import numpy as np
import sympy as sp
from IPython.display import display, Latex
from Ch8_lib import *
Définition 1:¶
Soient $A\in M_{n \times n}(\mathbb{R})$ et $t$ un paramètre réel. Le polynôme caractéristique de $A$, noté $c_A(t)$, est le polynôme défini par $$c_A(t)=\det (A-tI),$$ où $I$ est la matrice identité de taille $n\times n$.
Proposition 2:¶
Soient $A,P\in M_{n\times n}(\mathbb{R})$ et supposons que soit inversible. Alors $$c_A(t)=c_{PAP^{-1}}(t).$$
Définition 3:¶
Soient $V$ un $\mathbb{R}$-espace vectoriel de dimension finie et $T:V \to V$ une transformation linéaire. On définit le polynôme caractéristique de $T$ par $c_T(t)=c_A(t),$ où $A=[T]_{\mathscr{B}}$ pour une base ordonnée quelconque $\mathscr{B}$ de $V$.
Le nombre réel $\lambda$ est une valeur propre de $A\in M_{n \times n}(\mathbb{R})$ si et seulement si: $$ c_A(\lambda) = \det (A-\lambda I) = 0$$
Exemple 1¶
Nous allons voir la méthode pour calculer les valeurs propres d'une matrice $3 \times 3$.
- Calculer le déterminant $\det (A-\lambda I)$ avec $\lambda$ comme paramètre;
- Obtenir un polynôme;
- Trouver les racine du polynôme.
# Définition de la matrice (Par défaut, les coefficients sont fixés à 1)
A = [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]
# Calcul étape par étape du polynome caractéristique (degré 3 ici).
poly_char_3x3(A)
On a donc le polynome caractéristique de la matrice A, les valeurs propres sont les racines de ce polynôme. On résout $$\det (A- \lambda I) = 0$$
# La ligne suivante résout l'équation ci-dessus
solve_poly_char(A)
Exercice 1¶
Trouver les valeurs propres des matrices données ci-dessous en trouvant les racines des polynômes caractéristiques.
Pour trouver les racines des polynômes caractéristiques de degré 3 ou 4, factorisez à l'aide de racines évidentes $\in [-2, -1, 0, 1, 2]$
\begin{align*} & A_1 = \left(\begin{matrix}-2 & 4\\5 & -1\end{matrix}\right) & &A_2 = \left(\begin{matrix}1 & 2\\3 & 1\end{matrix}\right) & &A_3 = \left(\begin{matrix}1 & 0 & 4\\1 & 3 & 1\\2 & 4 & -1\end{matrix}\right) \\[1em] & A_4 = \left(\begin{matrix}4 & 0 & 1\\-2 & 1 & 0\\-2 & 0 & 1\end{matrix}\right) & & A_5 = \left(\begin{matrix}1 & 2 & 0 & 0\\2 & 1 & 0 & 0\\-4 & 2 & 2 & -1\\-8 & 5 & 0 & 1\end{matrix}\right) & & A_6 = \left(\begin{matrix}4 & 0 & 0 & 0\\7 & -11 & 0 & 0\\-0.5 & 2.3 & \sqrt{2} & 0\\-8 & 5 & 2 & 11\end{matrix}\right) \end{align*}
# Trouver les valeurs propres des matrices suivantes
A1 = [[-2, 4], [5, -1]]
A2 = [[1, 2], [3, 1]]
A3 = [[1, 0, 4], [1, 3, 1], [2, 4, -1]]
A4 = [[4, 0, 1], [-2, 1, 0], [-2, 0, 1]]
A5 = [[1, 2, 0, 0], [2, 1, 0, 0], [-4, 2, 2, -1], [-8, 5, 0, 1]]
A6 = [[4, 0, 0, 0], [7, -11, 0, 0], [-0.5, 2.3, sp.sqrt(2), 0], [-8, 5, 2, 11]]
# Vous pouvez également rentrer une matrice de votre choix et afficher son polynôme caractéristique
# et ses valeurs propres
A_7 = [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]
# Choisir matrice (A = A1 ou A = A2 ...)
A = A2
interactive_valeur_propres(A)
# Choisir matrice (A = A1 ou A = A2 ...)
A = A1
# Affiche la solution étape par étape pour la matrice A
valeurs_propres(A)