Eclats de vers : Matemat 06 : Vecteurs - 8
Table des matières
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1. Matrices unitaires
\label{chap:unitaire}
1.1. Conservation du produit scalaire
Les matrices unitaires sont une généralisation des rotations. Or, la propriété essentielle d'une rotation est qu'elle conserve les distances. Comme les distances usuelles découlent des normes usuelles, elles-mêmes dérivées du produit scalaire, on impose que ce soit le produit scalaire qui soit conservé. On veut donc que :
\[\scalaire{U \cdot x}{U \cdot y} = x^\dual \cdot U^\dual \cdot U \cdot y = \scalaire{x}{y} = x^\dual \cdot y\]
pour toute matrice unitaire \(U\) de taille \((m,n)\) et tout \(x,y \in \corps^n\). Comme cette relation doit être valable pour tout \(x,y\), elle doit l'être pour les vecteurs de la base canonique :
\[\composante_{ij} U = \canonique_i^\dual \cdot U^\dual \cdot U \cdot \canonique_j = \canonique_i^\dual \cdot \canonique_j = \indicatrice_{ij}\]
On en conclut que :
\[U^\dual \cdot U = I\]
Si cette condition est vérifiée, on dit que \(U\) est une matrice unitaire.
1.1.1. Norme
La conservation de la norme usuelle \(\norme{x} = \sqrt{\scalaire{x}{x} }\) découle de celle du produit scalaire. Si \(U\) est unitaire, on a donc \(\norme{U \cdot x} = \norme{x}\).
1.2. Matrices élémentaires unitaires
Soit la matrice élémentaire :
\[U = \matelementaire(\alpha,u,u) = I + \alpha \cdot u \cdot u^\dual\]
où \(\alpha \in \setR\). Si on veut que \(U\) soit unitaire, il faut que :
\begin{align} I = U^\dual \cdot U &= (I + \alpha \cdot u \cdot u^\dual) \cdot (I + \alpha \cdot u \cdot u^\dual) \\ &= I + [2 \cdot \alpha + \alpha^2 \cdot (u^\dual \cdot u)] \cdot u \cdot u^\dual \end{align}Il suffit donc que \(\alpha\) vérifie la condition :
\[2 \cdot \alpha + \alpha^2 \cdot (u^\dual \cdot u) = \alpha \cdot [2 + \alpha \cdot (u^\dual \cdot u)] = 0\]
Si on choisit \(\alpha = 0\), on a \(U = I\) qui est bien une matrice unitaire. Dans le cas où \(\alpha \ne 0\), on doit avoir :
\[2 + \alpha \cdot (u^\dual \cdot u) = 0\]
Si \(u\) est un vecteur non nul, on aura bien sûr \(u^\dual \cdot u \strictsuperieur 0\). Il suffit alors de prendre :
\[\alpha = - \frac{2}{u^\dual \cdot u}\]
On se retrouve donc avec des matrices élémentaires unitaires du type :
\[U = I - \frac{2}{u^\dual \cdot u} \cdot u \cdot u^\dual\]
On les note :
\[\matunitaire(u) = I - \frac{2}{u^\dual \cdot u} \cdot u \cdot u^\dual\]
1.2.1. Propriétés
On a donc \(U^\dual \cdot U = I\). Comme \(U\) est carrée, on a également \(U^{-1} = U^\dual\). On voit également que :
\[U^\dual = I - \frac{2}{u^\dual \cdot u} \cdot u \cdot u^\dual = U\]
On en conclut que \(U^{-1} = U\).
1.3. Matrices de Householder
Soit deux vecteurs \(x,y \in \corps^n\). On aimerait bien trouver une matrice élémentaire unitaire \(U\) telle que \(U \cdot x \approx y\). Par analogie avec les matrices de transformation élémentaire, on pose \(u = x - y\) et \(U = \matunitaire(u)\). On a alors :
\begin{align} U \cdot x &= x - \frac{2 u^\dual \cdot x}{u^\dual \cdot u} \cdot u \\ \\ &= \frac{ (u^\dual \cdot u^\dual) \cdot x - 2 (u^\dual \cdot x) \cdot x + 2 (u^\dual \cdot x) \cdot y }{u^\dual \cdot u^\dual} \\ \\ &= \frac{ (u^\dual \cdot u^\dual - 2 u^\dual \cdot x) \cdot x + 2 (u^\dual \cdot x) \cdot y }{u^\dual \cdot u^\dual} \end{align}Développons le coefficient de \(x\) :
\[u^\dual \cdot u^\dual - 2 u^\dual \cdot x = (x^\dual \cdot x - x^\dual \cdot y - y^\dual \cdot x + y^\dual \cdot y) - (2 x^\dual \cdot x - 2 y^\dual \cdot x)\]
Comme il s'agit d'une transformation unitaire, il est logique de demander que le produit scalaire soit conservé. On a donc \(x^\dual \cdot x = y^\dual \cdot y\). Si on impose de plus que \(x^\dual \cdot y\) soit réel, on a :
\[x^\dual \cdot y = \conjugue(x^\dual \cdot y) = y^\dual \cdot x\]
et :
\[u^\dual \cdot u^\dual - 2 u^\dual \cdot x = (2 x^\dual \cdot x - 2 y^\dual \cdot x) - (2 x^\dual \cdot x - 2 y^\dual \cdot x) = 0\]
On a alors :
\[U \cdot x = \gamma \cdot y\]
où :
\[\gamma = \frac{2 u^\dual \cdot x}{u^\dual \cdot u^\dual} \in \setC\]
Le vecteur \(U \cdot x\) est donc identique à \(y\) à un scalaire près.
