Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM"

Transkripsi

1 Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM 5 Hasil Kali Dalam Untk memotiasi konsep hasil kali dalam diambil ektor di R dan R sebagai anak panah dengan titik awal di titik asal O ( ) Panjang sat ektor x di R dan R dinamakan norm dari x dan dinotasikan x Jadi ntk sat ektor x (x x ) Î R dirmskan x x x + smb x x (x x ) Gambar 5: Vektor x (x x ) Sejalan dengan it ntk ektor x (x x x ) Î R didefinisikan x x x x + + Meskipn tidak bisa digambar di dimensi yang tinggi generalisasi ntk R n adalah jelas: norm dari ektor x (x x x n ) Î R n didefinisikan oleh x smb x x + xn x +! + Norm tidaklah linear pada R n Untk memaskkan linearitas ke pembahasan diperkenalkan hasil kali titik Untk x y Î R n hasil kali titik (dot prodct) dari x dan y dinotasikan x y didedifinisikan oleh x y x y + + x n y n Perl dicatat bahwa hasil kali titik dari da ektor di R n adalah sat bilangan bkan sat ektor Jelasnya x x x ntk sema x Î R n Secara khss x x ³ ntk sema x Î R n dengan kesamaan terjadi jika dan hanya jika x Selanjtnya ntk y Î R n maka secara jelas pemetaan dari R n ke R yang membawa x Î R n ke x y adalah linear Lebih jah lagi x y y x ntk sema x y Î R n Sat hasil kali dalam adalah sat generalisasi dari hasil kali titik 9 Didit B Ngroho

2 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam DEFINISI 5 Sat hasil kali dalam (inner prodct) pada sat rang ektor V atas field F adalah sat fngsi yang membawa setiap pasang ektor (x y) dari elemenelemen V ke sat bilangan áx yñ Î F dan dinotasikan á ñ : V V F sehingga aksiomaaksioma berikt dipenhi ntk sema x y z Î V dan sebarang k Î F: HKD Simetris: áx yñ áy xñ; HKD Aditifhomogen: ákx + y zñ káx zñ + áy zñ; HKD Positif dan terbatas: áx xñ ³ dan áx xñ Û x V Sat rang ektor V yang dilengkapi dengan sat hasil kali dalam disebt rang hasil kali dalam (inner prodct space) Khssnya jika F R maka V disebt rang hasil kali dalam real sedangkan jika F C maka V disebt rang hasil kali dalam kompleks Selanjtnya di bab ini ditetapkan hasil kali dalam yang mengac pada field R Sifatsifat yang secara cepat bisa ditrnkan dari ketiga aksioma hasil kali dalam antara lain: á V xñ áx V ñ V ; áx y + zñ áx yñ + áx zñ; áx kyñ káx yñ CONTOH 5 Diberikan ektor x (x x x n ) dan y (y y y n ) di R n dan didefinisikan hasil kali titik dari da ektor x dan y yait áx yñ x y + x y + + x n y n Akan ditnjkkan bahwa hasil kali titik memenhi sema aksioma dari hasil kali dalam Bahasan Diambil sebarang ektor x y z (z z z n ) Î R n dan k ÎR (i) áx yñ x y + x y + + x n y n y x + y x + + y n x n áy xñ (ii) ákx + y zñ ák(x x x n ) + (y y y n ) (z z z n )ñ á(kx kx kx n ) + (y y y n ) (z z z n )ñ á(kx + y kx + y kx n + y n ) (z z z n )ñ (kx + y )z + (kx + y )z + + (kx n + y n )z n k(x z + x z + + x n z n ) + (y z + y z + + y n z n ) káx zñ + áy zñ (iii) áx xñ x x + x x + + x n x n x + x + + x n ³ ; áx xñ Þ x + x + + x n Þ x x x n Þ x Þ áx xñ x x + x x + + x n x n Hasil kali dalam yang didefinisikan tersebt dinamakan hasil kali dalam Eclid CONTOH 5 Untk setiap ektor ( ) ( ) Î R didefinisikan: á ñ + Akan ditnjkkan bahwa á ñ adalah sat hasil kali dalam di R Bahasan Diambil sebarang ektor w (w w ) Î R dan k Î R (i) á ñ + + á ñ (ii) ák + wñ (k( ) + ( ) (w w )) ((k k ) + ( ) (w w )) ((k + k + ) (w w )) (k + )w + (k + )w k w + k w + w + w ká wñ + á wñ (iii) á ñ + + ³ ; á ñ Þ + Þ Þ Þ á ñ + Didit B Ngroho

