Introducción

Recordemos que, en la entrada del teorema de Gauss se hacía uso de la base canónica y en la entrada anterior definimos la matriz asociada a una forma bilineal dependiente de alguna base, nuestro objetivo en esta entrada será probar resultados o encontrar propiedades independientes a la base elegida.

Si recuerdas, una propiedad con estas características era el rango de una forma cuadrática o al menos eso mencionamos, aunque no dimos una prueba, aquí escribiremos formalmente este resultado, así como su prueba.

Congruencia de matrices

En la entrada anterior revisamos como obtener matrices asociadas a una misma forma bilineal en diferentes bases, en ello llegamos a la igualdad
\begin{align*} B=\text{ } ^tPAP\end{align*}
Profundicemos un poco en matrices que estén relacionadas de esta manera
Definición

Sean dos matrices simétricas $A,B \in M_n(\mathbb{R})$ diremos que $A$ es congruente con $B$ si existe una matriz invertible $P \in M_n(\mathbb{R})$ tal que
\begin{align*} B=\text{ } ^tPAP.\end{align*}
Notemos que esto es equivalente a decir que $A$ y $B$ son las matrices asociadas a una forma bilineal $b$ en distintas bases.

Generalmente cuando se introduce una relación de este estilo, se define de manera que sea una relación de equivalencia, por lo que no te debería sorprender el siguiente resultado.

Proposición

Ser matrices congruentes es una relación de equivalencia.

Demostración

Empezando con la reflectividad, esto es claro ya que la matriz identidad ($1_n$) es invertible (la inversa es si misma) y es clara la igualdad
\begin{align*} A=\text{ } ^t1_nA1_n.\end{align*}

Para la simetría, si tomamos dos matrices $A,B \in M_n(\mathbb{R})$ tal que $A$ es congruente con $B$ tenemos que
\begin{align*} B=\text{ } ^tPAP\end{align*}
Con $P \in M_n(\mathbb{R})$ invertible, aprovechando esto, multipliquemos del lado izquierdo por la inversa de $^tP$ y del lado derecho por la inversa de $P$ de ambos lados de la igualdad
\begin{align*} A=\text{ } ^t(P^{-1})BP^{-1}\end{align*}
Además, es claro que $P^{-1}$ es invertible por lo que $B$ es congruente con $A$.

Finalmente, la transitividad, supongamos que $A$ es congruente con $B$ y $B$ a su vez es congruente con $C$ esto nos arroja las siguientes dos igualdades
\begin{align*} B=\text{ } ^tPAP \\
C=\text{ } ^tQBQ\end{align*}
Con $P,Q \in M_n(\mathbb{R})$ invertibles, así sustituyendo $B$ en la segunda igualdad
\begin{align*} C=\text{ } ^tQ \text{ } ^tPAP Q\end{align*}
Recordando que
\begin{align*} \text{ } ^tQ \text{ } ^tP=\text{ }^t(PQ)\end{align*}
Por lo que la igualdad anterior se puede escribir como
\begin{align*} C=\text{ }^t(PQ)AP Q\end{align*}
Más aún, sabemos que $PQ$ sigue siendo invertible, por lo tanto $A$ es congruente a $C$.

$\square$

Ahora, recordando la definición del rango de una matriz vista en esta entrada y la siguiente proposición (demostrada en esa misma entrada)

Proposición

Sean $m$, $n$ y $p$ enteros. Sea $B$ una matriz en $M_{n,p}(F)$ y $A$, $A’$ matrices en $M_{m,n}(F)$. Sea $P$ una matriz en $M_{n,p}(F)$ cuya transformación lineal asociada es suprayectiva y $Q$ una matriz en $M_{r,m}(F)$ cuya transformación lineal asociada es inyectiva. Entonces:

1. $\rank(A)\leq \min(m,n)$
2. $\rank(AB)\leq \min(\rank(A),\rank(B))$
3. $\rank(A+A’)\leq \rank(A) + \rank(A’)$
4. $\rank(QAP) = \rank(A)$

Prestando especial atención a la última igualdad, procedamos con el siguiente resultado sumamente importante.

Proposición

Dos matrices congruentes tienen el mismo rango.

Demostración

La demostración, utilizando las herramientas adecuadas, es increíblemente sencilla.
Sean dos matrices simétricas $A,B \in M_n(\mathbb{R})$ congruentes, entonces existe una matriz invertible $P \in M_n(\mathbb{R})$ tal que
\begin{align*} B=\text{ } ^tPAP.\end{align*}
Como $P$ es invertible sabemos que la transformación lineal asociada a $^tP$ es inyectiva (es biyectiva, de hecho) y la asociada a $P$ es suprayectiva (igualmente es de hecho biyectiva), además, como todas las matrices las tomamos cuadradas, notemos que, por el punto $4$ de la proposición anterior
\begin{align*} rank(B)=rank(\text{ } ^tPAP)=rank(A).\end{align*}
Armados con estos resultados, veamos un análogo al teorema de Gauss visto anteriormente, si no es que una forma un tanto más fuerte de este, y procedamos a finalmente enunciar y demostrar el teorema de inercia de Sylvester, cuya demostración será poco más que un corolario.

