En algèbre linéaire, la matrice compagnon du polynôme unitaire
est la matrice carrée suivante :
mais il existe d'autres conventions :
la matrice transposée de celle ci-dessus ;
une variante de cette transposée : la matrice
Le polynôme caractéristique de C(p) est égal à p (ou (–1)p selon la convention choisie pour le polynôme caractéristique) ; en ce sens, la matrice C(p) est la « compagne » du polynôme p.
Si le polynôme p possède n racines distinctes λ1, ..., λn (les valeurs propres de C(p)), alors C(p) est diagonalisable de la façon suivante :
où V est la matrice de Vandermonde associée à λ1, ..., λn (réciproquement, la matrice compagnon n'est diagonalisable que dans ce cas, où l'on dit que p est un polynôme scindé à racines simples).
Si A est une matrice d'ordre n dont les coefficients appartiennent à un corps commutatif K, alors les propositions suivantes sont équivalentes :
A est semblable à une matrice compagnon à coefficients dans K ;
le polynôme minimal de A est égal à son polynôme caractéristique ;
il existe un vecteur v dans Kn tel que (v, Av, A2v, ..., An-1v) soit une base de Kn.
Toutes les matrices carrées ne sont pas semblables à une matrice compagnon mais toute matrice est semblable à une matrice composée de blocs de matrices compagnons. De plus, ces matrices compagnons peuvent être choisies de telle sorte que le polynôme caractéristique de chacune divise celui de la suivante ; ils sont alors déterminés de façon unique par A. C'est la forme canonique rationnelle de A.
En automatique, la forme compagnon est aussi appelée la forme canonique de commandabilité. Si une matrice peut se transformer à travers une base en matrice sous la forme compagnon, elle est obligatoirement commandable.
La forme compagnon est particulièrement utile lorsqu'on dispose d'une fonction de transfert irréductible ou d'une équation différentielle. Selon les coefficients, on peut écrire immédiatement la représentation d'état, qui est l'une des formes les plus efficaces et précises de représentation des systèmes continus ou échantillonés.
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L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications.
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Linear and nonlinear dynamical systems are found in all fields of science and engineering. After a short review of linear system theory, the class will explain and develop the main tools for the quali
Un MOOC francophone d'algèbre linéaire accessible à tous, enseigné de manière rigoureuse et ne nécessitant aucun prérequis.
On considère un K-espace vectoriel E de dimension finie et un endomorphisme u de cet espace. Une décomposition de Frobenius est une décomposition de E en somme directe de sous-espaces dits cycliques, telle que les polynômes minimaux (ou caractéristiques) respectifs des restrictions de u aux facteurs sont les facteurs invariants de u. La décomposition de Frobenius peut s'effectuer sur un corps quelconque : on ne suppose pas ici que K est algébriquement clos.
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.
Le polynôme minimal est un outil qui permet d'utiliser en algèbre linéaire des résultats de la théorie des polynômes. Il est en effet possible d'appliquer un polynôme à un endomorphisme, comme expliqué dans l'article intérêt du concept de polynôme d'endomorphisme. Il est défini comme le polynôme unitaire (son coefficient de plus haut degré est égal à 1) de plus petit degré qui annule un endomorphisme, c'est-à-dire une application linéaire d'un espace vectoriel dans lui-même.
Couvre les systèmes de n ODE linéaires de premier ordre avec une matrice de couplage A constante et explore les propriétés des solutions et le principe de superposition.
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