3 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam CONTOH 5 Diberikan rang ektor M (R) yait himpnan sema matriks berkran dengan sema nsrnya bilangan real Untk ektorektor: U dan V di M (R) berlak bahwa rms áu Vñ mendefinisikan sat hasil kali dalam CONTOH 5 Rms áp qñ a b + a b + a b dengan p a + a x + a x dan q b + b x + b x adalah sebarang da ektor di P [x](r) mendefinisikan sat hasil kali dalam di P [x](r) CONTOH 55 dan didefinisikan Diberikan sebarang polinomial p p(x) dan q q(x) di P n [x](r) áp qñ ò b p ( x) q( x) dx a dengan a b Î R dan a < b Rms áp qñ mendefinisikan hasil kali dalam di P n [x](r) Bahasan Diambil sebarang p q r Î P n [x](r) dan k Î R (i) áp qñ ò b p ( x) q( x) dx a ò b q ( x) p( x) dx áq pñ a b (ii) ákp + q rñ ( x) q( x) ) (iii) áp pñ ò b [ p( x) ] a ò kp ( + r( x) dx k a ò b p( x) r( x) dx + a ò b q ( x) r( x) dx a káp rñ + áq rñ dx ³ ; áp pñ Þ ò b [ ( ) ] p x a ò b [ ( ) ] p x dx a 5 Norm dx Þ áp pñ Þ [ ( x) ] p Þ p(x) Î P n [x](r) Þ DEFINISI 5 Diberikan V adalah sat rang hasil kali dalam dan ektor Î V Norm dari ektor didefinisikan oleh Perl dicatat bahwa jika dan hanya jika (sebab á ñ jika dan hanya jika ) Sifat mdah yang lainnya dari norm adalah k k ntk sema k Î F dan sema Î V Di sini bisa dibktikan k ák kñ ká kñ kká ñ k dan dengan pengambilan akar da akan memberikan persamaan yang diinginkan Bkti tersebt menggambarkan sat prinsip mm: bekerja dengan norm kadrat pada mmnya lebih mdah daripada bekerja secara langsng dengan norm Selanjtnya jarak antara da ektor dan dinotasikan dengan d( ) didefinisikan oleh d( ) Didit B Ngroho

4 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam CONTOH 5 Jika ( n ) dan ( n ) adalah ektorektor di R n dengan hasil kali dalam Eclid maka dan d( ) n ( ) ( ) ( ) n n CONTOH 5 dan Pada Contoh 5 jika diambil ( ) dan ( ) maka ( )( ) + d( ) ( ) ( )( ) + ( )() 5 DEFINISI 5 Diambil ektor Î V Vektor dikatakan ortogonal (orthogonal) terhadap jika á ñ Secara simbolis ditliskan ^ (dibaca: tegak lrs (perpendiclar) terhadap ) Jelas bahwa ^ jika dan hanya jika ^ Selanjtnya jika ortogonal terhadap setiap ektor di sat himpnan S maka dikatakan bahwa ortogonal terhadap S Secara jelas ektor ortogonal terhadap setiap ektor Lebih jah lagi ektor menjadi satsatnya ektor yang tegak lrs dengan dirinya sendiri DEFINISI 5 Sat himpnan V dikatakan ortogonal dengan himpnan V ditliskan V ^ V jika ^ ntk setiap Î V dan Î V Sat himpnan bagian U dari sat rang hasil kali dalam dikatakan ortogonal jika ntk setiap Î U dan ¹ maka á ñ CONTOH 5 Pada rang ektor P [x](r) dengan hasil kali dalam áp qñ ò p ( x) q( x) dx jika diambil p x dan q x maka áp qñ ò x x dx Karena áp qñ maka ektor p x ortogonal terhadap q x relatif terhadap hasil kali dalam yang diberikan TEOREMA 5 (Teorema Pythagoras) Jika adalah ektorektor ortogonal di V maka + + Bkti Diketahi ortogonal berarti á ñ dan karena it + á( + ) ( + )ñ + á ñ + + n Diandaikan Î V Selanjtnya dimaksdkan ntk menliskan sebagai sat kelipatan skalar dari ditambah sat ektor w yang ortogonal terhadap seperti yang ditnjkkan pada Gambar 5 Didit B Ngroho

