était le dernier cours d'algèbre de mon semestre mais voilà, il à posé la définition telle qu'elle et la méthode (à laquelle je n'ai rien compris)
  • Il faut évaluer les sous-espaces caractéristiques et en donné une base si j'ai bien compris, puis on applique la relation P-1AP
  • Un exemple on a le facteur $ (x-\lambda)^4$ dans le polynôme alors il y a quatre possibilités, on complète la base de vecteurs propres si nécessaire par des vecteurs pris dans les sous espaces caractéristiques.
    (je n'ai pas pu enregistrer mon message erreur base de données)

    Quatre vecteurs propres : $\begin{pmatrix}
    \lambda & 0 & 0 & 0 \\
    0 & \lambda & 0 & 0 \\
    0 & 0 & \lambda & 0 \\
    0 & 0 & 0 & \lambda
    \end{pmatrix}$
    Trois vecteurs propres : $\begin{pmatrix}
    \lambda & 1 & 0 & 0 \\
    0 & \lambda & 0 & 0 \\
    0 & 0 & \lambda & 0 \\
    0 & 0 & 0 & \lambda
    \end{pmatrix}$

    Deux vecteurs propres : $\begin{pmatrix}
    \lambda & 1 & 0 & 0 \\
    0 & \lambda & 1 & 0 \\
    0 & 0 & \lambda & 0 \\
    0 & 0 & 0 & \lambda
    \end{pmatrix} \quad\text{ou}\qquad \begin{pmatrix}
    \lambda & 1 & 0 & 0 \\
    0 & \lambda & 0 & 0 \\
    0 & 0 & \lambda & 1 \\
    0 & 0 & 0 & \lambda
    \end{pmatrix}$

    Un seul vecteur propre : $\begin{pmatrix}
    \lambda & 1 & 0 & 0 \\
    0 & \lambda & 1 & 0 \\
    0 & 0 & \lambda & 1 \\
    0 & 0 & 0 & \lambda
    \end{pmatrix}$
  • Si j'ai deux vecteurs propres par exemple, il faut compléter en base, dans ce cas, n'importe quel vecteur qui complète en base mes deux premiers vecteurs sont bons à prendre ou faut-il faire autre chose?
  • Dans l'exemple ci-dessus:

    Si tu as 4 vecteurs propres, les espaces propres sont exactement les espaces caracteristiques.

    Si tu as 2 vecteurs : il faut regarder les dimensions des espaces caracteristiques!
    deux cas :
    soit il y a un vecteur propre seul et un autre vecteur propre qui vient avec deux pris dans les sous espaces caracteristiques.
    soit il y a deux vecteurs propres avec chacun un vecteur pris dans le sous espace caracteristique associé à la valeur propre.
  • @goldsaint : bref, soit tu as mal lu ton cours, soit ton cours est mal fait et il faudrait que tu en lises un autre.
  • Et en plus il s'en va quand on lui donne un exemple et un début d'explication...

    Lecture pour ceux que le sujet intéresse :
    http://www.gabay-editeur.com/epages/300555.sf/fr_FR/?ObjectPath=/Shops/300555/Products/035 un classique sur le calcul matriciel.

    http://webusers.imj-prg.fr/~rached.mneimne/CM/livres/mneimne-2006-04.html
    http://www.cassini.fr/#elements_de_geometrie_tome_1
    Ouvrages de haut niveau mais qui n'éludent pas la question des tableaux de Young.
    Les valeurs propres sont 1 et 2 et je cherche une base telle que la matrice est triangulaire supérieure avec un "1" au dessus du 2, mais c'est là que je bloque.
    Non cette matrice est diagonalisable.

    [Alfred Young (1873-1940) prend toujours une majuscule. AD]
  • Salut
    Je me permets de faire remonter ce sujet car j'ai une question proche de cette discussion.
    La réduction de Jordan nécessite que l'endomoprhisme / la matrice soit à polynome caractéristique scindé.
    Cependant il suffit qu'un polynome annulateur (donc le minimal) soit scindé pour que la matrice/l'endomoprhisme soit trigonalisable.

    D'où mes questions:

    Avez-vous un contre exemple de matrice dont le polynome caractéristique n'est pas scindé mais dont le polynome minimal l'est ? (j'ai l'impression que c'est impossible: si le polynome est scindé alors la matrice est semblable à une matrice triangulaire, et donc son polynome caractéristique est scindé aussi...)

    Dans ce cas, a quoi ressemble la matrice triangulaire sup. semblable à cette matrice et comment sera-t-elle différente d'une réduite de Jordan ?

    Merci
  • Il me semble que c'est impossible car le polynôme caractéristique et le polynôme minimal partagent les même facteurs irréductibles.
  • Il me semble aussi, mais alors il me semble inutile d'avoir l'hypothèse "polynome caractéristique scindé" dans le théorème de Jordan, non ? Il suffit d'avoir "un polynome annulateur est scindé", comme dans les autres théorème de diago/trigonalisation...
  • Ne serait-ce pas équivalent ?

    Par le théorème de Cayley-Hamilton, si le polynôme caractéristique est scindé, il existe un polynôme annulateur scindé.
    Par définition du polynôme minimal (qui repose sur le fait que l'anneau des polynômes est principal), s'il existe un polynôme annulateur scindé, alors le polynôme minimal est scindé (en effet, tout diviseur d'un polynôme scindé est scindé par unicité de la factorisation en irréductibles).
    Enfin, comme l'a dit c.candide, toute racine du polynôme caractéristique est racine du polynôme minimal (en effet, soit $\lambda$ une racine du polynôme caractéristique et soit $v$ un vecteur propre associé ; en notant $\mu$ le polynôme minimal et $A$ la matrice, on a : $\mu(\lambda)v=\mu(A)v=0v=0$, de sorte que $\mu(\lambda)=0$ et que $\lambda$ est racine de $\mu$). Par suite, si le polynôme minimal est scindé, le corps de base contient toutes ses racines, en particulier celles du polynôme caractéristique.
  • Oui, pour moi aussi il me semble que c'est équivalent, et peut-etre que je pinaille un peu à vouloir chercher une cohérence de formulation entre les différents théorèmes (trigonalisation, décomposition de Dunford, réduction de Jordan)...
  • Humble opinion par rapport à mon expérience personnelle : Il est presque sûrement toujours utile de "pinailler" en mathématiques. De deux choses l'une :
    • soit les deux notions que tu cherches à rapprocher sont effectivement semblables et tu vas faire des ponts entre différents théorèmes et obtenir une nouvelle compréhension. Et très souvent "avoir moins de choses à retenir".
    • Soit elles sont un peu différentes, et les différences parfois subtiles amènent également une meilleure compréhension en particulier si tu as les exemples "limites" entre les deux notions.
Connectez-vous ou Inscrivez-vous pour répondre.