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
| 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 |