Espace propre généralisé et vecteurs propres

Espace propre généralisé et vecteurs propres

Sous-espace caractéristique

Définitions

Soient E un K-espace vectoriel de dimension finie et u un endomorphisme de E. Soit \ \lambda \in \mathrm{sp}(u)

  • on appelle sous-espace caractéristique, sous-espace spectral, ou encore espace propre généralisé de  \ u associé à la valeur propre \ \lambda le sous espace : N_{\lambda}(u) = \ker\left[ (u- \lambda Id)^m \right] , Id étant l'application identité et m la multiplicité de λ dans le polynôme caractéristique de l'endomorphisme u.


  • \vec{v} \ est un vecteur propre généralisé de u associé à la valeur propre λ s'il existe  \ k\geq 1 \ tel que  \ \vec{v}\in\ker\left(u-\lambda Id\right)^k\smallsetminus\{\vec{0}\}


Remarque : Cette définition implique que \vec{v}\in N_{\lambda}(u) \ \Longleftrightarrow \ \vec{v} \ est un vecteur propre généralisé de u associé à λ.


Intérêt

Les sous-espaces caractéristiques sont utilisés dans la caractérisation de la trigonalisation d'un endomorphisme. En effet un endomorphisme u d'un espace vectoriel E est trigonalisable si et seulement si E est la somme (directe) des sous-espaces caractéristiques de u, c'est-à-dire si et seulement si il existe une base de E formée de vecteurs propres généralisés de u. Cette caractérisation rejoint celle donnée à l'aide du polynôme caractéristique qui doit être scindé pour que l'endomorphisme soit trigonalisable.

Article détaillé : Réduction de Jordan.


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