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Matrice compagnon

En algèbre linéaire, la matrice compagnon du polynôme unitaire

est la matrice carrée suivante[1] - [2] - [3] :

mais il existe d'autres conventions :

Le polynôme caractéristique de C(p) est égal à p (ou (–1)np selon la convention choisie pour le polynôme caractéristique)[8] ; en ce sens, la matrice C(p) est la « compagne » du polynôme p.

Si le polynôme p possède n racines distinctes λ1, …, λn (les valeurs propres de C(p)), alors C(p) est diagonalisable de la façon suivante :

où V est la matrice de Vandermonde associée à λ1, …, λn (réciproquement, la matrice compagnon n'est diagonalisable que dans ce cas, où l'on dit que p est un polynôme scindé à racines simples).

Si A est une matrice d'ordre n dont les coefficients appartiennent à un corps commutatif K, alors les propositions suivantes sont équivalentes :

  • A est semblable à une matrice compagnon à coefficients dans K ;
  • le polynôme minimal de A est égal à son polynôme caractéristique ;
  • il existe un vecteur v dans Kn tel que (v, Av, A2v, …, An-1v) soit une base de Kn.

Toutes les matrices carrées ne sont pas semblables à une matrice compagnon mais toute matrice est semblable à une matrice composée de blocs de matrices compagnons. De plus, ces matrices compagnons peuvent être choisies de telle sorte que le polynôme caractéristique de chacune divise celui de la suivante ; ils sont alors déterminés de façon unique par A. C'est la forme canonique rationnelle de A. En automatique, la forme compagnon est aussi appelée la forme canonique de commandabilité. Si une matrice peut se transformer à travers une base en matrice sous la forme compagnon, elle est obligatoirement commandable. La forme compagnon est particulièrement utile lorsqu'on dispose d'une fonction de transfert irréductible ou d'une équation différentielle. Selon les coefficients, on peut écrire immédiatement la représentation d'état, qui est l'une des formes les plus efficaces et précises de représentation des systèmes continus ou échantillonés.

Notes et références

  1. Saunders Mac Lane et Garrett Birkhoff, Algèbre [détail des éditions], vol. 1, p. 365.
  2. Aviva Szpirglas, Algèbre L3 : Cours complet avec 400 tests et exercices corrigés [détail de l’édition], § 11.102.
  3. Daniel Guinin et Bernard Joppin, Algèbre et géométrie MP, Éditions Bréal, 2004 (ISBN 978-2-7495-0388-2), p. 186.
  4. David C. Lay, Algèbre linéaire : Théorie, exercices et applications, De Boeck, 2004 (ISBN 978-2-8041-4408-1), p. 372.
  5. Dany-Jack Mercier, Exercices pour le CAPES mathématiques (externe et interne) et l'agrégation interne, vol. 1, Publibook, 2005 (ISBN 978-2-7483-0995-9), p. 103.
  6. Alfio Quarteroni, Riccardo Sacco et Fausto Saleri, Méthodes numériques : algorithmes, analyse et applications, Springer, 2007 (ISBN 978-88-470-0495-5), p. 207.
  7. Jacques Rappaz et Marco Picasso, Introduction à l'analyse numérique, PPUR, 1998 (ISBN 978-2-88074-363-5), p. 106.
  8. Voir par exemple cet exercice corrigé sur Wikiversité.

Voir aussi

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