BAB 3 KONDISI RANK SEHINGGA MATRIKS AB DAN BA SERUPA. Pada bab ini akan diperkenalkan konsep matriks penrose dan grup inverse
|
|
- Yanti Lesmana
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 3 KS RAK SEHGGA MATRKS AB A BA SERUPA Pada bab ini akan diperkenalkan konsep matriks penrose dan grup inverse serta akan ditunjukkan syarat cukup, syarat perlu atau keduanya pada rank matriks A dan B sehingga perkalian matriks AB dan BA serupa dan sifat-sifat matriks A dan B yang serupa. 3. Matriks Penrose Pada tahun 955, Penrose menunjukkan bahwa untuk setiap matriks hingga A (persegi atau persegi panjang) dari elemen real atau kompleks, terdapat matriks tunggal X sehingga memenuhi persamaan sebagai berikut : AXA = A () XAX = X (2) (AX) * = AX (3) (XA) * = XA (4) Untuk setiap A M n (C), notasi A{,2,3,4 } adalah himpunan dari semua matriks X di M n (C) yang memenuhi persamaan (), (2), (3) dan (4). ari persamaan (), (2), (3), dan (4) diatas, sebuah matriks X A{,2,3,4 } disebut inverse-{,2,3,4 } dari A dan dinotasikan sebagai { }, 2,3,4 A. Akibatnya : 29
2 A () adalah himpunan matriks X M n (C) yang memenuhi persamaan () dan A (,2) adalah himpunan matriks X M n (C) yang memenuhi persamaan () dan (2). efinisi 3.. (, 2, 3, 4) A adalah himpunan matriks X M n (C)yang memenuhi persamaan persamaan (), (2), (3) dan (4) yang disebut juga inverse Moore-Penrose. Empat persamaan Penrose diatas dilengkapi dengan persamaan berikut (yang hanya berlaku untuk matriks persegi) : A k XA = A k (5) AX = XA (6) A k XA = XA k (7) AX k = X k A (8) dengan k : bilangan bulat positif. Setiap matriks persegi yang memiliki inverse-{5, 2, 6} tunggal dimana k adalah indeks disebut inverse razin. Untuk sebarang matriks persegi A, inverse arzin dinotasikan dengan A. ari persamaan (5), (2), (6) diperoleh : AX = XA 30
3 A k+ X = A k (9) AX 2 = X (0) dalam hal ini X = A. Teorema 3..2 iketahui A sebagai matriks Hermit. Misalkan A M n (C) maka AA * serupa A * A dan AA () serupa A () A. Bukti : Akan dibuktikan AA * serupa A * A. Karena A * = A maka AA * = AA = A * A akibatnya terdapat GL n (C) sehingga AA * = AA * A = - AA * = - A * A AA * = - A * A Jadi AA * serupa A * A, dengan A merupakan matriks Hermit. Akan dibuktikan bahwa AA () serupa A () A. iketahui A * = A dan AA () A = A. iketahui pula jika AB = A = BA maka B = dengan A,B M n (C). AA () A = (AA () A)A () = AA () AA () A = A maka AA () = AA () AA () AA () atau dapat ditulis dengan bentuk 3
4 AA () AA () AA () = AA () = AA () ( AA () A) akibatnya AA () AA () = AA () = (AA () A)A () = AA () AA () = AA () = maka AA () = A () ( AA () AA () A) atau dapat ditulis dengan bentuk (A () AA () A)A () A = A () A = (A () A(A () AA () A)) Akibatnya A () AA () A = A () A = A () ( AA () A) = A () A A () A = A () A = A () A = = AA () Jelas A () A serupa AA () karena terdapat GL n (C) sehingga A () A = - AA (). Teorema
5 Misalkan A,B M n (C) adalah dua matriks berukuran n n, akan dibuktikan bahwa AA + BB + serupa BB + AA + Bukti : ari teorema 3..2 diketahui A () A serupa AA () maka AA () AA () =. nverse Moore-Penrose memenuhi persamaan sebagai berikut :. AA + A = A 2. A + AA + = A + 3. (AA + ) = A + 4. (A + A) = A + A Karena memenuhi AA + A = A dan A * = A maka AA + AA + =, akibatnya AA + BB + = AA + BB + = AA + BB + AA + AA + = AA + ( BB + AA + ) AA + Jadi AA + BB + serupa BB + AA Grup inverse efinisi 3.2. Misalkan A M n (C), grup inverse A adalah inverse razin atas A dengan inda =. inotasikan dengan A. Teorema
6 Misalkan A M n (C), maka A ada jika ranka = ranka 2. Bukti : Misalkan æa L a ö n A = M M ç çè a L a ø n nn karena A M n (C) maka A 2 M n (C). ari teorema , maka A dan A 2 memiliki dimensi ruang baris dan ruang kolom yang sama. ni berarti ranka = ranka 2. Jadi dapat disimpulkan A ada. 3.3 Syarat perlu dan cukup rank matriks sehingga AB dan BA serupa efinisi 3.3. Suatu matriks persegi A dikatakan serupa dengan matriks B jika terdapat suatu matriks P yang mempunyai inverse sehingga A = PBP -. Pada persamaan A = PBP - dapat dituliskan kembali sebagai B = P - AP atau B = P - A(P - ) - dengan memisalkan Q = P - maka akan didapatkan B = QAQ - 34
7 Yang mengatakan bahwa B serupa dengan A. Maka, B serupa dengan A jika dan hanya jika A serupa dengan B. Untuk selanjutnya akan disebut A dan B serupa. efinisi Sebuah matriks persegi A dikatakan matriks orthogonal jika A - = A t sehingga berlaku AA t = A t A = dengan A t matriks transpose. ari definisi diperoleh : Teorema Jika A, B adalah dua matriks orthogonal berukuran n n maka AB serupa BA. Bukti : Ambil A,B M n (C) dan keduanya matriks orthogonal, akibatnya AA t = dan BB t = dengan menggunakan definisi diperoleh: AB = AB = ABAA t karena AA t =, maka AB = ABAA - Jadi AB serupa BA. Terorema Jika A GL n (C) dan B GL n (C) maka AB dan BA serupa. Bukti : 35
8 Ambil A GL n (C), terdapat A - GL n (C) yang memenuhi AA - = = A - A dan B GL n (C) Perhatikan : BA = BA = A - ABA Jadi BA serupa dengan AB. an dengan cara yang sama, yaitu : Ambil B GL n (C), terdapat B - GL n (C) yang memenuhi BB - = = B - B dan A GL n (C) Perhatikan : AB = AB = B - BAB Jadi AB serupa dengan BA. Berikut akan diselidiki apakah dua buah matriks yang serupa akan memiliki poinomial karakteristik yang sama : Teorema Jika AB dan BA serupa maka AB dan BA mempunyai polinomial karakteristik yang sama. Bukti : Ambil A,B M n (C). AB dan BA serupa maka terdapat P GL n (C) sehingga : AB = PBAP - 36
9 Misalkan : C AB (t) = polinomial karakteristik AB dengan t sebagai variabel C BA (t) = polinomial karakteristik BA dengan t sebagai variabel Akan dibuktikan bahwa C AB (t) = C BA (t) C AB (t) = det(t AB) = det(t PBAP - ) = det(ptp - PBAP - ) = det(p(t BA)P - ) = (det P)det(t BA)(det P - ) = (det P)(det P - )det(t BA) = det(pp - )det(t BA) = det(t BA) = C BA (t) Jadi AB dan BA merupakan polinomial karakteristik yang sama. ari teorema di atas AB dan BA serupa maka memiliki polinomial karakteristik yang sama. Teorema dibawah ini akan menunjukkan untuk AB dan BA yang tidak serupa. 37
10 38 Teorema Jika A,B M n (C) maka AB dan BA mempunyai polinomial karakteristik yang sama. Bukti : A,B M n (C), ambil matriks M 2n (C) sebagai berikut : AB B, B BA dan A Akan dibuktikan bahwa AB dan BA memiliki polinomial karakteristik yang sama. AB B A = AB ABA B BA A B BA = AB ABA B BA Sehingga untuk A M n(c) nonsingular dengan nilai eigen semuanya +, maka determinannya = 0. Maka A AB B A = B BA Akibatnya AB B dan B BA serupa.
