Valeur propre, vecteur propre et espace propreEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.
HermitienPlusieurs entités mathématiques sont qualifiées d'hermitiennes en référence au mathématicien Charles Hermite. Produit scalaire#Généralisation aux espaces vectoriels complexesProduit scalaire hermitien Soit E un espace vectoriel complexe. On dit qu'une application f définie sur E x E dans C est une forme sesquilinéaire à gauche si quels que soient les vecteurs X, Y, Z appartenant à E, et a, b des scalaires : f est semi-linéaire par rapport à la première variable et f est linéaire par rapport à la deuxième variable Une telle forme est dite hermitienne (ou à symétrie hermitienne) si de plus : ou, ce qui est équivalent : Elle est dite hermitienne définie positive si pour tout vecteur .
Cristal photoniqueLes cristaux photoniques sont des structures périodiques de matériaux diélectriques, semi-conducteurs ou métallo-diélectriques modifiant la propagation des ondes électromagnétiques de la même manière qu'un potentiel périodique dans un cristal semi-conducteur affecte le déplacement des électrons en créant des bandes d'énergie autorisées et interdites. Les longueurs d'onde pouvant se propager dans le cristal se nomment des modes dont la représentation énergie-vecteur d'onde forme des bandes.
Photoniquevignette|Image de la lumière d'un laser ultra large-bande émergeant d'une fibre monomode de cristal photonique dont on voit la sortie à droite (point blanc).|alt=Sur fond noir une grande tache en forme d'étoile irisée à gauche et un petit point blanc à droite. La photonique est la branche de la physique concernant l'étude et la fabrication de composants permettant la génération, la transmission, le traitement (modulation, amplification) ou la conversion de signaux optiques.
Décomposition d'une matrice en éléments propresEn algèbre linéaire, la décomposition d'une matrice en éléments propres est la factorisation de la matrice en une forme canonique où les coefficients matriciels sont obtenus à partir des valeurs propres et des vecteurs propres. Un vecteur non nul v à N lignes est un vecteur propre d'une matrice carrée A à N lignes et N colonnes si et seulement si il existe un scalaire λ tel que : où λ est appelé valeur propre associée à v. Cette dernière équation est appelée « équation aux valeurs propres ».
Optique intégréeL'optique intégrée concerne l'utilisation de technologies similaires à celles de la microélectronique pour la réalisation de composants optiques de très petite dimension. La réalisation des systèmes d'optique intégrée se fait par modification d'un substrat comme le phosphure d'indium. Ces technologies permettent de réaliser dans de faibles volumes des fonctions optiques élémentaires ou élaborées impossibles à réaliser par d’autres technologies. Leur géométrie générale est celle de plaquettes de quelques cm d'une épaisseur maximale de .
Matrice orthogonaleUne matrice carrée A (n lignes, n colonnes) à coefficients réels est dite orthogonale si A A = I, où A est la matrice transposée de A et I est la matrice identité. Des exemples de matrices orthogonales sont les matrices de rotation, comme la matrice de rotation plane d'angle θ ou les matrices de permutation, comme Une matrice réelle A est orthogonale si et seulement si elle est inversible et son inverse est égale à sa transposée : A = A. Une matrice carrée est orthogonale si et seulement si ses vecteurs colonnes sont orthogonaux deux à deux et de norme 1.
Orthogonal diagonalizationIn linear algebra, an orthogonal diagonalization of a symmetric matrix is a diagonalization by means of an orthogonal change of coordinates. The following is an orthogonal diagonalization algorithm that diagonalizes a quadratic form q(x) on Rn by means of an orthogonal change of coordinates X = PY. Step 1: find the symmetric matrix A which represents q and find its characteristic polynomial Step 2: find the eigenvalues of A which are the roots of . Step 3: for each eigenvalue of A from step 2, find an orthogonal basis of its eigenspace.
