title: Matriz definida positiva
text: # Matriz definida positiva
  
  En el álgebra lineal, una matriz definida positiva es una matriz hermitiana que en muchos aspectos es similar a un número real positivo, también puede tratarse de una matriz simétrica real cuyos menores principales son positivos (Criterio de Sylvester).
  
  ## Definiciones equivalentes
  
  Sea M una matriz hermitiana cuadrada n × n. De ahora en adelante denotaremos la transpuesta de una matriz o vector $a$ como $a^{T}$, y el conjugado transpuesto, $a^{*}$. Esta matriz M se dice definida positiva si cumple con una (y por lo tanto, las demás) de las siguientes formulaciones equivalentes:
  
  | 1. | Para todos los vectores no nulos $z\in \mathbb {C} ^{n}$ tenemos que ${\textbf {z}}^{*}M{\textbf {z}}>0$. Nótese que $z^{*}Mz$ es siempre real. |
  | - | - |
  | 2. | Todos los autovalores $\lambda _{i}$ de $M$ son positivos. (Recordamos que los autovalores de una matriz hermitiana o en su defecto, simétrica, son reales.) |
  | 3. | La función $\langle {\textbf {x}},{\textbf {y}}\rangle ={\textbf {y}}^{*}M{\textbf {x}}$ define un producto interno $\mathbb {C} ^{n}$. |
  | 4. | Todos los menores principales de $M$ son positivos (Criterio de Sylvester). O lo que es equivalente; todas las siguientes matrices tienen determinantes positivos. la superior izquierda de M de dimensión 1x1 la superior izquierda de M de dimensión 2x2 la superior izquierda de M de dimensión 3x3 ... la superior izquierda de M de dimensión (n-1)x(n-1) $M$ en sí misma |
  | | Para matrices semidefinidas positivas, todos los menores principales tienen que ser no negativos. |
  
  Análogamente, si M es una matriz real simétrica, se reemplaza $\mathbb {C} ^{n}$ por $\mathbb {R} ^{n}$, y la conjugada transpuesta por la transpuesta.
  
  ## Propiedades
  
  * Toda matriz definida positiva es invertible (su determinante es positivo), y su inversa es definida positiva.
  * Si $M$ es una matriz definida positiva y $r>0$ es un número real, entonces $rM$ es definida positiva.
  * Si $M$ y $N$ son matrices definidas positivas, entonces la suma $M+N$ también lo es. Además si
  
  $MN=NM$, entonces $MN$ es también definida positiva.
  
  * Toda matriz definida positiva $M$, tiene una única matriz raíz cuadrada $N$ tal que $N^{2}=M$.
  
  ## Matrices definidas negativas, semidefinidas positivas e indefinidas
  
  La matriz hermitiana $M$ se dice:
  
  * definida negativa si $x^{*}Mx<0\,$ para todos los vectores $x\in \mathbb {R} ^{n}$ (ó $\mathbb {C} ^{n}$) no nulos
  * definida positiva si $x^{*}Mx>0\,$ para todos los vectores $x\in \mathbb {R} ^{n}$ (ó $\mathbb {C} ^{n}$) no nulos
  * semidefinida positiva si $x^{*}Mx\geq 0$ para todo $x\in \mathbb {R} ^{n}$ (ó $\mathbb {C} ^{n}$) no nulo.
  * semidefinida negativa si $x^{*}Mx\leq 0$ para todo $x\in \mathbb {R} ^{n}$ (ó $\mathbb {C} ^{n}$) no nulo.
  
  Una matriz hermitiana se dice indefinida si no entra en ninguna de las clasificaciones anteriores.
  
  ## Caso no hermitiano
  
  Una matriz real M puede tener la propiedad $x^TMx$ > 0 para todo vector real no nulo sin ser simétrica. La matriz
  
      ${\begin{bmatrix}1&1\\-1&1\end{bmatrix}}$
  
  es un ejemplo. En general, tendremos $x^TMx$ > 0 para todo vector real no nulo x si la matriz simétrica (M + $M^T)$ / 2, es definida positiva.
  
  