In linear algebra, a generalized eigenvector of an matrix is a vector which satisfies certain criteria which are more relaxed than those for an (ordinary) eigenvector.
Let be an -dimensional vector space and let be the matrix representation of a linear map from to with respect to some ordered basis.
There may not always exist a full set of linearly independent eigenvectors of that form a complete basis for . That is, the matrix may not be diagonalizable. This happens when the algebraic multiplicity of at least one eigenvalue is greater than its geometric multiplicity (the nullity of the matrix , or the dimension of its nullspace). In this case, is called a defective eigenvalue and is called a defective matrix.
A generalized eigenvector corresponding to , together with the matrix generate a Jordan chain of linearly independent generalized eigenvectors which form a basis for an invariant subspace of .
Using generalized eigenvectors, a set of linearly independent eigenvectors of can be extended, if necessary, to a complete basis for . This basis can be used to determine an "almost diagonal matrix" in Jordan normal form, similar to , which is useful in computing certain matrix functions of . The matrix is also useful in solving the system of linear differential equations where need not be diagonalizable.
The dimension of the generalized eigenspace corresponding to a given eigenvalue is the algebraic multiplicity of .
There are several equivalent ways to define an ordinary eigenvector. For our purposes, an eigenvector associated with an eigenvalue of an × matrix is a nonzero vector for which , where is the × identity matrix and is the zero vector of length . That is, is in the kernel of the transformation . If has linearly independent eigenvectors, then is similar to a diagonal matrix . That is, there exists an invertible matrix such that is diagonalizable through the similarity transformation . The matrix is called a spectral matrix for . The matrix is called a modal matrix for .
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En mathématiques, plus précisément en algèbre linéaire, certains espaces vectoriels possèdent une base qualifiée de canonique ; il s'agit d'une base qui se présente de manière naturelle d'après la manière dont l'espace vectoriel est présenté. C'est ainsi que l'on parle de la base canonique de R, de la base canonique de l'espace vectoriel des matrices ou de celui des polynômes. En revanche sur un espace vectoriel quelconque, la notion n'a pas de sens : il n'y a pas de choix de base privilégiée.
En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.
In linear algebra, a generalized eigenvector of an matrix is a vector which satisfies certain criteria which are more relaxed than those for an (ordinary) eigenvector. Let be an -dimensional vector space and let be the matrix representation of a linear map from to with respect to some ordered basis. There may not always exist a full set of linearly independent eigenvectors of that form a complete basis for . That is, the matrix may not be diagonalizable.
L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications.
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