Teorema de Gauss y teorema de Inercia de Sylvester.

Teorema de Gauss

Toda matriz simétrica $A \in M_n(\mathbb{R})$ es congruente a una matriz diagonal.

Demostración

Sea $q$ su forma cuadrática asociada en alguna base en $V=\mathbb{R}^n$ entonces
\begin{align*} q(x)=\text{ }^tXAX \text{ o visto de otra manera } q(x)=\sum_{i,j=1}^na_{ij}x_ix_j \end{align*}
Debido a la última proposición de la entrada anterior, sabemos que es suficiente mostrar la existencia de una base de $V$ bajo la cual la matriz asociada a $q$ sea diagonal.

Por el teorema de Gauss para formas cuadráticas, sabemos que podemos encontrar $\{ \alpha_1, \cdots, \alpha_r \} \subseteq \mathbb{R} $ números reales y $\{ l_1, \cdots, l_r \} \subseteq V* $ formas lineales linealmente independientes tales que
\begin{align*} q(x)= \sum_{i=1}^r \alpha _i (l_i(x))^2 \end{align*}
Para cualquier $x \in V$, más aún la familia $\{ l_1, \cdots, l_r \}$ puede ser completada a una base para $V^*$ sea esta $\{ l_1, \cdots, l_n \}$ ya que esta es linealmente independiente, por una proposición vista aquí, sabemos que existe una base $\{ u_1, \cdots, u_n \}$ de $V$ con base dual $\{ l_1, \cdots, l_n \}$ más aún, sabemos que
\begin{align*} l_i(u_j)=
\begin{cases}
1\quad \text{ si $i=j$,}\\
0\quad \text{ si $i\neq j$.}
\end{cases} \end{align*}
Por lo que, si $x=\sum_{i=1}^n x_iu_i$ entonces
\begin{align*} q(x)= \sum_{i=1}^n \alpha _i (l_i(x))^2= \sum_{i=1}^n \alpha _i x_i^2\end{align*}
Por lo que su matriz asociada respecto a la base $\{ u_1, \cdots, u_n \}$ es la matriz diagonal $D$ tal que
\begin{align*} D=[d_{ij}] \qquad \text{con} \qquad d_{ii}= \alpha_i \qquad \text{y} \qquad d_{ij}=0 \end{align*}
Si $i \neq j$.

Por la última proposición de la entrada anterior, $A$ es congruente con $D$.

$\square$

Anteriormente se definió rango de una forma bilineal, se esperaría por la elección de nombres que el rango de una forma cuadrática y el rango de su matriz correspondiente coincidan, redefinamos rango de una forma cuadrática y veamos que es equivalente a la antigua definición.

Definición

Sea $q$ una forma cuadrática en $V$, el rango de $q$ será el rango de su matriz asociada en alguna base de $V$.

Recordemos que el rango de $q$ lo definimos anteriormente como la cardinalidad del conjunto $\{ \alpha_1, \cdots, \alpha_r \}$ (utilizando la notación del teorema de Gauss), por la demostración anterior este número es igual al número de entradas no cero en la diagonal de la matriz asociada con respecto a la base $\{ u_1, \cdots, u_n \}$ que al ser una matriz diagonal es igual al rango de esta matriz que ya vimos es igual al rango de la matriz asociada a $q$ en cualquier base de $V$, por lo que nuestras definiciones son equivalentes.

Podemos llegar incluso más lejos, en esta entrada discutimos como podíamos hacer que dada $q$ con
\begin{align*} q(x)= \sum_{i=1}^r \alpha _i (l_i(x))^2 \end{align*}
fuera tal que todo $\alpha_i \in \{-1,1\}$ inclusive reordenando la base $\{ u_1, \cdots, u_n \}$ podemos hacer que
\begin{align*} q(x)= \sum_{i=1}^r \alpha _i x_i^2\end{align*}
Haciendo que $D$ su matriz asociada diagonal tenga como entradas únicamente a $1,0,-1$ y que el $-1$ y $1$ aparezcan únicamente en las primeras $r$-esimas entradas de la diagonal.

Culminemos esta larga sección con el teorema de Sylvester.

Proposición (Teorema de Sylvester/Ley de Inercia de Sylvester)

Sea $q$ una forma cuadrática en $V$ un espacio vectorial de dimensión finita sobre $\mathbb{R}$, el rango de $q$ son invariantes sin importar la base respecto a la que se encuentre su matriz asociada.

Demostración

Sea $A$ la matriz asociada a $q$ en una base $\beta$, sabemos que el rango es igual al de la matriz asociada a $q$ bajo una base $\beta’$ al ser matrices congruentes.

