Identité vecteur propre-valeur propre

Pour une matrice ${\displaystyle A}$ hermitienne de taille ${\displaystyle n}$, on note ${\displaystyle \lambda _{1}(A),\ldots ,\lambda _{n}(A)}$ ses ${\displaystyle n}$ valeurs propres (réelles) éventuellement répétées selon leurs multiplicités. On note ${\displaystyle v_{i}}$ un vecteur propre normalisé associé à ${\displaystyle \lambda _{i}(A)}$.

L'identité vecteur propre-valeur propre est

${\displaystyle |v_{i,j}|^{2}\,\prod _{k=1,\,k\neq i}^{n}{\big (}\lambda _{i}(A)-\lambda _{k}(A){\big )}=\prod _{k=1}^{n}{\big (}\lambda _{i}(A)-\lambda _{k}(A_{j}){\big )}}$

où ${\displaystyle v_{i,j}}$ est la ${\displaystyle j}$-ième composante de ${\displaystyle v_{i}}$ et où ${\displaystyle A_{j}}$ est la sous-matrice de ${\displaystyle A}$ obtenue en supprimant la ligne ${\displaystyle j}$ et la colonne ${\displaystyle j}$ de ${\displaystyle A}$ (c'est encore une matrice hermitienne).

• Peter B. Denton, Stephen J. Parke, Terence Tao et Xining Zhang, « Eigenvectors from Eigenvalues: A Survey of a Basic Identity in Linear Algebra », Bulletin of the American Mathematical Society, vol. 59, n^o 1,‎ janvier 2022, p. 31–58 (DOI 10.1090/bull/1722, arXiv 1908.03795, S2CID 213918682, lire en ligne [archive du 19 janvier 2022])
• Natalie Wolchover, « Neutrinos Lead to Unexpected Discovery in Basic Math », Quanta Magazine,‎ 13 novembre 2019 (lire en ligne, consulté le 27 novembre 2019)