Leçon 158 — Matrices symétriques réelles, matrices hermitiennes.
Points clés
- Diagonalisation orthogonale
- Valeurs propres réelles
- Théorème spectral
- Rayleigh
- Matrices positives
Plan
- Matrices symétriques réelles
- [formule], [formule]
- Valeurs propres réelles
- Diagonalisation orthogonale : [formule] avec [formule]
- Théorème spectral
- Toute matrice symétrique réelle est diagonalisable en BON
- Preuve par récurrence
- Version hermitienne
- Quotient de Rayleigh
- [formule]
- [formule], [formule]
- Courant-Fischer
- Matrices positives et définies positives
- [formule] positive : [formule], ssi valeurs propres [formule]
- [formule] définie positive : [formule] pour [formule]
- Critère de Sylvester : mineurs principaux dominants [formule]
- Racine carrée et décomposition polaire
- Racine carrée symétrique positive unique
- Décomposition polaire : [formule] unique
- Lien avec la SVD
- Applications
- Formes quadratiques réelles et signature
- ACP en statistique
- Inégalité de Hadamard
Théorèmes clés
- Théorème spectral : [formule] est orthogonalement diagonalisable
- Rayleigh : [formule]
- Critère de Sylvester : [formule] définie positive ssi [formule] pour tout [formule]
- Racine carrée : unique [formule] tel que [formule]
Exemples importants
- Matrice de Gram : symétrique positive, définie positive ssi famille libre
- [formule] : valeurs propres [formule], définie positive
- ACP : diagonalisation de la matrice de covariance
- Laplacien de graphe : symétrique positive, plus petite v.p. [formule]
- Décomposition polaire d'une matrice [formule]
Erreurs courantes
- Confondre matrice positive et à coefficients positifs
- Le spectral est spécifique aux symétriques/hermitiennes
- Sylvester : seulement pour la définie positivité
Conseils du jury
- Démonstration du spectral par récurrence est un classique
- Rayleigh et Courant-Fischer pour encadrer les v.p.
- Distinguer positive, définie positive, semi-définie positive
Développements associés
Prérequis
espaces euclidiens, reduction endomorphismes