Matrice de Hankel - Définition

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Introduction

En algèbre linéaire une matrice de Hankel, du nom du mathématicien Hermann Hankel, est une matrice carrée dont les valeurs sont constantes le long des diagonales ascendantes, c'est-à-dire dont les indices vérifient la relation ai,j = ai − 1,j + 1

Par exemple une matrice de Hankel de taille 5 s'écrit sous la forme

\begin{pmatrix} a & b & c & d & e \\ b & c & d & e & f \\ c & d & e & f & g \\ d & e & f & g & h \\ e & f & g & h & i  \end{pmatrix}

Cette matrice a une certaine parenté avec les matrices de Toeplitz (ces dernières sont des matrices de Hankel renversées).

Sur un espace de Hilbert muni d'une base hilbertienne, on peut définir plus généralement un opérateur de Hankel. Ce dernier admet pour représentation une matrice de Hankel infinie, c'est-à-dire que le coefficient ai,j = (ei | a(ej)), dépend seulement de i + j.

Déterminant et transformation de Hankel

À toute suite (bn) on peut associer la suite des déterminants hn des matrices de Hankel successives

h_n = \begin{vmatrix} b_0 &b_1&b_2&\dots&b_{n}\\ b_1 &b_2&b_3&\dots&b_{n+1}\\ b_2 &b_3&b_4&\dots&b_{n+2}\\ \vdots&\vdots&\vdots&&\vdots\\ b_{n} &b_{n+1}&b_{n+2}&\dots&b_{2n}\\ \end{vmatrix}
  • une suite est nulle si et seulement si sa transformée de Hankel est nulle
  • une suite vérifie une relation de récurrence linéaire à coefficients constants si et seulement si la transformée de Hankel est nulle à partir d'un certain rang.

Éléments propres dans un cas particulier

Un cas particulier de matrices de Hankel est celui de matrices anticirculantes, lorsque bn + j = bj − 1.

Dans ce cas, on peut aisément diagonaliser les matrices de Hankel : On considère la base de diagonalisation des matrices circulantes de taille n ; on note P la matrice de passage associée d'élements générique w(i − 1)(j − 1)  w=\exp \left( \frac{2i\pi}{n} \right) est une racine n ième, primitive, de l'unité. On note Cj ses colonnes.

Si M est une marice de Hankel, on note M' = P − 1MP. On remarque que M'C1 = LC1, où L=b_0 +b_1+b_2+\dots+b_{n-1} est la somme des coefficients de chaque ligne.

Si n est pair, -1 est racine n-ième de l'unité, le vecteur colonne  C_{n+2\over 2} est  (1,-1,1,\ldots,-1) et

 M'C_{n+2\over 2}=L'C_{n+2\over 2} , où L'=b_0 -b_1+b_2+\dots-b_{n-1} est la somme alternée des coefficients de chaque ligne.

Si j\not\in\{1,{n+2\over 2}\} , on voit que M'Cj = LjCn + 2 − j L_j=b_0+b_1w^{j-1}+b_2w^{2(j-1)}+\dots-b_{n-1}w^{(n-1)(j-1)}  ; la valeur en wj − 1 du polynôme associé : P(X)=\sum_{k=0}^nb_kX^k .

On remarque que le plan Vect(Cj,Cn + 2 − j) est stable sous l'action de l'endomorphisme canoniquement associé à M ; la restriction à cet espace,de l'endomorphisme (complexe) associé, a pour matrice dans la base des deux colonnes (Cj,Cn + 2 − j) :  A = \begin{pmatrix}  0&L_j\\ L_{n+2-j}&0 \end{pmatrix}    ; on en déduit M', puis une diagonalisation de M.

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