Algorithmes de calcul formel - Free

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creuse (majorité de coefficients nuls). Il existe des heuristiques de permutation deslignes ou des colonnes visant à optimiser la position des zéros (par exemple, lesauteurs de GiNaC (www.ginac.de) suite à des expérimentations privilégient lasimplification des petits mineurs en mettant les colonnes contenant le maximum dezéros à gauche selon la description faite ici).Pour se convaincre de l’intérêt de cet algorithme, on peut effectuer le test O1de Lewis-Westerhttp://www.bway.net/~lewis/calatex.htmlil s’agit de calculer un déterminant de taille 15 avec 18 paramètres.10.1.3 Systèmes linéairesOn peut appliquer la méthode du pivot de Gauß ou les règles de Cramer. Pourles systèmes à coefficients entiers non singuliers, on peut aussi utiliser une méthodep-adique asymptotiquement plus efficace. On calcule d’abord une borne sur lescoefficients des fractions solutions de l’équation Ax = b en utilisant les règles deCramer et la borne d’Hadamard. On calcule ensuite l’inverse de A modulo p (enchangeant de p si A n’est pas inversible modulo p), puis, six = ∑ ix i p i , A( ∑ i
matrice obtenue en écrivant les vecteurs v, Av, etc. en colonne dans cet ordre. Lescoordonnées de w donnent alors par ordre de degré croissant un polynôme P dedegré minimal tel que P(A)v = 0 donc P divise le polynôme minimal M. Doncsi P est de degré n, P = M. Sinon, il faut vérifier que le polynôme obtenu annulela matrice A. On peut aussi calculer en parallèle le polynôme P précédent pourquelques vecteurs aléatoires et prendre le PPCM des polynômes obtenus.Exemple 1 ( ) 1 −1Polynôme minimal de. On prend v = (1, 0), la matrice à réduire est2 4alors :( 1 −1 −112 10 38)→( 1 0 −60 1 5Le noyau est engendré par (−6, 5, −1) donc P = −x 2 + 5x − 6.Exemple 2⎛A = ⎝3 2 −2−1 0 11 1 0en prenant v = (1, 0, 0) on obtient la matrice :⎛⎞ ⎛1 3 5 7A = ⎝ 0 −1 −2 −3 ⎠ → ⎝0 1 2 3⎞⎠)1 0 −1 −20 1 2 30 0 0 0le permier vecteur du noyau est (−1, 2, −1) d’où un polynôme divisant le polynômeminimal −x 2 + 2x − 1.10.2.2 Le polynôme caractéristiquePour une matrice générique, le polynôme caractéristique est égal au polynômeminimal, il est donc intéressant de chercher si le polynôme annulateur de A sur unvecteur aléatoire est de degré n, car le temps de calcul du polynôme caractéristiqueest alors en O(n 3 ). Si cette méthode probabiliste échoue, on se rabat sur une desméthode déterministe ci-dessous :– on utilise la formule det(λI − A) déterminé par une des méthodes de calculde déterminant ci-dessus. Cela nécessite O(n 3 ) opérations mais avec descoefficients polynômes en λ.– on fait une interpolation de Lagrange en donnant n+1 valeurs distinctes à λ.Ce qui nécessite O(n 4 ) opérations mais avec des coefficients indépendantsde λ, de plus cette méthode est facile à programmer de manière parallèle.– si la matrice est à coefficients entiers on peut utiliser la méthode de Hessenberg(voir ci-dessous), on calcule une borne à priori sur les coefficients dupolynôme caractéristique (cf. Cohen p.58-59) :|P k | ≤( nn − k)(n − k) (n−k)/2 |M| n−k ,on calcule le polynôme caractéristique modulo suffisamment de petits entierspuis on remonte par les restes chinois.⎞⎠83
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Lisp). Certaines fonctions doivent
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1.2 Structures de donnéesOn a vu p
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fixée d’objets. On place les obj
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- Les tests de pseudo-primalité. I
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Théorème 1 Soit P et Q deux polyn
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le pgcd est 1). Cela reste vrai mê
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