5 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam w k Gambar 5: Dekomposisi ortogonal ektor Untk menemkan bagaimana cara menlis sebagai sat kelipatan skalar ditambah sat ektor ortogonal terhadap diambil k Î R dan dinyatakan k + ( k) Jadi hars dipilih k sehingga ortogonal terhadap ( k) Dengan kata lain harslah á k ñ á ñ k Persamaan tersebt mennjkkan bahwa dapat dipilih k (diandaikan bahwa ¹ V ntk menghindari pembagian oleh ) Dari pemilihan k tersebt dapat ditliskan æ ö ç + ç è ø Jika ¹ V maka dari persamaan tersebt dapat ditliskan sebagai sat kelipatan skalar dari ditambah sat ektor ortogonal terhadap Persamaan tersebt akan dignakan dalam pembktian teorema di bawah ini yang memberikan sat dari banyak ketaksamaan penting dalam matematika TEOREMA 5 (Ketaksamaan Cachy) Jika Î V dengan V adalah rang hasil kali dalam maka berlak á ñ dan kesamaannya terjadi jika dan hanya jika and adalah tidak bebas linear Bkti Diambil sebarang Î V Jika and adalah tidak bebas linear maka dapat diambil k yang mengakibatkan keda sisi dari ketaksamaan sama dengan k Secara khss jika V maka keda sisi dari ketaksamaan sama dengan Selanjtnya ntk and yang tidak bebas linear (disajikan seperti pada Gambar 5) maka dapat diandaikan bahwa ¹ Diberikan dekomposisi ortogonal + w dengan w ortogonal terhadap Berdasarkan Teorema Pythagorean + w + w ³ Karena > maka dengan mengalikan keda sisi dengan dan mengambil akar kadrat diperoleh ketaksamaan Cachy seperti yang diinginkann Didit B Ngroho

6 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Ketaksamaan Cachy sering jga disebt dengan ketaksaman CachySchwarz ata CachySchwarzBnyakosky Selanjtnya dengan mengingat sifat harga mtlak ketidaksamaan Cachy dapat ditlis menjadi á ñ ata ekialen dengan Dari hasil tersebt ntk sat rang hasil kali dalam real didefinisikan cos( θ) Dengan mengambil nilai tama q Î [ p ] diperoleh sdt q antara ektor dan yang serpa dengan sdt biasa antara da ektor di R mapn di R CONTOH 5 Diberikan ektor ( ) dan ( ) di rang ektor R dengan sat hasil kali dalam Eclid Diperoleh dan karena it ata () ( ) á ñ ( ) ( ) 9 9 cos( θ ) 8 6 æ ö æ ö q arccos ç p arccos ç è 6 ø è 6 ø CONTOH 55 Pada Contoh 5 jika diambil U dan V maka sdt antara matriks U dan V sama dengan p karena U V cos( θ ) U V U V Hasil berikt ini dinamakan ketaksamaan segitiga sebab dari interpretasi geometrisnya bahwa panjang sat sisi segitiga adalah krang dari jmlahan panjang keda sisi lainnya + Gambar 5: Jmlahan ektor dan dengan atran segitiga Didit B Ngroho

7 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam 5 LEMMA 5 (Ketaksamaan Segitiga) Jika Î V maka + + Ketaksamaan menjadi kesamaan jika dan hanya jika sat dari ata adalah kelipatan tak negatif dari yang lainnya Bkti Diambil Î V maka + á + + ñ á ñ + á ñ + á ñ + á ñ + + á ñ + + á ñ + + ( + ) Dengan mengambil akar kadrat dari keda sisi akan diperoleh + + n Hasil beriktnya dinamakan kesamaan jajaran genjang sebab interpretasi geometrisnya adalah bahwa dalam sat jajaran genjang jmlah dari kadrat panjang diagonaldiagonal sama dengan jmlah dari kadrat panjang keempat sisinya + Gambar 5: Jmlahan ektor dan dengan atran jajaran genjang LEMMA 5 (Kesamaan Jajaran Genjang) Jika Î V maka + + ( + ) Bkti Diambil Î V maka + + á + + ñ + á ñ + + á ñ + á ñ + + á ñ á ñ ( + )n 5 Basis Ortonormal dan Ortogonalisasi GramSchmidt Dalam banyak persoalan yang berkenaan dengan rang ektor pemilihan sat basis ntk rang tergantng pada kemaan penyelesai masalah Tent saja strategi yang terbaik adalah memilih basis ntk menyederhanakan dengan mdah penyelesaian dari sat persoalan Di rang hasil kali dalam seringkali terjadi bahwa pilihan terbaik adalah sat basis yang sema ektornya saling ortogonal Di sini akan dibahas bagaimana basisbasis tersebt dapat dibentk DEFINISI 5 Sat himpnan ortogonal yang setiap ektornya mempnyai norm dikatakan ortonormal Dengan kata lain { n } dari ektorektor di V adalah ortonormal jika ì j ¹ k j k í î j k ( j k n) Didit B Ngroho