11 Misalkan C = AB B dan C 2 = B BA Menurut teorema 3.3.4, C dan C 2 mempunyai polinomial karakteristik yang sama yaitu: C C (t) = C C2 (t) det(t-c ) = det(t-c 2 ) det(t-ab) = det(t-ba) C AB (t) = C BA (t) Jadi AB dan BA memiliki polinomial karakteristik yang sama. Akan tetapi teorema tidak berlaku sebaliknya, contoh : Ambil A = dan B = Sehingga AB = dan BA = engan menggunakan definisi maka diperoleh C AB (t) = det(t AB) 39
12 = det t t 0 = det 0 t = t = t 0 0 t 2 2 C BA (t) = det(t BA) = det t t 0 = det 0 t 0 = t = t 0 0 t 2 2 Berdasarkan teorema maka AB dan BA tidak serupa. ari definisi dan teorema tentang keserupaan di atas, berikut akan ditunjukkan kaitan antara keserupaan dengan rank matriks : Teorema Jika A dan B serupa, akan dibuktikan bahwa ranka = rankb. Bukti : Misalkan bahwa B = PAP -. Ambil X = { P, P,, P } K adalah basis di F n. e e2 en misalkan S adalah suatu basis di F n, Teorema menunjukkan bahwa P 40
13 adalah matriks transisi dari basis S ke basis X di F n. Penerapan teorema menyebabkan [ ] A = PA P = T ' A X, X Teorema memberikan bukti bahwa ( A X, X ) rank(a) = rank [ ] T = rank(b). Jadi ranka = rankb. Lemma Misalkan A dan B adalah dua buah matriks nilpotent, maka A serupa B jika dan hanya jika inda = indb dan ranka i = rankb i untuk semua i =, 2,, k- dengan k = inda. Bukti : A adalah matriks nilpotent dengan indeks k maka A k =. Jika A serupa B, akan dibuktikan bahwa inda = indb dan ranka i = rank B i untuk semua i =,2,, k-. Karena B nilpoten, misalkan indeksnya m, maka B m =. A serupa B maka terdapat P GL n (C) sehingga A = PBP -. engan menggunakan teorema , misalkan A = SJ S - dan B = QJ 2 Q - dengan S,Q GL n (C) maka A = PBP - = PQJ 2 Q - P - = PQJ 2 (PQ) - engan menggunakan teorema diperoleh : A k = PQ(J 2 ) k (PQ) - = PQ(J 2 ) k Q - P - 4
14 = PB k P - = Akibatnya A k = B k =. Karena B adalah matriks nilpotent dengan indeks m, jadi haruslah k = m. Akan dibuktikan bahwa B k-. A k- = PQ(J 2 ) i (PQ) - = PQ(J 2 ) k- Q - P - = PB k- P - Karena A k- maka PB k- P -, jadi B k-. Untuk i =, 2,, k-, inda = indb A i = PQ(J 2 ) i (PQ) - = PQ(J 2 ) i Q - P - = PB i P - A i serupa B i maka ranka i = rankb i. Akan dibuktikan bahwa jika inda = indb dan ranka i = rankb i untuk semua i =, 2,, k- maka A serupa B. A k = B k = dan misalkan A = SJ S - dan B = QJ 2 Q - dengan S,Q GL n (C), maka A k = SJ k A - dan B k = QJ k 2 Q - A k = SS - = SQ(J 2 ) k Q - S - A = SQJ 2 Q - S - = SBS - Jadi A serupa B. 42
15 Lemma Misalkan A adalah matriks berukuran m n dan B adalah matriks berukuran n m, akan dibuktikan bahwa terdapat P GL n (C) dan Q GL n (C) sehingga :. A = P r Q, B = Q- T S Y P - 2. AB = P T P -, BA = Q - Q S 3. AB serupa diag(, ), BA serupa diag(, 2 ) engan GL r (C) dan adalah matriks nilpoten berukuran r 2 r 2 dengan r + r 2 = r dan dan 2 adalah matriks nilpotent. Bukti : engan cara penghitungan langsung, maka : r. Ambil A = P Q dimana P GL m (C) dan Q GL n (C). kita - B B2 tuliskan B sebagai Q B3 B4 P - dimana B M r (C), dengan menggunakan bentuk Jordan pada B, kita asumsikan bahwa : B = P 2 P 2 -. imana P 2 GL r (C), GL r (C) dan adalah matriks nilpotent r 2 r 2 sedemikian sehingga r + r 2 = r. Akibatnya kita dapatkan 43
16 X - P2 P2 B = Q X 2 n r m r R R2 Y dan kemudian ambil P2 r P2 A = P n r m r Q P - P 3 = r 2 r X m r, Q 2 = r r2 R n r maka kita mempunyai dan - P2 B = Q n r X R2 Y Q 2 2 P P 3 2 m r P - P2 r P 2 A = P P 3 Q 2 n r m r Q Akhirnya dengan memisalkan - P2 Q = Q Q - - P2 = Q 2 n r n r P2 Q 2, P = P 3 Q, P - P2 = P m r m r P - P 3 - dan T = X 2, S = R 2, maka kondisi () dipenuhi. 2. ari point () diatas diperoleh : 44
17 r A = P Q dan - B B2 B = Q B3 B4 maka diperoleh : P - æ ö æb B ö æ öæb B ö æb B ö AB = P ç Q Q ç P = P ç ç P = P ç P r r ç è ø çè B3 B 4ø èç øç èb3 B ç 4ø è ø jadi æ ö AB = P T P ç çè ø - engan cara yang sama, diperoleh : æb B ö æ ö æb B öæ ö æb ö BA = Q ç P P ç Q = Q ç ç Q = Q ç Q r - 2 r - èç B3 B 4ø çè ø èç B3 B 4øçè ø çè B3 ø jadi æ ö = ç çè S ø - BA Q Q Maka kondisi (2) dipenuhi. 3. ari point (2) diatas diperoleh : æ ö AB = P T P ç çè ø - 45