$\square$

Recordando las notas anteriores hay un tipo de formas cuadráticas de las que no hemos hablado, las formas positivas o definidas positivas, revisemos sus matrices y que propiedades extras podemos obtener de agregar esta condición

Definición

Sea una matriz simétrica $A \in M_n(\mathbb{R})$ diremos que es positiva si $^tXAX \geq 0$ para todo $X \in \mathbb{R}^n$, diremos que es definida positiva si $^tXAX > 0$ para todo $X \in \mathbb{R}^n- \{0\}$.

Otra forma de verlo, dada una matriz simétrica $A$ esta será positiva si su forma cuadrática asociada, a saber, dado $x \in \mathbb{R}^n$
\begin{align*} q(x_1, \cdots, x_n) = \sum_{i,j=1}^na_ijx_ix_j\end{align*}
Es positiva, análogamente para alguna forma definida positiva.

De esta manera notemos que una matriz definida positiva da un producto interno en $\mathbb{R}^n$ definido por
\begin{align*} <X,Y>_A=<X,AY>=\text{ }^tXAY\end{align*}
donde $<,>$ es el producto interno canónico en $\mathbb{R}^n$.

Continuando con la idea de no requerir bases, probemos la siguiente proposición.

Proposición

Sean $A,B \in M_n(\mathbb{R})$ congruentes, tal que $A$ es positiva, B es positiva tambien.

Demostración

Si son congruentes sabemos que existe $P \in M_n(\mathbb{R})$ invertible tal que
\begin{align*} B=\text{ }^tPAP\end{align*}
Así sea $X \in \mathbb{R}^n$
\begin{align*} ^tXBX=\text{ }^t X \text{ }^tPAP X=\text{ }^t (PX) A PX \end{align*}
y como $PX \in \mathbb{R}^n$ tenemos que $\text{ }^t (PX) A PX \geq 0$ ya que $A$ es positiva, por lo que
\begin{align*} ^tXBX \geq 0. \end{align*}

$\square$

Notemos también que, en una matriz diagonal positiva $D$, todas sus entradas no cero deben ser positivas, supongamos que esto es falso com $d_{ii}<0$, si $q$ es su forma cuadrática asociada entonces calculando $q(e_i)=d_{ii}<0$ con $e_i$ el elemento de la base canónica cuya unica entrada no cero es la $i$-esima, lo que es una contradicción.

Concluyamos con la siguiente proposición.

Proposición

Cualquier matriz positiva $A \in M_n(\mathbb{R})$ puede ser escrita como $^tBB$ para alguna matriz $B \in M_n(\mathbb{R})$.

Demostración

Sea $A \in M_n(\mathbb{R})$ positiva, por el teorema de Gauss sabemos que es congruente con alguna matriz diagonal, por lo que
\begin{align*} ^tPDP=A\end{align*}
Con $D=[d_{ij}]$ diagonal, además sabemos que al ser congruente con $A$ esta debe ser positiva, más aún, por lo discutido arriba sabemos que toda entrada no $0$ en $D$ debe ser positiva, por lo que podemos escribir a $D$ como sigue
\begin{align*} ^tD_1D_1=D\end{align*}
Con
\begin{align*} D_1=[\sqrt{d_{ij}}]\end{align*}
Sustituyendo esto en la igualdad de arriba
\begin{align*} A=\text{ }^tP\text{ }^tD_1D_1P=\text{ }^t(D_1P)(D_1P)\end{align*}
Y nombrando $B=D_1P$
\begin{align*} ^tBB=A.\end{align*}

$\square$

Más adelante

Con esto concluiremos por ahora nuestra revisión de formas bilineales y sus relaciones con matrices, aunque como es de esperarse no abandonaremos el tema completamente, centrándonos después en la relación que existe entre dualidad y ortogonalidad.

Antes de ello, intentaremos replicar los resultados vistos en las últimas dos entradas esta vez para formas sesquilineales y hermitianas cuadráticas, encontrando resultados análogos pero esta vez para formas en espacios vectoriales complejos.

Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso. Sin embargo, sirven de ayuda para repasar los conceptos vistos en esta entrada.

1. ¿Como definirías el determinante de una forma bilineal simétrica basándonos en su matriz? ¿Puedes hacer esta definición independiente de la base que elijas?
2. Sea $n \geq 1$ y $A=[a_{ij}] \in M_n(\mathbb{R})$ definida por $a_{ij}=min(i,j)$, prueba que $A$ es simétrica y definida positiva.
3. Demuestra que una matriz simétrica y definida positiva es invertible.
4. Demuestra que una matriz simétrica y positiva es definida positiva si y solo si es invertible.
5. Sea $A=[a_{ij}] \in M_n(\mathbb{R})$ tal que $a_{ij}=1$ si $i \neq j$ y $a_{ii} > 1$ si $1 \leq i \leq n$. Prueba que $A$ es simétrica y definida positiva.
   

Entradas relacionadas

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