8 6 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam CONTOH 5 Diberikan himpnan V { } dengan æ () ö æ ç è ö ç ø è ø adalah ektorektor di R yang dilengkapi hasil kali dalam Eclid Diperoleh á ñ + + á ñ æ ö ç + + è ø á ñ æ ö ç + + è ø Selanjtnya dihitng norm dari setiap ektor di V sebagai berikt: + + æ ö æ ö ç + + ç è ø è ø æ ö æ ö ç + + ç è ø è ø Karena setiap ektor di V adalah ortogonal dan mempnyai norm maka V adalah ortonormal Jika adalah ektor tak nol dalam sat rang hasil kali dalam maka ektor mempnyai norm karena DEFINISI 5 Proses perkalian sat ektor tak nol dengan kebalikan panjangnya (norm) ntk memperoleh sat ektor dengan norm disebt dengan normalisasi (normalizing) TEOREMA 5 Jika { n } adalah ortonormal maka k + k + + k n n k + k + + k n ntk n Î V dan k k k n Î F Bkti Karena setiap j (j n) mempnyai norm ini mengikti dengan mdah aplikasi yang dilang pada Teorema Pythagorasn AKIBAT 5 Setiap ektor di himpnan ortonormal adalah bebas linear Bkti Diandaikan { n } adalah ortonormal dengan n Î V dan k k k n Î F sehingga k + k + + k n n Selanjtnya berdasarkan Teorema 5 maka k + k + + k n yang berarti bahwa sema k i sama dengan n Didit B Ngroho

9 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam 7 Sat basis dari rang hasil kali dalam V yang ortonormal disebt basis ortonormal ata basis satan dari V Jika basisnya hanya ortogonal maka disebt basis ortogonal Teorema berikt ini memperlihatkan bahwa sederhana sekali ntk menyatakan sat ektor dalam sksk dari sat basis ortonormal TEOREMA 5 Jika { n } adalah sat basis ortonormal ntk sat rang hasil kali dalam V dan adalah sebarang ektor di V maka á ñ + á ñ + + á n ñ n dan á ñ + á + + á n ñ Bkti Karena { n } adalah basis maka bisa dinyatakan dalam bentk k + k + + k n n Untk melengkapi bkti ini akan ditnjkkan bahwa ntk i n berlak k i á i ñ Setiap ektor i akan mempnyai bentk á i ñ ák + k + + k n n i ñ k á i ñ + k á i ñ + + k n á n i ñ Karena himpnannya adalah ortonormal berarti á i i ñ i dan á i j ñ ntk i ¹ j dan karena it á i ñ k i Selanjtnya dengan menggnakan Teorema 5 diperoleh á ñ + á ñ + + á n ñ n á ñ + á + + á n ñ n CONTOH 5 Diberikan ektorektor ö () ç æ æ ö è 5 5 ç ø è 5 5 ø Mdah diperiksa bahwa himpnan S { } adalah basis ortonormal ntk R dengan hasil kali dalam Eclid Selanjtnya diambil sat ektor () dan akan dicari kombinasi linearnya dari ektorektor di S á ñ + + æ ö æ ö á ñ ç + + ç è 5 ø è 5 ø 5 æ ö æ ö 7 á ñ ç + + ç è 5 ø è 5 ø 5 Berdasarkan Teorema 5 diperoleh TEOREMA 5 Diberikan himpnan ortonormal { n } di sat rang hasil kali dalam V Jika W adalah rang yang direntang oleh n maka setiap ektor Î V bisa dinyatakan dalam bentk w + w dengan w Î W dan w ortogonal terhadap W yang dirmskan oleh w á ñ + á ñ + + á n ñ n w w á ñ á ñ á n ñ n Didit B Ngroho