18 dan æ ö = ç çè S ø - BA Q Q Untuk dan 2 matriks nilpotent, misalkan = ( ), = = T, = S 2 maka diperoleh æ ö AB = P P ç ç è ø - æ ö - = ç ç è ø BA Q Q 2 Jadi AB serupa diag(, ) dan BA serupa diag(, 2 ). ari lemma dan lemma diperoleh : Teorema Misalkan bahwa A,B M n (C) maka AB serupa BA jika dan hanya jika ind(ab) = ind(ba) dan rank(ab) i = rank(ba) i untuk i =, 2,, k-, dimana k = ind(ab). Bukti : ( ) AB dan BA serupa maka terdapat P GL n (C) sehingga AB = PBAP -. 46
19 47 k = ind(ab) akibatnya (AB) k = P(BA) k P - dan (AB) k+ = P(BA) k+ P -. Sedangkan (AB) k = (AB) k+, maka P(BA) k P - = P(BA) k+ P - Sehingga : (BA) k = (BA) k+ Maka ind(ab) = ind(ba) = k, untuk i =, 2,, k- (AB) i = P(BA) k+ P -, maka rank(ab) i = rank(ba) i. ( ) ind(ab) = ind(ba) = k, rank(ab) i = rank (BA) i dengan i =, 2,, k-. Pada lemma kita ketahui bahwa AB = P P - dan BA = Q - 2 Q Akibatnya (AB) i serupa i maka rank(ab) i = rank i (BA) i serupa 2 i maka rank(ba) i = rank 2 i Untuk i =, 2,, k-. Karena rank(ab) i = rank(ba) i untuk i =, 2,, k- maka rank i = rank 2 i jadi rank i = rank 2 i untuk i =, 2,, k-. nd(ab) = ind(ba) = k maka rank(ab) k = rank(ab) k+ dan
20 rank(ba) k = rank(ba) k+ akibatnya Rank k = rank k+ dan rank 2 k = rank 2 k+ Berdasarkan lemma maka serupa 2. apat kita tulis = P2P = P 2 P Maka diag(, 2 ) serupa diag(, ) dengan AB serupa diag(, ) dan BA serupa diag(, 2 ). Jadi AB serupa BA. ari pembahasan sebelumnya maka diperoleh akibat 3.3. yang menunjukkan syarat cukup atau perlu mengenai kondisi rank matriks sehingga matriks AB dan BA dapat dikatakan serupa. Akibat AB serupa BA jika dan hanya jika rank(ab) i = rank(ba) i, i =,2, (AB) serupa (BA) Jika ind(ab) = ind(ba) = maka AB serupa BA Jika rank(ab) = rank(ba) dan ind(ab) = maka AB serupa BA Jika rank(ab) = rank(ba) = rank(aba) maka AB serupa BA Jika rank(a) = rank(ab) = rank(ba) maka AB serupa BA Jika rank(a) = rank(ba) dan rank(b) = rank(ab) maka AB serupa BA Jika rank(a) = rank(ab) dan rank(b) = rank(ba) maka AB serupa BA 48
21 Bukti : Lihat teorema Pada teorema diketahui bahwa AB = P P - dan BA= Q - Q 2 (AB) merupakan inverse razin pada matriks AB maka harus memenuhi tiga persamaan sebagai berikut :. (AB) k (AB)(AB) = (AB) k 2. (AB) (AB)(AB) = (AB) 3. (AB)(AB) = (AB) (AB) Begitu pula dengan (BA) harus memenuhi ketiga persamaan diatas juga. Maka (AB) dan (BA) yang memenuhi ketiga persamaan diatas masing-masing adalah P P - dan Q - Q. jadi (AB) serupa (BA) nd(ab) = ind(ba) = = k. Rank(AB) = rank 0 0. Karena ind(ab) =, maka rank(ab) = rank(ab) 2 = rank Akibatnya rank = rank 2, ind = maka =. 0 AB = P 0 0 P- dan BA = Q - 0 Q. jadi AB ~ BA nd(ab) =, maka 49
22 50 Rank(AB) = rank = rank(ab) 2 = rank 2 2 Akibatnya rank = rank 2 = 0, maka = 0 dan AB = P P - Karena rank(ab) = rank(ba) maka Rank = rank 2 = 0 dan BA = Q - Q. Jadi AB serupa BA Rank(AB) = rank(ba) = rank(aba) Pada lemma kita ketahui bahwa : AB = P Q, BA = Q - 2 Q dan ABA = P Q = P diag(,, )Q. akibatnya rank S = rank T = rank dan terdapat T 0 dan S 0 sehingga T = T 0 dan S = S 0 yaitu T 0 T T 0 = 0 S S 0 S =
23 Maka T serupa S. Berdasarkan bukti dari lemma 3.3.9, akibatnya AB serupa BA Rank(A) = rank(ab), akibatnya kita mempunyai R(A) = R(AB). Sehingga R(BA) = R(ABA). Artinya R(AB) = R(BA) = R(ABA). ari akibat , maka AB serupa BA Berdasarkan teorema 3.2.2, maka ind(ab) = dan ind(ba) =. ari akibat maka AB serupa BA A t dan B t memenuhi akibat , maka A t B t serupa B t A t. akibatnya AB serupa BA. ari akibat 3.3. untuk penerapannya misalkan sebagai contoh : Ambil A = dan B = Maka diperoleh P AB = = Q
24 dan BA = P = R Berdasarkan teorema 3.3.0, diperoleh AB serupa BA. Akan tetapi matriks AB dan BA tidak memenuhi akibat sampai. Hal ini menunjukkan bahwa akibat sampai dengan merupakan syarat cukup, bukan syarat perlu. ari sini dapat diketahui bahwa kondisi rank yang harus dipenuhi untuk perkalian matriks AB dan BA merupakan syarat cukup bukan syarat perlu. Untuk selanjutnya, akan ditunjukkan contoh diperoleh dari pembahasan mengenai masalah rank matriks yang serupa. Teorema Misalkan A, B M n (C) dengan A = M, B = M jika ranka = rankb = r dan M serupa M dengan M, M M r (C). Maka A serupa B. Bukti : 52