1.3.1. Base canonique
Un cas particulier intéressant est celui où \(y\) est proportionnel au \(i^{eme}\) vecteur de la base canonique :
\[y = \alpha \cdot \canonique_i\]
avec \(\alpha \in \setC\). Si \(x_i = \composante_i x\), on a alors :
\[y^\dual \cdot x = \conjaccent{\alpha} \cdot x_i\]
- Si \(x_i = 0\), on a \(y^\dual \cdot x = 0 \in \setR\). Il suffit alors de choisir \(\alpha\) pour que le produit scalaire soit conservé :
\[y^\dual \cdot y = \abs{\alpha}^2 = x^\dual \cdot x\]
On peut donc prendre :
\[\alpha = \sqrt{x^\dual \cdot x} \in \setR\]
- Considérons à présent le cas où \(x_i \ne 0\). Si on prend \(\alpha = \lambda \cdot x_i\) où \(\lambda \in \setR\) est quelconque, on a :
\[y^\dual \cdot x = \lambda \cdot \conjaccent{x}_i \cdot x_i = \lambda \cdot \abs{x_i}^2 \in \setR\]
Comme on exige que la norme soit conservée, il faut de plus que :
\[y^\dual \cdot y = \lambda^2 \cdot \abs{x_i}^2 = x^\dual \cdot x\]
On doit donc avoir \(\lambda^2 = x^\dual \cdot x / \abs{x_i}^2\) et :
\[\alpha = \lambda \cdot x_i = \sqrt{ \frac{ x^\dual \cdot x }{ \abs{x_i}^2 } } \cdot x_i\]
Il ne nous reste alors plus qu'à poser \(u = x - \alpha \cdot \canonique_i\) et \(U = \matunitaire(u)\) pour obtenir :
\[U \cdot x = \gamma \cdot \canonique_i\]
pour un certain \(\gamma \in \setC\).
1.4. Décomposition de Householder
Soit une matrice \(A\) de taille \((m,n)\) et le partitionnement en colonnes :
\[A = [x \ x_2 \ ... \ x_n]\]
Soit \(H_1\) la matrice de Householder qui permet de transformer \(x\) en \(\gamma \cdot \canonique_1\), pour un certain \(\gamma_1 \in \setC\). On a alors :
\( H1 ⋅ A =
\begin{Matrix}{cc} \gamma_1 & \hdots \\ 0 & A^{(n - 1)} \end{Matrix}\)
On peut répéter le même processus avec \(A^{(n-1)}\) et la matrice de Householder \(H^{(n-1)}\) correspondante. Si on pose alors :
\( H2 =
\begin{Matrix}{cc} 1 & 0 \\ 0 & H^{(n-1)} \end{Matrix}=
\begin{Matrix}{cc} I_1 & 0 \\ 0 & H^{(n-1)} \end{Matrix}\)
il vient :
\( H2 ⋅ H1 ⋅ A =
\begin{Matrix}{ccc} \gamma_1 & \hdots & \hdots \\ 0 & \gamma_2 & \hdots \\ 0 & 0 & H^{(n-2)} \end{Matrix}\)
On peut répéter le processus \(p = \min\{m,n\}\) fois en utilisant à l'étape \(k + 1\) :
\( Hk + 1 =
\begin{Matrix}{cc} I_k & 0 \\ 0 & H^{(n-k)} \end{Matrix}\)
Posons :
\[H = H_p \cdot ... \cdot H_1\]
Si \(m \strictinferieur n\), on obtient à la fin du processus :
\( H ⋅ A = R =
\begin{Matrix}{cccc} \gamma_1 & \hdots & \hdots & \hdots \\ 0 & \ddots & \hdots & \hdots \\ 0 & 0 & \gamma_m & \hdots \end{Matrix}\)
Si \(m = n\), on obtient à la fin du processus :
\( H ⋅ A = R =
\begin{Matrix}{ccc} \gamma_1 & \hdots & \hdots \\ 0 & \ddots & \hdots \\ 0 & 0 & \gamma_m \end{Matrix}\)
Si \(m \strictsuperieur n\), on obtient à la fin du processus :
\( H ⋅ A = R =
\begin{Matrix}{ccc} \gamma_1 & \hdots & \hdots \\ 0 & \ddots & \hdots \\ 0 & 0 & \gamma_m \\ 0 & 0 & 0 \end{Matrix}\)
On voit que dans tous les cas la matrice \(R\) est triangulaire supérieure. Posons :
\[Q = H^{-1} = H_1 \cdot ... \cdot H_p = H^\dual\]
On a alors la décomposition :
\[A = Q \cdot R\]
où \(Q\) est une matrice unitaire et \(R\) une matrice triangulaire supérieure. On note cette décomposition :
\[(Q,R) = \householder(A)\]