10 8 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Berikt ini ilstrasi dari Teorema 5 di rang R w Gambar 55: Proyeksi ektor Berdasarkan gambar di atas ektor w disebt proyeksi ortogonal dari pada W disingkat proy W sedangkan ektor w disebt komponen dari yang ortogonal terhadap W CONTOH 5 Diberikan rang ektor R dengan hasil kali dalam Eclid dan rang ektor W yang direntang oleh ektorektor ortonormal () dan æ ö ç è 5 5 ø Proyeksi ortogonal dari ektor () pada W adalah ö proy W á ñ + á ñ () ç æ æ ö 5 è 5 5 ç ø è 5 5ø sedangkan komponen dari yang ortogonal terhadap W adalah æ ö æ 8ö proy W () ç ç è 5 5ø è 5 5ø AKIBAT 5 Setiap rang hasil kali dalam tak nol yang berdimensi berhingga mempnyai sat basis ortonormal Bkti Diambil rang hasil kali dalam tak nol V yang berdimensi n dan sat himpnan U { n } sebagai basis ntk V Langkahlangkah berikt ini dikenal dengan nama ortogonalisasi GramSchmidt akan menghasilkan sat basis ortogonal { n } ntk V Langkah Mengambil Langkah Membentk ektor yang ortogonal terhadap dengan cara menghitng komponen dari yang ortogonal terhadap rang W yang direntang oleh yait proy W k Langkah [Untk mendapatkan k w lihat kembali pembahasan dekomposisi ortogonal pada halaman 87 88] Membentk ektor yang ortogonal terhadap dan dengan cara menghitng komponen dari yang ortogonal terhadap rang W yang direntang oleh dan yait W proyw Didit B Ngroho

11 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam 9 Langkah Membentk ektor yang ortogonal terhadap dan dengan cara menghitng komponen dari yang ortogonal terhadap rang W yang direntang oleh dan yait proyw Proses dilanjtkan sampai n Dihasilkan himpnan ortogonal { n } yang terdiri dari n ektor bebas linear di V dan merpakan sat basis ortogonal ntk V Penormalan ektorektor di basis ortogonal akan menghasilkan basis ortonormal n Rms GramSchmidt dapat dinyatakan secara mm sebagai berikt: k å k j k k j k n j j CONTOH 5 Diberikan V R dengan hasil kali dalam Eclid dan akan diterapkan algoritma GramSchmidt ntk mengortogonalkan basis {( ) ( ) ( )} Langkah ( ) ( )( ) Langkah ( ) æ ö ( ) ( ) ( ) ç è ø ( ) ( )( ) Langkah ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) æ ö ç è ø 5 æ ö ö ( ) ( ) ç ç æ è ø è ø Selanjtnya dengan menormalkan ektorektor dan akan diperoleh basis ortonormal ì æ ö æ ö æ öü íç ç ç ý î è ø è 6 6 ø è øþ Seringkali diperlkan ntk mengetahi tidak hanya adanya sat basis ortonormal tetapi jga ektorektor ortonormal yang dapat diperlas ke sat basis ortonormal Pada akibat berikt ini algoritma GramSchmidt mennjkkan bahwa sat perlasan adalah mngkin AKIBAT 5 Setiap ektorektor ortonormal di V dapat diperlas ke sat basis ortonormal ntk V Bkti Diandaikan bahwa { m } adalah sat himpnan ektorektor ortonormal di V maka { m } adalah bebas linear dan karena it dapat diperlas ke sat basis { m n } ntk V Sekarang diaplikasikan algoritma Gram Schmidt ntk { m n } yang menghasilkan sat ektorektor ortonormal { m w w n } Jelas bahwa himpnan tersebt adalah sat basis ortonormal ntk V karena bebas linear dan rentangannya sama dengan V Oleh karena it dipnyai perlasan dari { m } ke sat basis ortonormal ntk V n Didit B Ngroho

