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% Filename: lista07.tex
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% This code is part of 'Solutions for MT402, Matrizes'
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% Description: This file corresponds to the solutions of homework sheet 07.
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% Created: 27.04.12 10:44:51 AM
% Last Change: 04.06.12 05:12:07 PM
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% Authors:
% - Raniere Silva (2012): initial version
%
% Copyright (c) 2012 Raniere Silva <[email protected]>
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% This work is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ or send a letter to Creative Commons, 444 Castro Street, Suite 900, Mountain View, California, 94041, USA.
%
% This work is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
%
\begin{questions}
\question[Ver exerc\'{i}cio 3.10.9, p\'{a}gina 157, do Meyer\nocite{Meyer:2000:matrix}] Demonstre que se a matriz $A : n \times n$ tem fatora\c{c}\~{a}o LU ent\~{a}o \'{e} poss\'{i}vel obter uma fatora\c{c}\~{a}o $A = L D \tilde{U}$ com $\tilde{u}_{ii} = 1$. Se, $A$ for tamb\'{e}m sim\'{e}trica ent\~{a}o esta fatora\c{c}\~{a}o \'{e} da forma $A = L D L^t$.
\begin{solution}
Se a matriz $A$ tem fatora\c{c}\~{a}o LU ent\~{a}o $A = LU$ e \'{e} poss\'{i}vel obter uma fatora\c{c}\~{a}o $A = L D \tilde{U}$ com $\tilde{u}_{ii} = 1$ pois $d_{ii} = u_{ii}$, $d_{ij} = 0$ para $i \neq j$ e $\tilde{u}_{ij} = u_{ij} / u_{ii}$ para $j > i$.
\end{solution}
\question Considere $C : n \times n$ uma matriz com posto completo ($\text{posto}(C) = n$). Demonstre que as matrizes $C^t C$ e $C C^t$ s\~{a}o sim\'{e}tricas definidas positivas.
\begin{solution}
As matrizes $C^t C$ e $C^t C$ s\~{a}o sim\'{e}tricas definidas positivas se e somente se $x^t C^t C x \geq 0$ e $x^t C C^t x \geq 0$ para todo $x$ sendo que a igualdade ocorre apenas para $x = 0$. Ent\~{a}o $C x \geq 0$ e $C^t x \geq 0$ sendo que a igualdade ocorre apenas para $x = 0$. Como $C$ tem posto completo, verificamos que as desigualdades anteriores s\~{a}o verificadas.
\end{solution}
\question Demonstre que a soma de duas matrizes definidas positiva \'{e} uma matriz definida positiva.
\begin{solution}
Seja $A$ e $B$ duas matrizes definidas positivas, i.e., $x^t A x \geq 0$ e $x^t B x \geq 0$ sendo que a igualdade \'{e} verificada apenas para $x = 0$. Ent\~{a}o,
\begin{align*}
x^t \left( A + B \right) x &= x^t \left( A x + B x \right) \\
&= x^t A x + x^t B x.
\end{align*}
Logo, a soma de duas matrizes definidas positivas \'{e} definida positiva.
\end{solution}
\question Demonstre que se $A : n \times n$ \'{e} definida positiva, ent\~{a}o $\max_{ij} \| a_{ij} | = \max_i a_{ij} > 0$. (Sugest\~{a}o: escolha $x = e_r - \text{sign}(a_{rs}) e_s$ onde $| a_{rs} | = \max_{ij} | a_{ij} |$ e analise os casos $r = s$ e $r \neq s$.)
\begin{solution}
Seja $x = e_r - \text{sign}(a_{rs}) e_s$, ent\~{a}o
\begin{align*}
x^t A x &= \left( e_r - \text{sign}(a_{rs}) e_s \right)^t A \left( e_r - \text{sign}(a_{rs}) e_s \right) \\
&= \left( e_r - \text{sign}(a_{rs}) e_s \right)^t \left( A e_r - \text{sign}(a_{rs}) A e_s \right) \\
&= e_r^t A e_r - \text{sign}(a_{rs}) e_r^t A e_s - \text{sign}(a_{rs} e_s^t A e_r + \text{sign}(a_{rs}) \text{sign}(a_{rs}) e_s^t A e_s \\
&= a_{rr} - \text{sign}(a_{rs}) \left( a_{rs} + a_{sr} \right) + a_{ss}.
