Algorithme de Faddeev-Leverrier

Calculer le polynôme caractéristique d'une matrice carrée M d'ordre n revêt une importance pratique fondamentale, puisque c'est un moyen d'accéder aux valeurs propres de M ou à un polynôme s'annulant en M (théorème de Cayley-Hamilton). Cependant, ce problème est hautement calculatoire, et l'algorithme naïf, qui consisterait à calculer directement le déterminant ${\displaystyle \det(XI_{n}-M)}$, est extrêmement lourd sur le plan de la complexité algorithmique : il s'agit d'un déterminant qui s'écrit comme somme de n! termes, où n désigne la taille de la matrice M ; cependant, la méthode du pivot permet de ramener ce calcul à un temps d'ordre O(n³).

L'algorithme de Faddeev s'inscrit dans une démarche d'efficacité. Partons de la matrice M, dont on cherche le polynôme caractéristique ${\displaystyle P_{M}}$.

On définit par récurrence la suite finie de matrices ${\displaystyle (M_{k})_{0\leq k\leq n-1}}$ par :

${\displaystyle M_{0}=M}$

${\displaystyle M_{k}=M{\Big (}M_{k-1}-{\frac {1}{k}}\mathrm {tr} (M_{k-1})I_{n}{\Big )}}$ pour ${\displaystyle 1\leq k\leq n-1}$

Alors on montre[3] que le polynôme caractéristique de M vaut :

${\displaystyle P_{M}=\det(XI_{n}-M)=X^{n}-\sum _{k=1}^{n}{\frac {1}{k}}\mathrm {tr} (M_{k-1})X^{n-k}}$

Les coefficients du polynôme caractéristique s'expriment en matière de traces, de produits et de somme de matrices, ce qui les rend facilement calculables, tout du moins pour une machine. La complexité de l'algorithme de Faddeev est polynomiale, et on peut montrer qu'il est plus efficace dans de nombreux cas que le calcul du déterminant par la méthode du pivot. De plus, une implémentation parallèle rapide de l'algorithme de Faddeev a été obtenue par Lazslo Csanky[4] en 1975 ; elle montre que cet algorithme est dans la classe de complexité NC.

Algorithme de Samuelson-Berkowitz (de)

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