12 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam 5 Perbahan Basis DEFINISI 5 Jika B { n } adalah sat basis ntk rang ektor V berdimensi berhingga maka ntk setiap Î V dapat dinyatakan: k + k + + k n n Skalarskalar k k k n disebt koordinatkoordinat dari relatif terhadap B sedangkan ektor koordinat dari relatif terhadap B dinyatakan dengan () B didefinisikan oleh () B (k k k n ) Matriks koordinat dari relatif terhadap B dinyatakan oleh [] B didefinisikan oleh k [] B k! k n CONTOH 5 (a) Diberikan basis B { } ntk R dengan ( ) ( 9 ) dan ( ) Tentkan ektor koordinat dan matriks koordinat dari ektor (5 9) yang relatif terhadap basis B (b) Tentkan sat ektor di R yang ektor koordinat relatif terhadap B adalah () S ( ) Penyelesaian (a) Dibentk kombinasi linear k ( ) + k ( 9 ) + k ( ) (5 9) dengan k k k Î R Dengan menyelesaikan sistem tersebt maka akan diperoleh k k dan k Jadi (b) () B ( ) dan [] B Dengan menggnakan Definisi 5 diperoleh ( ) + ( 9 ) + ( ) ( 7) Vektor koordinat dan matriks koordinat ditentkan oleh rtan bagaimana ektorektor basis ditlis Perbahan rtan dari ektorektor basis menghasilkan perbahan yang bersesaian dari rtan ntk nsrnsr matriks koordinat dan ektor koordinat CONTOH 5 Diberikan basis B { x x } ntk P [x](r) Vektor koordinat dan matriks koordinat yang relatif terhadap B ntk p a + a x + a x adalah a (p) S (a a a ) dan [p] B a a CONTOH 5 Jika B { n } adalah sat basis ortonormal ntk sat rang hasil kali dalam V maka berdasarkan Teorema 5 ntk sebarang Î V diperoleh () B (á ñ á ñ á n ñ n ) Didit B Ngroho

13 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Didit B Ngroho dan [] B > < > < > < n! Selanjtnya diandaikan {w w w k } dan { k } adalah da basis ntk sat rang bagian B dari R n Bagaimanakah mereka berhbngan? Dibentk matriks W [w w w k ] dan V [ k ] berkran n k Diklaim bahwa terdapat sat matriks inersibel R berkran k k sehingga V WR CONTOH 5 Diberikan matriks 9 A yang mempnyai basis (tnjkkan sebagai latihan) {w w w } dan { } dengan w w w dan Dari sit dibentk matriks W dan V Benarkah bahwa V WR ntk sat matriks inersibel R berkran? Jika ya hars dipnyai W T V (W T W)R dan karena it R (W T W) W T V Jika dihitng akan didapatkan bahwa W T W adalah inersibel dan 6 R Dapat diperiksa bahwa V WR Jika basis B ntk sat rang ektor dibah ke basis B bagaimanakah matriks koordinat [] B dihbngkan dengan matriks koordinat [ ] B? Berikt ini akan difokskan pada ektorektor di R yang dapat digeneralisasikan ke R n Basis bak di R adalah þ ý ü î í ì dan ditentkan basis lain dengan acan sistem koordinat kartesis Diberikan basis B { w} dan { } w B ntk R Diandaikan bahwa ektor basis dan w ntk B mempnyai koordinat relatif ntk basis B sebagai berikt: [ ] b a B [ ] d c w B

14 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam yang mempnyai arti bahwa a + bw w c + dw Untk sebarang ektor Î V dimisalkan k [ ] B k yang mempnyai arti k + k Dengan mensbstitsikan dan w ke akan diperoleh k (a + bw) + k (c + dw) (k a + k c) + (k b + k d)w Dengan kata lain matriks koordinat dari terhadap basis B adalah ak + ck a ck a c [] B bk + dk [ ] B b dk b d Persamaan tersebt menyatakan bahwa jika matriks koordinat dari relatif terhadap basis B sdah diketahi maka matriks koordinat [ ] B dikalikan dari sebelah kiri dengan matriks a c P b d akan menghasilkan matriks koordinat dari relatif terhadap basis B Matriks P disebt matriks perbahan koordinat (matriks transisi) dan bersifat inersibel Oleh karena it jika P adalah matriks perbahan koordinat dari B ke B maka P adalah matriks perbahan koordinat dari B ke B dan [ ]B P [] B ì ü ì ü CONTOH 55 Diberikan basis B í ý dan B í ý î Matriks þ î þ transisi dari B ke B adalah P Jika diketahi [ ] B maka ektor mempnyai koordinat [] B yang relatif terhadap basis B Karena P maka dapat dinyatakan bahwa [ ] B Didit B Ngroho

