Chapitre 4 : Réduction des Endomorphismes

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Sous-sections

6 Compléments

6.1 Avec Maple

Comme pour tout l'algèbre linéaire, il faut d'abord charger le packlinalg :
> with(linalg);
> charpoly(A,lambda); calcule le polynôme caractéristique de

de variable $\lambda$ .
> eigenvals(A); fournit les valeurs propres d'une matrice et
> eigenvects(A); fournit les valeurs propres et une base de chaque sous espace propre.
Dans la mesure, bien sûr, où Maple sait résoudre l'équation qui permet de calculer les valeurs propres...
On aura parfois intérêt à voir les racines du polynôme caractéristique de

par :
> solve(charpoly(A,lambda),lambda);
De plus, comme toujours, on se méfiera des cas particuliers quand il y a des paramètres...

6.2 Les mathématiciens du chapitre

Cayley Arthur 1821-1895: On doit à cet anglais de nombreux travaux sur les matrices, la diagonalisation, la notion de polynôme caractéristique...