Matrice normaleEn algèbre linéaire, une matrice carrée A à coefficients complexes est une matrice normale si elle commute avec sa matrice adjointe A*, c'est-à-dire si A⋅A* = A*⋅A. Toutes les matrices hermitiennes, ou unitaires sont normales, en particulier, parmi les matrices à coefficients réels, toutes les matrices symétriques, antisymétriques ou orthogonales. Ce théorème — cas particulier du théorème de décomposition de Schur — est connu sous le nom de théorème spectral, et les éléments diagonaux de UAU sont alors les valeurs propres de A.
Circuit intégréLe circuit intégré (CI), aussi appelé puce électronique, est un composant électronique, basé sur un semi-conducteur, reproduisant une ou plusieurs fonctions électroniques plus ou moins complexes, intégrant souvent plusieurs types de composants électroniques de base dans un volume réduit (sur une petite plaque), rendant le circuit facile à mettre en œuvre. Il existe une très grande variété de ces composants divisés en deux grandes catégories : analogique et numérique.
Silicon photonicsSilicon photonics is the study and application of photonic systems which use silicon as an optical medium. The silicon is usually patterned with sub-micrometre precision, into microphotonic components. These operate in the infrared, most commonly at the 1.55 micrometre wavelength used by most fiber optic telecommunication systems. The silicon typically lies on top of a layer of silica in what (by analogy with a similar construction in microelectronics) is known as silicon on insulator (SOI).
Square matrixIn mathematics, a square matrix is a matrix with the same number of rows and columns. An n-by-n matrix is known as a square matrix of order . Any two square matrices of the same order can be added and multiplied. Square matrices are often used to represent simple linear transformations, such as shearing or rotation. For example, if is a square matrix representing a rotation (rotation matrix) and is a column vector describing the position of a point in space, the product yields another column vector describing the position of that point after that rotation.
Forme sesquilinéaireEn algèbre, une forme sesquilinéaire sur un espace vectoriel complexe E est une application de E × E dans C, linéaire selon l'une des variables et semi-linéaire par rapport à l'autre variable. Elle possède donc une propriété de « un-et-demi » linéarité (cf. préfixe sesqui, qui signifie "dans un rapport de un et demi"). C'est l'équivalent complexe des formes bilinéaires réelles. Les formes sesquilinéaires les plus étudiées sont les formes hermitiennes qui correspondent aux formes bilinéaires (réelles) symétriques.
Quotient de RayleighEn mathématiques, pour une matrice hermitienne A et un vecteur x non nul, le quotient de Rayleigh est l’expression scalaire définie par où x désigne le vecteur adjoint de x. Pour une matrice symétrique à coefficients réels, le vecteur x est simplement son transposé x. Dans les deux cas, le quotient de Rayleigh fournit une valeur réelle qui renseigne sur le spectre de la matrice par les deux propriétés fondamentales suivantes : il atteint un point critique (extremum ou point-selle) au voisinage des vecteurs propres de la matrice ; appliqué à un vecteur propre, le quotient de Rayleigh fournit la valeur propre correspondante.
Théorème spectralEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire et en analyse fonctionnelle, on désigne par théorème spectral plusieurs énoncés affirmant, pour certains endomorphismes, l'existence de décompositions privilégiées, utilisant en particulier l'existence de sous-espaces propres. vignette|Une illustration du théorème spectral dans le cas fini : un ellipsoïde possède (en général) trois axes de symétrie orthogonaux (notés ici x, y et z).
Onde évanescenteL'onde plane évanescente est une onde plane particulière dont l'amplitude varie exponentiellement dans une direction orthogonale à sa direction de propagation. En supposant l'onde monochromatique, on peut en donner une expression mathématique utilisant la notation exponentielle : Le vecteur d'onde est un vecteur complexe. Sa partie réelle, , et sa partie imaginaire , sont deux vecteurs orthogonaux. La direction de propagation de l'onde est celle de la partie réelle.