\end{align*}
Como $A$ \'{e} definida positiva $a_{rr} - \text{sign}(a_{rs}) \left( a_{rs} + a_{sr} \right) + a_{ss} \geq 0$. E como $A$ \'{e} sim\'{e}trica, $a_{rs} = a_{sr}$, temos que
\begin{align*}
\text{sign}(a_{rs}) a_{r1} \leq \left( a_{rr} + a_{ss} \right) / 2 \leq \max_i a_{ii}
\end{align*}
e portanto $\max_{i,j} | a_{ij} | = \max_i a_{ii}$.
\end{solution}
\question Demonstre que se $A : n \times n$ \'{e} definida positiva, ent\~{a}o suas submatrizes principais dominantes de ordem $k$, $A_k$, $k = 1, 2, \ldots, n$ s\~{a}o matrizes definidas positivas.
\begin{solution}
Seja
\begin{align*}
A &= \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{12} \\
A_{21} & A_{22}
\end{bmatrix}
\end{align*}
uma matriz definida positiva, i.e., $x^t A x \geq 0$ para qualquer $x$. Tomemos $x = (x_1^t, 0)^t$, ent\~{a}o
\begin{align*}
x^t A x &= \begin{bmatrix}
x_1^t & 0
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{12} \\
A_{21} & A_{22}
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
x_1 \\
0
\end{bmatrix} \\
&= \begin{bmatrix}
x_1^t & 0
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
A_{11} x_1 \\
A_{21} x_1
\end{bmatrix} \\
&= x_1^t A_{11} x_1.
\end{align*}
Como $x^t A x \geq 0$ para qualquer $x$ temos que $x_1^t A_{11} x_1 \geq 0$ para qualquer $x_1$ e portanto as submatrizes principais dominantes de ordem $k$ s\~{a}o matrizes definidas positivas.
\end{solution}
\question Julgue verdadeiro ou Falso: Se $A$ \'{e} definida positiva ent\~{a}o $\det(A) > 0$.
\begin{solution}
A matrix $A$, como toda matriz quadrada, possue uma base de autovetores que fomam a matriz $P$. Calculando $P A P^{-1}$ obtemos a matriz na sua forma normal de Jordan, $J$, que \'{e} triangular superior. Sabemos que
\begin{align*}
\det(J) &= \det(P A P^{-1}) \\
&= \det(P) \det(A) \det(P^{-1}) \\
&= \det(A) && \det(P^{-1}) = 1 / \det(P).
\end{align*}
e que $\det(J)$ \'{e} o produto dos elementos da diagonal principal. Os elementos da diagonal principal da matriz $J$ s\~{a}o os autovalores da matrix, ent\~{a}o o determinante de $A$ \'{e} o produto dos seus autovalores.
Suponha que $c$ \'{e} um autovalor positivo, ent\~{a}o existe um autovetor $v$ tal que
\begin{align*}
A v &= c v \\
v^t A v &= c v^t v.
\end{align*}
Note que $v^t v$ \'{e} a norma-2 de $v$ que \'{e} n\~{a}o negativa e zero se e somente se $v = 0$. Mas como $v$ \'{e} um autovetor sabemos que $v \neq 0$ e portanto $v^t v > 0$.
Como $v^t A v > 0$ pois a matriz \'{e} definida positiva e $v^t v > 0$ concluimos que $c > 0$.
Portanto, todo autovalor real \'{e} positivo e os autovalores complexos aparecem juntamente com seu conjugado. Logo, $\det(A) > 0$.