25 Karena M serupa M maka M t serupa M. Terdapat suatu matriks P yang invertible sehingga M = PM t P -. engan demikian : B = M = P M t P P Telah diketahui bahwa B serupa B t, sehingga mengakibatkan B serupa M ( P ) t M dan rank ( P ) t = r. engan mengambil R = r M dan S = ( P ) t Sehingga rankrs = ranksr = rankr = r. engan menggunakan akibat diperoleh RS serupa SR atau dapat juga ditulis sebagai A serupa M t ( P ). Hal ini berarti A serupa B. Teorema Andaikan A adalah matriks m n dan B adalah matriks n m. Maka ada A (,2) dan B (,2) sehingga (AB) = B (,2) A (,2) dan (BA) = A (,2) B (,2). Bukti : 53
26 54 ari lemma 3.3.9(2), diketahui bahwa (AB) = P P - dan (BA) = Q - Q. engan menggunakan lemma 3.3.9(), ambil B (,2) = P ( ),2 T S Y Q dan A (,2) = Q - r P-. Sehingga didapatkan (AB) = B (,2) A (,2) dan (BA) = A (,2) B (,2).
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II.A.1 Matriks didefinisikan sebagai susunan persegi panjang dari bilangan-bilangan yang diatur dalam baris dan kolom. Contoh II.A.1: 9 5
Lebih terperinciG a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan.
2. Grup Definisi 1.3 Suatu grup < G, > adalah himpunan tak-kosong G bersama-sama dengan operasi biner pada G sehingga memenuhi aksioma- aksioma berikut: a. operasi biner bersifat asosiatif, yaitu a, b,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A Matriks 1 Pengertian Matriks Definisi 21 Matriks adalah kumpulan bilangan bilangan yang disusun secara khusus dalam bentuk baris kolom sehingga membentuk empat persegi panjang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II. A. 1 Matriks didefinisikan sebagai susunan segi empat siku- siku dari bilangan- bilangan yang diatur dalam baris dan kolom (Anton, 1987:22).
Lebih terperinciMATERI : GESERAN (TRANSLASI) KELOMPOK 6 (VI.E)
MATERI : GESERAN (TRANSLASI) KELOMPOK 6 (VI.E) Disusun Oleh: 1. ARI SUKA LESMANA 2. YULAIMA SUPRIHATIN 3. HERVI MARDIANA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMUPENDIDIKAN PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA STKIP
Lebih terperinciBab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor
Bab RUANG VEKTOR. Ruang Vektor DEFINISI.. Suatu ruang vektor (V, +,, F) atas field (F, +), ditulis singkat V(F), adalah suatu himpunan tak kosong V dengan elemenelemennya disebut vektor, yang dilengkapi
Lebih terperinciPertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks
Matriks & Ruang Vektor Pertemuan Sistem Persamaan Linier dan Matriks Start Matriks & Ruang Vektor Outline Materi Pengenalan Sistem Persamaan Linier (SPL) SPL & Matriks Matriks & Ruang Vektor Persamaan
Lebih terperinciEKSISTENSI DAN KONSTRUKSI GENERALISASI
Jurnal Matematika UNAND Vol. V No. Hal. 77 85 SSN : 2303 290 c Jurusan Matematika FMPA UNAND KSSTNS DAN KONSTRUKS GNRALSAS {}-NVRS DAN {, 2}-NVRS ZAHY DL FTR, YANTA, NOVA NOLZA BAKAR Program Studi Matematika,
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas
BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan mengenai matriks (meliputi definisi matriks, operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas aljabar max-plus, dan penyelesaian
Lebih terperinciBAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS
BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS A. OPERASI ELEMENTER TERHADAP BARIS DAN KOLOM SUATU MATRIKS Matriks A = berdimensi mxn dapat dibentuk matriks baru dengan menggandakan perubahan bentuk baris dan/atau
Lebih terperinciInvers Tergeneralisasi Matriks atas Z p
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Invers Tergeneralisasi Matriks atas Z p Evi Yuliza 1 1 Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya evibc3@yahoocom PM A-1 - Abstrak Sebuah matriks
Lebih terperinciMATRIKS. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XII. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.
LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATRIKS Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.Pd MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XII Created By Ita Yuliana 15 Matriks Kompetensi Dasar 1. Menggunakan
Lebih terperinciBAB I MATRIKS DEFINISI : NOTASI MATRIKS :
BAB I MATRIKS DEFINISI : Matriks adalah himpunan skalar (bilangan riil atau kompleks) yang disusun/dijajarkan berbentuk persegi panjang (menurut baris dan kolom). Skalar-skalar itu disebut elemen matriks.
Lebih terperinciMATRIKS A = ; B = ; C = ; D = ( 5 )
MATRIKS A. DEFINISI MATRIKS Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat dari suatu unsur-unsur pada beberapa sistem aljabar. Unsur-unsur tersebut bisa berupa bilangan dan juga suatu peubah.