15 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Contoh berikt ini memperkenalkan sat basis ketiga ntk melihat hbngan antara da basis tak bak ì ü CONTOH 56 Diberikan B í ý Untk menemkan matriks î þ perbahan koordinat dari basis B pada Contoh 55 ke basis B pertama kali dinyatakan ektor basis dan di B sebagai kombinasi linear dari ektorektor basis dan di B : a + b c + d Dengan menyelesaikan sistemsistem di atas akan diperoleh 9 a b c d Jadi matriks transisi dari B ke B adalah Vektor dengan koordinat relatif terhadap basis B mempnyai koordinat yang relatif terhadap basis B CONTOH 57 (Rotasi Smb Koordinat) Diandaikan diperoleh sistem koordinat bar dari sistem koordinat kartesis bak dengan rotasi berlawanan arah jarm jam bersdt q Basis bar B { } dari ektor satan sepanjang smb x dan smb y bertrttrt mempnyai koordinat cos( θ) sin( θ) [ ] B [ ] B sin( θ) cos( θ) Diperoleh cos( θ) sin( θ) cos( θ) sin( θ) P dan P sin( θ) cos( θ) sin( θ) cos( θ) x Jadi sat ektor y pada sistem koordinat awal mempnyai koordinat B dirmskan oleh x cos( θ) sin( θ) x y B sin( θ) cos( θ) y B pada sistem koordinat rotasi x y B yang Didit B Ngroho

16 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Didit B Ngroho Gambar 56: Rotasi smb koodinat kartesis Misalnya jika ektor [] B pada sistem koordinat awal dirotasikan sebesar q 5 maka koordinat barnya adalah [ ] B ) cos(5 ) sin(5 ) sin(5 ) cos(5!!!! 5 Berikt ini diberikan definisi yang mm ntk memdahkan dalam memperoleh sat matriks transisi dari da basis DEFINISI 5 Diberikan B { n } dan B { n } sebagai basis ntk sat rang ektor V Diberikan A Î M n (F) sebagai matriks yang mempnyai i sebagai kolomkolomnya dan B Î M n (F) sebagai matriks yang mempnyai i sebagai kolomkolomnya Matriks P B A dinamakan matriks transisi dari B ke B sedangkan matriks P A B dinamakan matriks transisi dari B ke B CONTOH 58 Diberikan basis ntk R B þ ý ü î í ì dan B þ ý ü î í ì Tentkan matriks transisi dari B ke B dan jga matriks transisi dari B ke B Tentkan jga koordinat dari B relatif terhadap basis B Penyelesaian Diambil A B Matriks transisi dari B ke B adalah P B A yait x y x y q q

17 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Didit B Ngroho 5 P Matriks transisi dari B ke B adalah P Diperoleh koordinat dari B relatif terhadap basis B yait

18 6 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam SOALSOAL UNTUK BAB 5 Diberikan V C n F C áx yñ x y Diambil x (x x x n ) dengan x j j dan y (y y y n ) dengan y j ( + i)j dan i Hitng áx yñ áy xñ áx xñ dan áy yñ Diambil A dan áx yñ Ax y ntk sema x y Î R Tnjkkan bahwa á ñ mendefinisikan sat hasil kali dalam pada R Diambil A sebagai matriks real m n dan A T sebagai transposnya Tnjkkan bahwa Ax y x A T y ntk sema x Î R n dan y Î R m Pada setiap rms di bawah ini tentkan apakah á ñ adalah sat hasil kali dalam atas rang ektor yang diberikan: (a) á ñ ; R (b) á ñ + + ; R (c) á ñ + + ; R 5 Bktikan apakah ò f g f ( t) g( t) dt adalah sat hasil kali dalam pada C [ ] 6 Tnjkkan apakah rms yang didefinisikan berikt ini adalah sat hasil kali dalam pada R : (a) áa bñ a b a b + a b (b) áa bñ a b + a b + a b 7 Tnjkkan bahwa á ñ sat rang hasil kali dalam real + ntk sembarang dan dalam 8 Didefinisikan a a a + a pada R Tnjkkan bahwa ini sebenarnya tidak terdefinisi dengan baik (not welldefined) dan tent saja bkan sat norm + a 9 Didefinisikan a a + a pada R Tnjkkan bahwa ini terdefinisi dengan baik (welldefined) dan merpakan sat norm Diambil V sebagai sat rang hasil kali dalam dan Î V dengan á ñ á ñ á ñ dan á ñ Hitng á + ñ dan á + ñ Jika diandaikan bahwa á + ñ maka hitnglah Didit B Ngroho