\end{solution}
\question[Exemplo 3.10.7, p\'{a}gina 154, do Meyer\nocite{Meyer:2000:matrix}] Demonstre que $A : n \times n$, sim\'{e}trica, \'{e} definida positiva, se e somente se $A$ tem fatora\c{c}\~{a}o de Cholesky.
\begin{solution}
Se $A$ \'{e} definida positiva ent\~{a}o existe uma fatora\c{c}\~{a}o LDU tal que $A = L D L^t$, onde $D = \text{diag}(p_i, p_2, \ldots, p_n)$ \'{e} uma matriz diagonal contendo os pivôs $p_i > 0$. Fazendo $R = D^{1/2} L^t$ onde $D^{1/2} = \text{diag}(\sqrt{p_1}, \sqrt{p_2}, \ldots, \sqrt{p_n})$ encontramos a fatora\c{c}\~{a}o desejada pois $A = L D^{1/2} D^{1/2} L^t = R^t R$, e $R$ \'{e} uma matriz triangular superior com diagonal positiva.
E se $A = R R^t$, onde $R$ \'{e} uma matriz triangular inferior com diagonal positiva, ent\~{a}o fatorando apenas a diagonal de $R$ obtemos $R = L D$ onde $L$ \'{e} triangular inferior com diagonal unit\'{a}ria e $D$ \'{e} uma matriz diagonal cujas entras s\~{a}o $r_{ii}$. Consequentemente, $A = L D^2 L^t$ \'{e} a fatora\c{c}\~{a}o LDU de $A$, e portanto os pivôs s\~{a}o positivos pois eles s\~{a}o os elementos da diagonal de $D^2$.
\end{solution}
\question Julgue verdadeiro ou Falso: Se $A : n \times n$ \'{e} definida positiva ent\~{a}o o sistema linear $A x = b$ admite solu\c{c}\~{a}o e esta solu\c{c}\~{a}o \'{e} \'{u}nica.
\begin{solution}
Podemos mostrar que o determinante de uma matriz definida positiva \'{e} sempre maior que zero e portanto uma matriz definida positiva nunca \'{e} singular.
Suponha que existem duas solu\c{c}\~{o}es distintas para o sistema $A x = b$ dadas por $x_1$ e $x_2$ ($x_1 \neq x_2$), com $A$ definida positiva. Ent\~{a}o
\begin{align*}
A x_1 &= b, \\
A x_2 &= b.
\end{align*}
Logo,
\begin{align*}
A x_1 - A x_2 &= b - b = 0 \\
A (x_1 - x_2) &= 0.
\end{align*}
Como $A$ \'{e} definida positiva, $(x_1 - x_2)^t A (x_1 - x_2) \geq 0$ e $(x_1 - x_2)^t A (x_1 - x_2) = 0$ se e somente se $(x_1 - x_2) = 0$. Mas sabemos que $(x_1 - x_2)^t A (x_1 - x_2) = (x_1 - x_2)^t 0 = 0$, portanto $(x_1 - x_2) = 0$ que corresponde a $x_1 = x_2$ (contradi\c{c}\~{a}o).
\end{solution}
\question Demonstre que se $A$ \'{e} sim\'{e}trica definida positiva, ent\~{a}o seus autovalores s\~{a}o reais e estritamente positivos.
\begin{solution}
Suponha que $c$ \'{e} um autovalor de $A$, ent\~{a}o existe um autovetor $v$ tal que
\begin{align*}
A v &= c v \\
v^t A v &= c v^t v.
\end{align*}
Note que $v^t v$ \'{e} a norma-2 de $v$ que \'{e} n\~{a}o negativa e zero se e somente se $v = 0$. Mas como $v$ \'{e} um autovetor sabemos que $v \neq 0$ e portanto $v^t v > 0$.
Como $v^t A v > 0$ pois a matriz \'{e} definida positiva e $v^t v > 0$ concluimos que $c > 0$.
\end{solution}
\question Considere a matriz
\begin{align*}
A = \begin{bmatrix}
9 & -6 & 12 & 9 \\
-6 & 13 & -11 & -21 \\
12 & -11 & 21 & 21 \\
9 & -21 & 21 & 63
\end{bmatrix}.
