Physique
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Exemple d’une chaîne de Markov à deux états.
Sous-espaces propres, valeurs propres, vecteurs propres, équation aux éléments propres. Spectre. Méthodes de diagonalisation (par système à paramètre, ou avec calcul initial du spectre).
Même vocabulaire.
Interprétation de \(E_{\lambda}(u)\) comme un noyau. Conséquences : \(E_{\lambda}(u)\) est un sous-espace vectoriel ; si de plus \(v\) commute avec \(u\), alors \(E_{\lambda}(u)\) est stable par \(v\).
Si \(\lambda_1,\ldots,\lambda_p\) sont des valeurs propres de \(u\) distinctes deux à deux, alors \(E_{\lambda_1}(u),\ldots,E_{\lambda_p}(u)\) sont en somme directe. Corollaire : une famille de vecteurs propres associés à des valeurs propres distinctes est automatiquement libre.
Traduction des résultats précédents en observant que les éléments propres de \(A\) sont aussi ceux de \(X\mapsto A\,X\).
Observation : la trace d’une matrice semblable à \(\mathrm{diag}(\lambda_1,\ldots,\lambda_n)\) vaut \(\sum_{i=1}^{n}\lambda_i\).
La fonction \(\chi_A\) est définie par \(\forall t\in\mathbb{K},\ \chi_A(t) = \det(t\,I - A).\)
Propriétés : c’est une fonction polynomiale unitaire de degré \(n\), expression des coefficients de degré \(0\) et \(n-1\) en termes de \(\det A\) et \(\mathop{\mathrm{tr}}A\). Et \[\mathrm{Sp}_{\mathbb{K}}(A) = \{\lambda\in\mathbb{K}:\chi_A(\lambda) = 0\}.\]
Deux matrices semblables ont même polynôme caractéristique, et donc même spectre.
Définition et propriétés analogues.
Multiplicité algébrique dans le polynôme caractéristique, comparée à \(\dim E_{\lambda}\).
CNS en termes des sous-espaces propres. CNS en termes du polynôme caractéristique (caractère scindé et égalité entre multiplicités algébriques et géométriques).
Condition suffisante mais pas nécessaire en termes du nombre de valeurs propres distinctes, ou en termes du polynôme caractéristique (caractère scindé à racines simples).
Expression en termes des valeurs propres.
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