Lebih terperinciTujuan Instruksional Umum : Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa dapat mengidentifikasi dan mengenal sifat-sifat dasar suatu Grup
BAB 3 DASAR DASAR GRUP Tujuan Instruksional Umum : Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa dapat mengidentifikasi dan mengenal sifat-sifat dasar suatu Grup Tujuan Instruksional Khusus : Setelah diberikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang dibicarakan yang akan digunakan pada bab selanjutnya. Bentuk umum dari matriks bujur sangkar adalah sebagai berikut:
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini dibicarakan mengenai matriks yang berbentuk bujur sangkar dengan beberapa definisi, teorema, sifat-sifat dan contoh sesuai dengan matriks tertentu yang dibicarakan yang
Lebih terperinciKonsep Dasar. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Konsep Dasar M PENDAHULUAN Drs. Suryo Guritno, M.Stats., Ph.D. ateri yang akan dibahas dalam modul ini adalah konsep-konsep dasar aljabar matriks yang meliputi pengertian matriks, vektor dan skalar;
Lebih terperinciMATRIKS. a A mxn = 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn a ij disebut elemen dari A yang terletak pada baris i dan kolom j.
MATRIKS A. Definisi Matriks 1. Definisi Matriks dan Ordo Matriks Matriks adalah susunan bilangan (elemen) yang disusun menurut baris dan kolom dan dibatasi dengan tanda kurung. Jika suatu matriks tersusun
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Suatu matriks didefinisikan dengan huruf kapital yang dicetak tebal, misalnya A,
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep-konsep Matriks Definisi Matriks Suatu matriks didefinisikan dengan huruf kapital yang dicetak tebal, misalnya A, B, X, Y. Elemen-elemen di dalamnya disebut skalar yang berasal
Lebih terperinciMODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI
214 MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI Astri Fitria Nur ani Aljabar Linear 1 1/1/214 1 DAFTAR ISI DAFTAR ISI... i BAB I MATRIKS DAN SISTEM PERSAMAAN A. Pendahuluan... 1 B. Aljabar
Lebih terperinciBAB 3 : INVERS MATRIKS
BAB 3 : INVERS MATRIKS PEMBAGIAN MATRIKS DAN INVERS MATRIKS Pada aljabar biasa, bila terdapat hubungan antara 2 besaran a dengan x sedemikian sehingga ax1, maka dikatakan x adalah kebalikan dari a dan
Lebih terperinciBAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu
BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu pengetahuan. Di bidang ilmu ukur, diperlukan untuk mencari titik potong dua garis dalam satu bidang. Di bidang
Lebih terperinciOperasi Pada Matriks a. Penjumlahan pada Matriks ( berlaku untuk matriks matriks yang berukuran sama ). Jika A = a ij. maka matriks A = ( a ij)
MATRIKS a a a... a n a a a... an A a a a... a n............... am am am... a mn Matriks A dengan m baris dan n kolom (A m n). Notasi Matriks : a, dimana a adalah elemen pada baris ke i kolom ke j Kesamaan
Lebih terperinciMatriks. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul Matriks Dra. Sri Haryatmi Kartiko, M.Sc. I PENDAHULUAN lmu pengetahuan dewasa ini menjadi semakin kuantitatif. Data numerik dengan skala besar, hasil pengukuran berupa angka sering dijumpai oleh
Lebih terperinciNILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN disebut vektor eigen dari matriks A =
NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN >> DEFINISI NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Jika A adalah sebuah matriks n n, maka sebuah vektor taknol x pada R n disebut vektor eigen (vektor karakteristik) dari A jika Ax adalah
Lebih terperinciSUMMARY ALJABAR LINEAR
SUMMARY ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA BANDUNG 2010 2 KATA PENGANTAR Bismillahirrahmanirrahim Segala puji bagi Allah Rabb semesta alam. Shalawat serta
Lebih terperinciMatematika Teknik I: Matriks, Inverse, dan Determinan. Oleh: Dadang Amir Hamzah STT DR. KHEZ MUTTAQIEN 2015
Matematika Teknik I: Matriks, Inverse, dan Determinan Oleh: Dadang Amir Hamzah STT DR. KHEZ MUTTAQIEN 2015 Dadang Amir Hamzah (STT) Matematika Teknik I Semester 3, 2015 1 / 33 Outline 1 Matriks Dadang
Lebih terperinciAljabar Matriks. Aljabar Matriks
Aljabar Matriks No No Unit Unit Kompetensi 1 Menerapkan keamanan web dinamis 2 Membuat halaman web dinamis dasar 3 Membuat halaman web dinamis lanjut 4 Menerapkan web hosting 5 Menerapkan konten web memenuhi
Lebih terperincimatriks A. PENGERTIAN MATRIKS Persija Persib baris
Kolom 1. Pengertian Matriks matriks A. PENGERTIAN MATRIKS Dalam kehiupan sehari-hari an alam matematika, berbagai keterangan seringkali isajikan alam bentuk matriks. Contoh 1: Hasil pertaningan grup I
Lebih terperinciBAB MATRIKS. Tujuan Pembelajaran. Pengantar
BAB II MATRIKS Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi bab ini, Anda diharapkan dapat: 1. menggunakan sifat-sifat dan operasi matriks untuk menunjukkan bahwa suatu matriks persegi merupakan invers
Lebih terperinciTUGAS MANDIRI MATRIKS. Mata Kuliah : Matematika ekonomi
TUGAS MANDIRI MATRIKS Mata Kuliah : Matematika ekonomi NamaMahasiswa : Suriani NIM : 140610098 Kode Kelas Dosen : 141-MA112-M6 : NeniMarlinaPurbaS.Pd UNIVERSITAS PUTERA BATAM 2014 KATA PENGANTAR Puji syukur
Lebih terperinciMatriks Jawab:
Matriks A. Operasi Matriks 1) Penjumlahan Matriks Jika A dan B adalah sembarang Matriks yang berordo sama, maka penjumlahan Matriks A dengan Matriks B adalah Matriks yang diperoleh dengan cara menjumlahkan
Lebih terperinciModul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 3) A. Pendahuluan Matriks dan Sistem Persamaan Linear
Modul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 3) A. Pendahuluan Salah satu kajian matematika sekolah menengah yang memiliki banyak aplikasinya dalam menyelesaikan permasalahan yang ada dalam kehidupan
Lebih terperinci(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66
MATRIKS Departemen Matematika FMIPA-IPB Bogor, 2012 (Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, 2012 1 / 66 Topik Bahasan 1 Matriks 2 Operasi Matriks 3 Determinan matriks 4 Matriks Invers 5 Operasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: =
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Matriks Definisi 2.1 (Lipschutz, 2006): Matriks adalah susunan segiempat dari skalarskalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: Setiap skalar yang terdapat dalam
Lebih terperinci8 MATRIKS DAN DETERMINAN