\end{align*}
Obtenha o fator de Cholesky de $A$ aplicando o algoritmo padr\~{a}o e a vers\~{a}o que utiliza o produto externo. Obtidos os fatores, resolva o sistema $A x = b$, com $b = \left( 48, -44, 76, 51 \right)^t$.
\begin{solution}
O Algoritmo 4.2.1, p\'{a}gina 144, do Golub\nocite{Golub:1996:matrix} corresponde a fatora\c{c}\~{a}o de Cholesky padr\~{a}o e \'{e} transcrito abaixo:
\begin{algorithmic}
\For{$j = 1, \ldots, n$}
\If{$j > 1$}
\State $A(j:n, j) = A(j:n, j) - A(j:n, 1:j - 1) A(j, 1:j - 1)^t$
\EndIf
\State $A(j:n, j) = A(j:n, j) / \sqrt{A(j,j)}$
\EndFor
\end{algorithmic}
Ent\~{a}o,
\begin{enumerate}
\item $j = 1$,
\begin{align*}
A^{(1)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 13 & -11 & -21 \\
4 & -11 & 21 & 21 \\
3 & -21 & 21 & 63
\end{bmatrix};
\end{align*}
\item $j = 2$,
\begin{align*}
A^{(2)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 13 - (-2)(-2) & -11 & -21 \\
4 & -11 - 4(-2) & 21 & 21 \\
3 & -21 - 3(-2) & 21 & 63
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 9 & -11 & -21 \\
4 & -3 & 21 & 21 \\
3 & -15 & 21 & 63
\end{bmatrix} \\
A^{(2)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 21 & 21 \\
3 & -5 & 21 & 63
\end{bmatrix};
\end{align*}
\item $j = 3$,
\begin{align*}
A^{(3)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 21 - (4(4) + (-1)(-1)) & 21 \\
3 & -5 & 21 - (3(4) + (-5)(-1)) & 63
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 4 & 21 \\
3 & -5 & 4 & 63
\end{bmatrix} \\
A^{(3)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 63
\end{bmatrix};
\end{align*}
\item $j = 4$,
\begin{align*}
A^{(4)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 63 - (3^2 + (-5)^2 + 2^2)
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 25
\end{bmatrix} \\
A^{(4)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 5
\end{bmatrix}
\end{align*}
\end{enumerate}
Logo,
\begin{align*}
R &= \begin{bmatrix}
3 & 0 & 0 & 0 \\
-2 & 3 & 0 & 0 \\
4 & -1 & 2 & 0\\
3 & -5 & 2 & 5
\end{bmatrix}.
\end{align*}
Resolvendo o sistema $R y = b$ temos que $y = (16.00, 25.33, 18.67, 18.47)^t$ e resolvendo o sistema $R^t x = y$ temos que $x = (5.11, 16.48, 5.64, 3.69)^t$.
O Algoritmo 4.2.2, p\'{a}gina 145, do Golub\nocite{Golub:1996:matrix} corresponde a fatora\c{c}\~{a}o de Cholesky utilizando o produto externo e \'{e} transcrito abaixo:
\begin{algorithmic}
\For{$k = 1, \ldots, n$}
\State $A(k,k) = \sqrt{A(k,k)}$
\State $A(k + 1:n, k) = A(k + 1:n, k) / A(k,k)$
\For{$j = k + 1:n$}
\State $A(j:n, j) = A(j:n, j) - A(j:n, k) A(j, k)$
\EndFor
\EndFor
\end{algorithmic}
Ent\~{a}o,
\begin{enumerate}
\item $k = 1$,
\begin{align*}
A^{(1)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 13 - (-2)(-2) & -11 & -21 \\
4 & -11 - (-2)4 & 21 - 4(4) & 21 \\
3 & -21 -(-2)3 & 21 - 4(3) & 63 - 3(3)
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 9 & -11 & -21 \\
4 & -3 & 5 & 21 \\
3 & -15 & 9 & 54
\end{bmatrix}
\end{align*}
\item $k = 2$,
\begin{align*}
A^{(2)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 5 - (-1)(-1) & 21 \\
3 & -5 & 9 - (-5)(-1) & 54 - (-5)(-5)
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 4 & 21 \\
3 & -5 & 4 & 29
\end{bmatrix}
\end{align*}
\item $k = 3$,
\begin{align*}
A^{(3)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 29 - 2(2)
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 25
\end{bmatrix}
\end{align*}
\item $k = 4$,
\begin{align*}
A^{(4)} &\leftarrow \begin{bmatrix}
3 & -6 & 12 & 9 \\
-2 & 3 & -11 & -21 \\
4 & -1 & 2 & 21 \\
3 & -5 & 2 & 5
\end{bmatrix}
\end{align*}
\end{enumerate}
Logo,
\begin{align*}
R &= \begin{bmatrix}
3 & 0 & 0 & 0 \\
-2 & 3 & 0 & 0 \\
4 & -1 & 2 & 0\\
3 & -5 & 2 & 5
\end{bmatrix}.
