Théorème de Perron-Frobenius

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En algèbre linéaire et en théorie des graphes, le théorème de Perron-Frobenius, prouvé par Oskar Perron et Ferdinand Georg Frobenius, a d'importantes applications en théorie des probabilités (chaînes de Markov), en théorie des systèmes dynamiques, en économie (analyse entrée-sortie[1]), en théorie des graphes et dans l'aspect mathématique du calcul des pagerank de Google[2].

Théorème de Perron Frobenius pour une matrice positive irréductible[modifier | modifier le code]

Théorème de Perron-Frobenius —  Soit une matrice à coefficients positifs irréductible.

  • Le rayon spectral de est une valeur propre simple de , et le sous-espace propre associé est une droite vectorielle engendrée par un vecteur (colonne) strictement positif.
  • Si et sont respectivement le minimum et le maximum des sommes des éléments de chaque ligne de , on a .
  • Si alors .
  • Soit le nombre de valeurs propres (complexes) de module . Le spectre de dans le plan complexe est invariant par la rotation de centre et d'angle . En outre, si , il existe une matrice de permutation telle que , où les blocs diagonaux (nuls) sont carrés.

Applications pratiques[modifier | modifier le code]

  • Ce théorème permet de montrer, sous certaines conditions, qu'une chaîne de Markov sur un espace d'états fini converge en loi vers son unique mesure invariante.
  • Le vecteur de Google utilisé lors du calcul des PageRank de Google est un vecteur de Perron-Frobenius[2].

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. Carl Meyer, Matrix analysis and applied linear algebra, SIAM (ISBN 0-89871-454-0, lire en ligne)8.3.6 p. 681)
  2. a et b Bachir Bekka, Le théorème de Perron-Frobenius, les chaînes de Markov et un célèbre moteur de recherche
  3. et est la plus grande racine réelle (c'est une racine simple) du polynôme réel qui vérifie . On voit que est strictement positive.