8 MATRIKS DAN DETERMINAN Matriks merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem persamaan linear. Oleh karenanya aljabar matriks sering juga disebut dengan aljabar linear. Matriks dapat digunakan untuk
Lebih terperinciTeori kendali. Oleh: Ari suparwanto
Teori kendali Oleh: Ari suparwanto Minggu Ke-1 Permasalahan oleh : Ari Suparwanto Permasalahan Diberikan sistem dan sinyal referensi. Masalah kendali adalah menentukan sinyal kendali sehingga output sistem
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS
Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS Notasi dan Ordo Matriks Lengkapilah isian berikut! Suatu matriks biasanya dinotasikan dengan huruf kapital, misalnya: A. PENGERTIAN MATRIKS 1) Tabel
Lebih terperinciUNIVERSITAS GADJAH MADA. Bahan Ajar:
UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Gedung Jurusan Matematika, Yogyakarta - 55281 Bahan Ajar: BAB POKOK BAHASAN
Lebih terperinciDIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS
Buletin Ilmiah Mat Stat dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No 3 (2015), hal 337-346 DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS Heronimus Hengki, Helmi, Mariatul Kiftiah INTISARI Matriks kompleks merupakan matriks
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dikaji konsep operasi biner dan ring yang akan digunakan
II. LANDASAN TEORI Pada bagian ini akan dikaji konsep operasi biner dan ring yang akan digunakan dalam pembahasan penelitian ini. Untuk lebih mudah memahami, akan diberikan beberapa contoh. Berikut ini
Lebih terperinciSTRUKTUR ALJABAR: RING
STRUKTUR ALJABAR: RING BAHAN AJAR Oleh: Rippi Maya Program Studi Magister Pendidikan Matematika Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) SILIWANGI - Bandung 2016 1 Pada grup telah dipelajari
Lebih terperinciJURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA
CATATAN KULIAH ALJABAR LINEAR MUSTHOFA JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 20 SISTEM PERSAMAAN LINEAR Tujuan : Menyelesaikan sistem persamaan linear. OPERASI BARIS ELEMENTER
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II )
SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II ) D. FAKTORISASI MATRIKS D2 2. METODE ITERASI UNTUK MENYELESAIKAN SPL D3 3. NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN D4 4. POWER METHOD Beserta contoh soal untuk setiap subbab 2
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diuraikan teori grup dan teori ring yang akan digunakan dalam
II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan teori grup dan teori ring yang akan digunakan dalam penelitian. Pada bagian pertama akan dibahas mengenai teori grup. 2.1 Grup Dalam struktur aljabar, himpunan
Lebih terperinciDIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN INTISARI
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal. 183-190 DIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN Fidiah Kinanti, Nilamsari Kusumastuti, Evi Noviani
Lebih terperinci0,1,2,3,4. (e) Perhatikan jawabmu pada (a) (d). Tuliskan kembali sifat-sifat yang kamu temukan dalam. 5. a b c d
1 Pada grup telah dipelajari himpunan dengan satu operasi. Sekarang akan dipelajari himpunan dengan dua operasi. Ilustrasi 1.1 Perhatikan himpunan 0,1,2,3,4. (a) Apakah grup terhadap operasi penjumlahan?
Lebih terperinciTINJAUAN SINGKAT KALKULUS
A TINJAUAN SINGKAT KALKULUS Salah satu syarat yang diperlukan untuk mempelajari komputasi numerik adalah pengetahuan dasar tentang kalkulus, termasuk pengenalan beberapa notasi dalam kalkulus, sifat-sifat
Lebih terperinciBanyaknya baris dan kolom suatu matriks menentukan ukuran dari matriks tersebut, disebut ordo matriks
MATRIKS DEFINISI Matriks adalah susunan bilangan real atau bilangan kompleks (atau elemen-elemen) yang disusun dalam baris dan kolom sehinggga membentuk jajaran persegi panjang. Matriks memiliki m baris
Lebih terperinciMatriks. Baris ke 2 Baris ke 3
Matriks A. Matriks Matriks adalah susunan bilangan yang diatur menurut aturan baris dan kolom dalam suatu jajaran berbentuk persegi atau persegi panjang. Susunan bilangan itu diletakkan di dalam kurung
Lebih terperinciAPLIKASI INVERS SEMU (PSEUDOINVERSE) DENGAN METODE GREVILLE S PADA ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA. Abstract
APLIKASI INVERS SEMU (PSEUDOINVERSE) DENGAN METODE GREVILLE S PADA ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA Muhtar Safi i 1, Khurul Wardati, Moh. Farhan Qudratullah 1, Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi,
Lebih terperinciKAJIAN MATRIKS JORDAN DAN APLIKASINYA PADA SISTEM LINEAR WAKTU DISKRIT
KAJIAN MATRIKS JORDAN DAN APLIKASINYA PADA SISTEM LINEAR WAKTU DISKRIT Nama Mahasiswa : Aprilliantiwi NRP : 1207100064 Jurusan : Matematika Dosen Pembimbing : 1 Soleha, SSi, MSi 2 Dian Winda Setyawati,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini akan diberikan beberapa materi yang akan diperlukan di dalam pembahasan, seperti: matriks secara umum; matriks yang dipartisi; matriks tereduksi dan taktereduksi; matriks
Lebih terperinciON SOLUTIONS OF THE DISCRETE-TIME ALGEBRAIC RICCATI EQUATION. Soleha Jurusan Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ON SOLUTIONS OF THE DISCRETE-TIME ALGEBRAIC RICCATI EQUATION Soleha Jurusan Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Abstract. On solving the optimal control for the linear discrete-time
Lebih terperinciOPERATOR FREDHOLM. Kartika Yulianti December 20, 2007
OPERATOR FREDHOLM Kartika Yulianti 20106010 December 20, 2007 1 Orientasi De nition 1 Misalkan X, Y adalah ruang Banach. Sebuah operator A 2 B(X; Y ) disebut operator Fredholm dari X ke Y, jika : 1. (A)
Lebih terperinci7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN. Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal
7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal Nilai Eigen, Vektor Eigen Diketahui A matriks nxn dan x adalah suatu vektor pada R n, maka biasanya tdk ada
Lebih terperinciBAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN
BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN 1. Definisi-1. Suatu ruang vektor adalah suatu himpunan objek yang dapat dijumlahkan satu sama lain dan dikalikan dengan suatu bilangan, yang masing-masing menghasilkan
Lebih terperinciMATRIKS. Notasi yang digunakan NOTASI MATRIKS
MATRIKS Beberapa pengertian tentang matriks : 1. Matriks adalah himpunan skalar (bilangan riil atau kompleks) yang disusun atau dijajarkan secara empat persegi panjang menurut baris-baris dan kolom-kolom.