\end{align*}
Resolvendo o sistema $R y = b$ temos que $y = (16.00, 25.33, 18.67, 18.47)^t$ e resolvendo o sistema $R^t x = y$ temos que $x = (5.11, 16.48, 5.64, 3.69)^t$.
\end{solution}
\question Verifique que os elementos do fator de Cholesky s\~{a}o limitados superiormente, isto \'{e}: $| g_{ij} | \leq \alpha$, sendo que $\alpha$ depende apenas das entradas de $A$. Este fato ocorre na fatora\c{c}\~{a}o LU? Justifique e exemplifique.
\begin{solution}
Seja
\begin{align*}
A &= \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{\mdot 1}^t \\
A_{\mdot 1} & A_{22}
\end{bmatrix}
\end{align*}
uma matriz sim\'{e}trica definida positiva. Ent\~{a}o a fatora\c{c}\~{a}o de Cholesky corresponde a
\begin{align*}
A = G G^ = \begin{bmatrix}
G_{11} & 0^t \\
G_{\mdot 1} & G_{22}
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
G_{11} & G_{\mdot 1}^t \\
0 & G_{22}^t
\end{bmatrix},
\end{align*}
onde $G_{11} = \sqrt{A_{11}}$, $G_{\mdot 1} = A_{\mdot 1} / G_{11}$ e $G_{22} G_{22}^t = A_{22} - G_{\mdot 1} G_{\mdot 1}^t$.
Como $G_{\mdot 1} G_{\mdot 1}^t > 0$ temos que os elementos da fatora\c{c}\~{a}o de Cholesky s\~{a}o limitados superiormente e o limitante depende apenas das entradas de $A$.
\end{solution}
\question[Ver se\c{c}\~{a}o 4.2.5, p\'{a}gina 144, do Golub\nocite{Golub:1996:matrix}] Usando a vers\~{a}o que utiliza o produto externo verifique que o n\'{u}mero de opera\c{c}\~{o}es realizads para obter o fator de Cholesky \'{e} da ordem de $n^3 / 3$.
\begin{solution}
O fator de Cholesky utilizando o produto externo \'{e} obtido pela seguinte parti\c{c}\~{a}o:
\begin{align*}
A = \begin{bmatrix}
\alpha & v^t \\
v & B
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
\beta & 0 \\
v / \beta I
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
1 & 0 \\
0 & B - v v^t / \alpha
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
\beta & v^t / \beta \\
0 & I
\end{bmatrix}.
