Développement #657

Titre : Méthode QR

Contenu : Soit $A\in GL_n(\mathbb{C})$ diagonalisable, on suppose que ses valeurs propres sont de module distincts et on les classe par module décroissant; $|\lambda_1|>..>|\lambda_n|$. On construit la suite\r\[\begin{cases}\rA_0=A\\\rA_{k+1}=R_k Q_k\text{ où }A_k=Q_k R_k\text{ est la décomposition QR de }A_k\r\end{cases}\]\rOn suppose qu'il existe $P\in GL_n(\mathbb{C})$ tel que $A=PDP^{-1}$ où $D=diag(\lambda_1,..,\lambda_n)$ et $P^{-1}$ admet une décomposition $LU$.\rAlors la diagonale de $A_k$ converge vers $(\lambda_1,..,\lambda_n)$, et les coefficients sous la diagonale tendent vers 0.

Créé le : 23/07/2026 12:42

Mis à jour : 23/07/2026 12:42

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Qualité Numéro Titre
5 233 Analyse numérique matricielle. Résolution approchée de systèmes linéaires, recherche d’éléments propres, exemples.2021
2 154 Exemples de décompositions de matrices. Applications. 2024
4 153 Valeurs propres, vecteurs propres. Calculs exacts ou approchés d'éléments propres. Applications.2025
5 156 Endomorphismes trigonalisables. Endomorphismes nilpotents.2025
5 162 Systèmes d’équations linéaires ; opérations élémentaires, aspects algorithmiques et conséquences théoriques.2025