Lebih terperinciBAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN
BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN Pada bab 1 ini akan dibahas definisi kode, khususnya kode linier atas dan pencacah bobot Hammingnya. Di samping itu, akan dijelaskanan invarian, ring invarian dan
Lebih terperinciPELATIHAN INSTRUKTUR/PENGEMBANG SMU 28 JULI s.d. 12 AGUSTUS 2003 MATRIKS. Oleh: Drs. M. Danuri, M. Pd.
PELATIHAN INSTRUKTUR/PENGEMBANG SMU JULI s.d. AGUSTUS MATRIKS Oleh: Drs. M. Danuri, M. Pd. DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH PUSAT PENGEMBANGAN PENATARAN
Lebih terperinciPertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks
Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks 1 Jika A adl matriks nxn yg invertible, untuk setiap matriks b dgn ukuran nx1, maka sistem persamaan linier Ax = b mempunyai tepat 1 penyelesaian, yaitu x = A -1 b
Lebih terperinciPENGERTIAN RING. A. Pendahuluan
Pertemuan 13 PENGERTIAN RING A. Pendahuluan Target yang diharapkan dalam pertemuan ke 13 ini (pertemuan pertama tentang teori ring) adalah mahasiswa dapat : a. membedakan suatu struktur aljabar merupakan
Lebih terperinciUNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Yogyakarta
UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Yogyakarta Bahan Ajar: BAB POKOK BAHASAN I MODUL ATAS RING Direncanakan
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dikaji beberapa karakteristik ring dan ring faktor serta suatu
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dikaji beberapa karakteristik ring dan ring faktor serta suatu struktur ring yang mempunyai sifat Armendariz. Teorema 4.1 Jika R adalah daerah ideal utama yang
Lebih terperinciBAB III MATRIKS HERMITIAN. dan konsep-konsep lainnya yang berkaitan dengan matriks Hermitian. Matriks
BAB III MATRIKS HERMITIAN Pada bab ini, akan dibahas beberapa konsep penting dari matriks Hermitian dan konsep-konsep lainnya yang berkaitan dengan matriks Hermitian. Matriks Hermitian merupakan kelas
Lebih terperinciCONTOH SOAL CONTOH SOAL CONTOH SOAL TENTUKAN JUMLAH DERET GEOMETRI TAK HINGGA BERIKUT
CONTOH SOAL CONTOH SOAL CONTOH SOAL TENTUKAN JUMLAH DERET GEOMETRI TAK HINGGA BERIKUT Contoh Soal 3.17 Tentukan jumlah deret geometri tak hingga berikut. 2 2 2 + + +... 3 9 Jawab: 1 Berdasarkan deret
Lebih terperinciTRANSFORMASI MATRIKS. Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
TRANSFORMAS MATRKS Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMPA UNEJ agustina.fmipa@unej.ac.id Definisi : BEBAS LNER Suatu himpunan vektor-vektor v, v, v k dikatakan bebas linier jika persamaan
Lebih terperinciPerluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks
Vol. 8, No.1, 1-11, Juli 2011 Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Nur Erawati, Azmimy Basis Panrita Abstrak Teorema Cayley-Hamilton menyatakan bahwa setiap matriks bujur sangkar memenuhi persamaan
Lebih terperinciSEKILAS TENTANG KONSEP. dengan grup faktor, dan masih banyak lagi. Oleh karenanya sebelum
Bab I. Sekilas Tentang Konsep Dasar Grup antonius cp 2 1. Tertutup, yakni jika diambil sebarang dua elemen dalam G maka hasil operasinya juga akan merupakan elemen G dan hasil tersebut adalah tunggal.
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
17 Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga
Lebih terperinciModul Praktikum. Aljabar Linier. Disusun oleh: Machudor Yusman IR., M.Kom. Ucapan Terimakasih:
Modul Praktikum Aljabar Linier Disusun oleh: Machudor Yusman IR., M.Kom. Ucapan Terimakasih: David Abror Gabriela Minang Sari Hanan Risnawati Ichwan Almaza Nuha Hanifah Riza Anggraini Saiful Anwar Tri
Lebih terperinciBAB 3 STRUKTUR ALJABAR DAN CONTOH
BAB 3 STRUKTUR ALJABAR DAN CONTOH Pada bab sebelumnya kita telah membicarakan definisi dari struktur aljabar, dan grupoid merupakan salah satu contohnya. Pada permulaan bab ini akan dibahas beberapa struktur
Lebih terperinciAljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank
Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank khozin mu tamar 9 Oktober 2014 PERTEMUAN-4 : SISTEM KOORDINAT, DIMEN- SI RUANG VEKTOR DAN RANK 1. Sistem koordinat (a) Ketunggalan scalar
Lebih terperinciGENERALIZED INVERSE. Musafir Kumar 1)
GENERALIZED INVERSE Musafir Kumar 1) 1) Dosen Pendidikan Matematika FKIP Unsyiah Abstrak Tulisan ini bertujuan untuk menhgetahui pengertian dari generalized inverse. Teorema-teorema dan sifat-sifat yang
Lebih terperincia11 a12 x1 b1 Kumpulan Materi Kuliah #1 s/d #03 Tahun Ajaran 2016/2016: Oleh: Prof. Dr. Ir. Setijo Bismo, DEA.