\end{align*}
O Algoritmo 4.2.2, p\'{a}gina 145, do Golub\nocite{Golub:1996:matrix} corresponde a fatora\c{c}\~{a}o de Cholesky utilizando o produto externo e \'{e} transcrito abaixo:
\begin{algorithmic}
\For{$k = 1, \ldots, n$}
\State $A(k,k) = \sqrt{A(k,k)}$ \Comment{$1$ opera\c{c}\~{a}o}
\State $A(k + 1:n, k) = A(k + 1:n, k) / A(k,k)$ \Comment{$n - k - 1$ opera\c{c}\~{o}es}
\For{$j = k + 1:n$}
\State $A(j:n, j) = A(j:n, j) - A(j:n, k) A(j, k)$ \Comment{$2(n - j)$ opera\c{c}\~{o}es}
\EndFor
\EndFor
\end{algorithmic}
Logo, temos que o n\'{u}mero total de opera\c{c}\~{o}es, $\text{op}$, \'{e}
\begin{align*}
\text{op} &= \sum_{k = 1}^n \left( 1 + \left( n - k - 1 \right) + \sum_{j = k + 1}^n 2 \left( n - j \right) \right) \\
&= \sum_{k = 1}^n \left( 1 + \left( n - k - 1 \right) + 2 \sum_{j = k + 1}^n \left( n - j \right) \right) \\
&= \sum_{k = 1}^n \left( 1 + \left( n - k - 1 \right) + 2 \left[ \left( n - \left( k + 1 \right) + \left( n - n \right) \right) \left( n - \left( k + 1 \right) \right) / 2 \right] \right) \\
&= \sum_{k = 1}^n \left( 1 + \left( n - k - 1 \right) + \left( n - \left( k + 1 \right) \right) \left( n - \left( k + 1 \right) \right) \right) \\
&= \sum_{k = 1}^n \left( n - k + n^2 - 2 \left( k + 1 \right) + \left( k + 1 \right)^2 \right) \\
&= \left( n + n^2 \right) + \sum_{k = 1}^n \left( - k - 2 \left( k + 1 \right) + \left( k + 1 \right)^2 \right) \\
&\approx \left( n + n^2 \right) + \sum_{k = 1}^n \left( k + 1 \right)^2 \\
&= \left( n + n^2 \right) + \left[ \left( n + 1 \right) \left( n + 2 \right) \left( 2n + 3 \right) \right] / 6 \\
&\approx n^3 / 3.
\end{align*}
\end{solution}
\question Demonstre que: Se a matriz $A : n \times n$ \'{e} sim\'{e}trica definida positiva, e,
\begin{align*}
A = \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{12} \\
A_{21} & A_{22}
\end{bmatrix},
\end{align*}
ent\~{a}o, $A_{11} : k \times k$ e $A_{22}: (n - k) \times (n - k)$ s\~{a}o sim\'{e}tricas definidas positivas.
\begin{solution}
Seja
\begin{align*}
A &= \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{12} \\
A_{21} & A_{22}
\end{bmatrix}
\end{align*}
uma matriz definida positiva, i.e., $x^t A x \geq 0$ para qualquer $x$.
Tomemos $x = (x_1^t, 0)^t$, ent\~{a}o
\begin{align*}
x^t A x &= \begin{bmatrix}
x_1^t & 0
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{12} \\
A_{21} & A_{22}
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
x_1 \\
0
\end{bmatrix} \\
&= \begin{bmatrix}
x_1^t & 0
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
A_{11} x_1 \\
A_{21} x_1
\end{bmatrix} \\
&= x_1^t A_{11} x_1.
\end{align*}
Como $x^t A x \geq 0$ para qualquer $x$ temos que $x_1^t A_{11} x_1 \geq 0$ para qualquer $x_1$ e portanto as submatrizes $A_{11}$ de ordem $k$ s\~{a}o matrizes sim\'{e}tricas definidas positivas.
Agora tememos $x = (0, x_2^t)^t$, ent\~{a}o
\begin{align*}
x^t A x &= \begin{bmatrix}
0 & x_2^t
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
A_{11} & A_{12} \\
A_{21} & A_{22}
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
0 \\
x_2
\end{bmatrix} \\
&= \begin{bmatrix}
0 & x_2^t
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
A_{12} x_2 \\
A_{22} x_2
\end{bmatrix} \\
&= x_2^t A_{22} x_2.
\end{align*}
Como $x^t A x \geq 0$ para qualquer $x$ temos que $x_2^t A_{22} x_2 \geq 0$ para qualque $x_2$ e portanto as submatrizes $A_{22}$ de ordem $(n - k)$ s\~{a}o matrizes sim\'{e}tricas definidas positivas
\end{solution}
\end{questions}