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Soit A une matrice réelle de format (n,n). Je sais que cette matrice a une unique valeur propre égale à 1, les autres valeurs propres complexes étant de module strictement inférieur à 1.
Comment récupérer le vecteur propre correspondant dans la matrice donnée
par Python par l'instruction numpy.linalg.eig(A)

demandé 15-Avr-2016 Riva Riva Chaussures GratuiteSpartoo Livraison Riva GratuiteSpartoo Livraison Chaussures iuOZkXP par Bib (156 points)
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Vu que numpy.linalg.eig() te donne le tableau des valeurs propres et le tableau des vecteurs propres, je ne comprends pas ce qui te bloque.

Tu peux développer ? Tu as essayé quoi ?

commentée 15-Avr-2016 par bubulle (2,226 points) Riva Riva Chaussures GratuiteSpartoo Livraison Riva GratuiteSpartoo Livraison Chaussures iuOZkXP

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2 Réponses

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Meilleure réponse

Je reprends au début pour être sûr.

On a une matrice 'A' dont on veut le vecteur propre associé à la valeur propre maximale (valeurs propres possiblement complexes donc maximum sur les modules).

np.linalg.eig() nous donne les valeurs et vecteurs propres d'une matrice. En gros, on a ça :

i = 0  # je prends 0 mais ça marche pour tous les indices
v, P = np.linalg.eig(A)
np.allclose(A.dot(P[:, i]), v[i] * P[:, i])  # ->  True

Donc le vecteur propre associé à la valeur propre 'v[i]' est 'P[:,i]'. Tout ce qu'il nous faut, c'est l'indice 'i' correspondant à la valeur propre maximale.

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'np.abs(v)' nous donne les modules de chaque élément de 'v'. Tandis que 'np.argmax()' nous donne l'indice de la valeur maximal d'un tableau.

Maintenant que tout le monde est là, yapuka :

v, P = np.linalg.eig(A)
imax = np.argmax(np.abs(v))
x = P[:, imax]  # le vecteur propre recherché
v[imax]  # la valeur propre associée
         # ==1 pour une matrice stochastique régulière

Notes : Pourquoi par np.argwhere() ? (ou np.where() ?)

Si on sait qu'on cherche 'i' tel que 'v[i] == 1', on pourrait envisager quelque chose comme ça :

test = (v==1)
idx = np.where(test)[0]
i = idx[0]
v[i]  # -> 1

Le problème ici se joue à la première ligne. 'test' est un tableau de booléen avec True pour les valeurs de v à 1 et False ailleurs.
Mais 'v' a été calculé par eig(), et même si il contient en principe la valeur 1, en pratique il y a toujours une erreur de précision (de l'ordre de 1e-15 en double précision) et donc le 1 théorique devient 1.000000000000002 par exemple. Le tableau 'test' ne contient plus que des False et tout s'écroule.

Le seul moyen d'utiliser np.where() serait de se fixer une tolérance autour de 1 :

tol = 1e-14
test = (abs(v-1) < tol)
idx = np.where(test)[0]
i = idx[0]
v[i]  # -> 1.000000000000002

Cette approche oblige à bien choisir la tolérance. Trop petite on ne trouvera aucun indice, trop grande on trouvera plusieurs indices.

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répondu 16-Avr-2016 par bubulle (2,226 points)
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C'est exactement ce que je cherche, que signifie le [0] dans ta deuxième solution?

NB
En fait le vecteur que je recherche est un vecteur propre pour la valeur propre 1 de la transposée de A qui est aussi pour cette matrice une valeur propre de module maximal.

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commentée 17-Avr-2016 par Bib (156 points)
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Une grande force de python, c'est la facilité à explorer et expérimenter.
Aussi numpy est extrêmement bien documenté.

=> lis la doc de np.where(), joue un peu avec, et tu comprendras par toi-même pourquoi j'écris 'np.where(test)[0]'.

réponse : np.where() renvoie un tuple de array.

commentée 18-Avr-2016 par bubulle (2,226 points)
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je précise que je voudrai programmer une fonction retournant pour un certain type de matrice(les matrices stochastiques régulières) le vecteur propre donné par numpy.linalg.eig correspondant à la valeur propre de module maximal qui est 1.

En demandant valp, vectp =numpy.linalg.eig(A), valp comporte les valeurs propres de A et vectp des vecteurs propres associés, ces calculs étant faits dans C. J'ai besoin de récupérer le vecteur propre qui correspond à la valeur propre maximal en module qui est le réel 1.Sandales Zalando Geiger Black fr London Kurt À Makenna Plateforme zVqUMSp

Peut être que argwhere répondrait à mes besins mais je ne comprends pas bien comment l'utiliser

répondu 15-Avr-2016 par Bib (156 points)
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Je mets ça en commentaire car il n'y a pas de python dans cette réponse...
J'enrage un peu car je m'en rend compte après avoir poster ma première réponse détaillée avec du python.

[1, 1, ...., 1] est vecteur propre de valeur propre 1 de tes matrices stochastiques régulières. 'np.ones(n)' pour mettre un peu de python.

Alors à quoi bon lancer un calcul aux valeurs propres ?

commentée 16-Avr-2016 par bubulle (2,226
points)

Non ce n'est pas un tel vecteur que je recherche, mais un vecteur propre de la transposée d'une telle matrice. Il (ou un vecteur colinéaire à celui ci) a une interprétation probabiliste interessante

me voilà rassuré...

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