Diagonalisation des endomorphismes réels dans un espace vectoriel E de dimension finie n. L’endomorphisme le plus simple est l’ homothétie. Une homothétie de E est une application qui à tout vecteur u de E associe λu Sa matrice est une matrice scalaire ( dans n’importe quelle base de E). 0 0 Problématique: f étant un endomorphisme de E Existe-t-il des sous espaces vectoriels F de E tels que la restriction de f à ces sous espaces vectoriels soit une homothétie? Recherche des sous espaces vectoriels de dimension supérieure ou égale à 1 sur lesquels f se réduit à une homothétie. • Si F est un tel sous espace alors il existe un réel λ pour tout vecteur u de F, f(u)= λu λ est appelée valeur propre de f. Si u est non nul, u est appelé vecteur propre de f associé à la valeur propre λ . • F est inclus dans le noyau de (f- λId). Ker (f- λId) est appelé espace propre de f associé à la valeur propre λ. Recherche des valeurs propres La proposition suivante : λ valeur propre de f est équivalente aux quatre propositions qui suivent: • • • • Ker (f- λId) est au moins de dimension 1. (f- λId) n’est pas inversible. rg(f- λId) < dim E. Det (f- λId) =0. Le polynôme caractéristique Det (f- λId) est appelé polynôme caractéristique de f - Ce polynôme de variable λ est de degré n ( dim E). - Ses racines sont les valeurs propres de f. Valeurs propres et Espaces propres • Une fois déterminées les valeurs propres, on connait leur multiplicité dans le polynôme caractéristique, on détermine une base de chaque espace propre. Propriété importante des Espaces propres • Les espaces propres sont en somme directe. Cela signifie en particulier que la dimension de la somme des espaces propres est égale à la somme des dimensions des espaces propres. Cela signifie aussi que la réunion des bases des différents espaces propres est toujours une famille libre de E. Comment savoir si un endomorphisme f de E est diagonalisable? • Définition: f est diagonalisable si et seulement si il existe une base dans laquelle la matrice de f est diagonale .Cette base est en fait une base de vecteurs propres. • Autres façons d’exprimer ce qui précède: - La somme des dimensions des espaces propres est égale à la dimension de E. - La somme des espaces propres est égale à E. Dimension d’un espace propre et multiplicité de la valeur propre dans le polynôme caractéristique. • Si λ est valeur propre de f avec une multiplicité de mλ dans le polynôme caractéristique alors la dimension de l’espace propre est inférieur ou égal à mλ . Conséquence: • Théorème fondamental: f endomorphisme de E (de dimension finie) est diagonalisable SSI: - Son et polynôme caractéristique est scindé -si pour chaque valeur propre, la multiplicité est égale à la dimension de l’espace propre associé. Diagonalisation de l’endomorphisme f E,B A E,B f f(x,y)= (x+y,3x-y) 1 1 A( B,B ) 3 1 Recherche du polynôme caractéristique. 1 X det( f XId ) det 3 1 2 X 4 1 X Les valeurs propres sont donc 2 et -2 Le polynôme caractéristique est scindé. Recherche des espaces propres • E-2 espace propre associé à la valeur propre -2 est le noyau de f+2Id ou de la matrice A+2I: 3 1 3x y 0 A 2I en résolvant: 3 1 3x y 0 1 On obtient Ker ( A 2 I ) vect 3 Recherche des espaces propres • E2 espace propre associé à la valeur propre 2 est le noyau de f-2Id ou de la matrice A-2I: 1 1 x y 0 A 2I en résolvant: 3 3 3x 3 y 0 1 On obtient Ker ( A 2 I ) vect 1 f est diagonalisable : On vérifie bien les conditions du théorème fondamental. Autre façon de justifier le fait que f soit diagonalisable. 1 1 ; est une base de vecteurs propres. 1 3 Matrice de passage • Notons B la base canonique et B1 la base de vecteurs propres définie précédemment 2 • .Dans cette base, la matrice de f s’écrit: D 0 0 2 E,B P Id E E,B1 1 1 P 1 3 La relation A PDP exp rime le changement de base. -1