a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 Kumpulan Materi Kuliah #1 s/d #03 Tahun Ajaran 2016/2016: Oleh: Prof. Dr. Ir. Setijo Bismo, DEA. a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 Setijo Bismo
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS
Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS Notasi dan Ordo Matriks Lengkapilah isian berikut! Suatu matriks biasanya dinotasikan dengan huruf kapital, misalnya: A. PENGERTIAN MATRIKS 1) Tabel
Lebih terperinciAljabar Linear Elementer
BAB I RUANG VEKTOR Pada kuliah Aljabar Matriks kita telah mendiskusikan struktur ruang R 2 dan R 3 beserta semua konsep yang terkait. Pada bab ini kita akan membicarakan struktur yang merupakan bentuk
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Keterkendalian (Controlability) Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Latihan Vektor Bebas Linear Keterkendalian Keadaan Secara Sempurna dari
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa definisi dan teorema dengan atau tanpa bukti yang akan digunakan untuk menentukan regularisasi sistem singular linier. Untuk itu akan diberikan terlebih
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS (WAJIB)
LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS (WAJIB) Nama Siswa Kelas : : Kompetensi Dasar (Kurikulum 2013): 3.1 Menganalisis konsep, nilai determinan dan sifat operasi matriks serta menerapkannya dalam menentukan invers
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sebelum pembahasan mengenai irisan bidang datar dengan tabung lingkaran tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut. A. Matriks Matriks adalah himpunan skalar (bilangan
Lebih terperinciAljabar Linier Lanjut. Kuliah 1
Aljabar Linier Lanjut Kuliah 1 Materi Kuliah (Review) Multiset Matriks Polinomial Relasi Ekivalensi Kardinal Aritmatika 23/8/2014 Yanita, FMIPA Matematika Unand 2 Multiset Definisi Misalkan S himpunan
Lebih terperinciMATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR
MATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR 7.1 Matriks DEFINISI Susunan bilangan (fungsi) berbentuk persegi panjang yang ditutup dengan tanda kurung. Bilangan (fungsi) disebut entri-entri matriks.
Lebih terperincidimana a 1, a 2,, a n dan b adalah konstantakonstanta
Persamaan linear adalah persamaan dimana peubahnya tidak memuat eksponensial, trigonometri (seperti sin, cos, dll.), perkalian, pembagian dengan peubah lain atau dirinya sendiri. Secara umum persamaan
Lebih terperinciuntuk setiap x sehingga f g
Jadi ( f ( f ) bernilai nol untuk setiap x, sehingga ( f ( f ) fungsi nol atau ( f ( f ) Aksioma 5 Ambil f, g F, R, ( f g )( f g ( g( g( ( f g)( Karena ( f g )( ( f g)( untuk setiap x sehingga f g Aksioma
Lebih terperinciBAB 3 FUNGSI MONOTON MATRIKS
BAB 3 FUNGSI MONOTON MATRIKS Pada bab ini akan dibahas fungsi monoton matriks. Dalam mengkontruksi fungsi monoton matriks banyak istilah yang harus kita ketahui sebelumnya. Beberapa konsep yang akan dibahas
Lebih terperinciTujuan. Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse
Matriks Tujuan Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse Pengertian Matriks Adalah kumpulan bilangan yang disajikan secara teratur dalam
Lebih terperinciMATRIKS Nuryanto, ST., MT.
MateMatika ekonomi MATRIKS TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Setelah mempelajari bab ini, anda diharapkan dapat : 1. Pengertian matriks 2. Operasi matriks 3. Jenis matriks 4. Determinan 5. Matriks invers 6.
Lebih terperinciPertemuan 2 Matriks, part 2
Pertemuan 2 Matriks, part 2 Beberapa Jenis Matriks Khusus 1. Matriks Bujur Sangkar Suatu matriks dengan banyak baris = banyak kolom = n disebut matriks bujur sangkar berukuran n (berordo n). Barisan elemen
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Bilangan Kompleks Bilangan merupakan suatu konsep dalam matematika yang digunakan untuk pencacahan dan pengukuran. Sistem bilangan yang dikenal saat ini merupakan hasil perkembangan
Lebih terperinciDefinisi : det(a) Permutasi himpunan integer {1, 2, 3,, n}:
Definisi : Determinan dari matrik bujursangkar A berorde n adalah jumlah semua permutasi n (n!) hasil kali bertanda dari elemen-elemen matrik. Dituliskan : det(a) atau A (jr j r...j n ).a jr a j r...am
Lebih terperinciAljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2
Aljabar Linier Elementer Kuliah 1 dan 2 1.3 Matriks dan Operasi-operasi pada Matriks Definisi: Matriks adalah susunan bilangan dalam empat persegi panjang. Bilangan-bilangan dalam susunan tersebut disebut
Lebih terperinciSISTEM BILANGAN BULAT
SISTEM BILANGAN BULAT A. Bilangan bulat Pengertian Bilangan bulat adalah bilangan yang tidak mempunyai pecahan desimal, misalnya 8, 21, 8765, -34, 0. Berlawanan dengan bilangan bulat adalah bilangan riil
Lebih terperinciBAB 2 DIGRAPH DWIWARNA PRIMITIF
BAB 2 DIGRAPH DWIWARNA PRIMITIF Pada bagian ini akan diberikan beberapa konsep dasar seperti teorema dan definisi sebagai landasan teori dalam penelitian ini. Konsep dasar tersebut berkaitan dengan definisi
Lebih terperinciAljabar Linier Elementer. Kuliah 7
Aljabar Linier Elementer Kuliah 7 Materi Kuliah Ekspansi kofaktor Aturan Cramer 2 2.4 Espansi Kofaktor; Aturan Cramer Definisi: Jika A adalah matriks bujur sangkar, maka minor dari entri a ij dinyatakan
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS
Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS Notasi dan Ordo Matriks Lengkapilah isian berikut! Suatu matriks biasanya dinotasikan dengan huruf kapital, misalnya: A. PENGERTIAN MATRIKS 1) Tabel
Lebih terperinci17. MATRIKS. , maka transpose matriks A adalah A T a c. Dalam perkalian dua matriks terdapat matriks identitas (I), sedemikian sehingga I A = A I = A
7. MATRIKS A. Transpose Matriks a Jika A =, maka transpose matriks A adalah A T a c = c d d B. Penjumlahan dan Pengurangan Matriks Dua matriks dapat dijumlahkan ila kedua matriks terseut erordo sama. Penjumlahan
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN Mata Kuliah : Aljabar Linear Kode / SKS : TIF-5xxx / 3 SKS Dosen : - Deskripsi Singkat : Mata kuliah ini berisi Sistem persamaan Linier dan Matriks, Determinan, Vektor
Lebih terperinci2. MATRIKS. 1. Pengertian Matriks. 2. Operasi-operasi pada Matriks
2. MATRIKS 1. Pengertian Matriks Matriks adalah himpunan skalar yang disusun secara empat persegi panjang menurut baris dan kolom. Matriks diberi nama huruf besar, sedangkan elemen-elemennya dengan huruf
Lebih terperinciAPLIKASI BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENGHITUNG MATRIKS EKSPONENSIAL SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Mencapai Gelar Sarjana S1
APLIKASI BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENGHITUNG MATRIKS EKSPONENSIAL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Mencapai Gelar Sarjana S1 Disusun Oleh : SUGIARTI 0701060008 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN
Lebih terperinci