Théorème de Perron-Frobenius

Théorème de Perron-Frobenius
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En algèbre linéaire et en théorie des graphes, le théorème de Perron-Frobenius, prouvé par Oskar Perron et Ferdinand Georg Frobenius, a d'importantes applications en théorie des probabilité (chaînes de Markov), en théorie des systèmes dynamiques, en économie (analyse entrée-sortie[1]), en théorie des graphes et dans l'aspect mathématique du calcul des pagerank de google[2].

Théorème de Perron Frobenius pour une matrice positive irréductible

Théorème de Perron Frobenius —  Soit A\in \mathcal M_n(\mathbb R_+) une matrice positive irréductible.

  1. Le rayon spectral ρ de A est une valeur propre simple de A et le sous-espace propre associé est une droite vectorielle engendrée par un vecteur (colonne) strictement positif.
  2. Si s et S sont respectivement le minimum et le maximum des sommes des éléments de chaque ligne de A on a s \le \rho \le S .
    Si n\ge 2 alors ρ > 0.
  3. Soit h le nombre de valeurs propres (complexes) de module ρ. Le spectre de A dans le plan complexe est invariant par la rotation de centre O et d'angle 2π / h.
    En outre si h > 1 il existe une matrice de permutation S telle que S^{-1}AS={}^tSAS ~([3]~) =\begin{bmatrix} 0&A_{1,2}&0&...&0\\0&0&A_{2,3}&...&0\\...\\0&0&0&...&A_{h-1,h}\\A_{h,1}&0&0&...&0
\end{bmatrix} où les blocs diagonaux (nuls) sont carrés.

Applications pratiques

  • Ce théorème permet de montrer, sous certaines conditions, qu'une chaîne de Markov sur un espace d'états fini converge en loi vers son unique mesure invariante.
  • Le vecteur de Google utilisé lors du calcul des pagerank de google est un vecteur de Perron-Frobenius[5].

Notes et références

  1. Carl Meyer, Matrix analysis and applied linear algebra, SIAM (ISBN 0-89871-454-0) [lire en ligne] 8.3.6 p. 681)
  2. Bachir Bekka, Le théorème de Perron-Frobenius, les chaînes de Markov et un célèbre moteur de recherche
  3. a et b tSAS = S − 1AS s'obtient à partir de A en effectuant la permutation σ associée à S~(\sigma(i)=j \Leftrightarrow S_{i,j}=1) sur les lignes et les colonnes.
  4. Π'(ρ) = Tr(B(ρ)) et ρ est la plus grande racine réelle (c'est une racine simple) du polynôme réel Π(λ) qui vérifie \lim_{\lambda \rightarrow +\infty}\Pi(\lambda)=+\infty . On voit que B(ρ) est strictement positive
  5. Bachir Bekka, Le théorème de Perron-Frobenius, les chaînes de Markov et un célèbre moteur de recherche

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