19 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam 7 Diambil V sebagai sat rang hasil kali dalam dan Î V a Î R Bktikan bahwa (a) á V ñ (b) a a (c) (d) + + ( + ) Diandaikan Î V Bktikan bahwa áa bñ jika hanya jika + a ntk sema a Î F Diandaikan Î V Hitng jika diketahi + 6 Diandaikan Î V dan k Î F Bktikan bahwa á ñ jika dan hanya jika + k 5 Diandaikan bahwa ektorektor w di sat rang hasil kali dalam V memenhi á ñ á wñ á wñ 5 dan w 7 Hitng: (a) á + + wñ (b) á w + wñ (c) á w + ñ (d) + (e) w (f) + w 6 Bktikan bahwa jika V adalah sat rang hasil kali dalam real maka ntk sema Î V á ñ + 7 Diambil V sebagai sat rang hasil kali dalam dan n Î V Bktikan bahwa jika ortogonal terhadap n maka ortogonal terhadap rentangan { n } 8 Menggnakan ketaksamaan CachyScharwz tnjkkan bahwa jika a a a n adalah bilanganbilangan real positif maka æ ö ( a + a + + an ) ç ³ n a a a è n ø 9 Nyatakan ( ) sebagai sat kombinasi linear dari ektorektor dalam basis ortogonal {( ) ( ) ( 5)} Tnjkkan bahwa ( ) ( ) dan ( ) membentk sat basis ortogonal ntk R terhadap hasil kali dalam Eclid Selanjtnya tliskan ( ) sebagai kombinasi linear dari Diperhatikan P [x](r) sebagai rang bagian dari C[ ] Periksalah bahwa { x x } adalah sat basis ortogonal terhadap hasil kali dalam áf gñ f( )g( ) + f()g() + f()g() Didit B Ngroho

20 8 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Diambil { n } sebagai sat kelarga ektorektor ortonormal dalam sat rang hasil kali dalam V Bktikan bahwa n n Tentkan basis ortonormal di R ntk rentangan {( ) ( ) ( )} Tentkan sat basis ortogonal ntk R yang memat ektorektor ( 5 ) dan ( ) 5 Diberikan S yang menotasikan kelarga ektorektor di R yang berkorespondensi dengan titiktitik pada bidang x y + z (a) Tentkan sat basis ortonormal { } ntk S (b) Tentkan sehingga { } adalah basis ortonormal ntk R 6 Diambil V R dan ( ) ( ) ( ) Î V Tentkan basis ortonormal ntk V dengan menerapkan algoritma GramSchmidt 7 Diberikan ( ) ( ) dan ( 5) Tnjkkan bahwa { } adalah sat basis ntk R dan aplikasikan proses GramSchmidt ntk basis tersebt agar menemkan sat basis ortonormal ntk R 8 Tnjkkan bahwa ektorektor ( ) ( ) ( ) dan ( ) membentk sat basis ntk R Selanjtnya aplikasikan proses GramSchmidt ntk menemkan sat basis ortogonal bagi R Tentkan jga basis ortonormal yang berkorespondensi 9 Gnakan algoritma GramSchmidt pada ( ) ( ) dan w ( ) ntk memperoleh sat basis ortonormal bagi R Ulangi masalah tersebt dengan ( ) ( ) w ( ) Apa yang bisa disimplkan? Diambil V C dan (i ) ( i ) (i ) Î V Tentkan basis ortonormal ntk V dengan menerapkan algoritma GramSchmidt Pada P [x](r) diberikan hasil kali dalam áp qñ ò p ( x) q( x) dx Aplikasikan algoritma GramSchmidt ntk basis { x x } ntk menghasilkan sat basis ortonormal dari P [x](r) Periksa bahwa ektorektor ( ) ( ) ( ) dan ( ) membentk sat basis ntk R Gnakan algoritma GramSchmidt ntk mengbah ektorektor tersebt menjadi sat basis ortonormal Didit B Ngroho

21 Bab 5 Rang Hasil Kali Dalam Didit B Ngroho 9 Diberikan ektorektor bebas linear di R a a a a (a) Tentkan koordinat dari terhadap basis {a a a a } (b) Tentkan koordinat dari terhadap basis {a a a a } Diandaikan bahwa B þ ý ü î í ì dan B þ ý ü î í ì adalah basisbasis ntk R Tentkan matriks transisi dari B ke B 5 Diandaikan bahwa B þ ý ü î í ì dan B þ ý ü î í ì adalah basisbasis ntk R Tentkan matriks transisi dari B ke B dan selanjtnya tentkan koordinat dari terhadap B

22

23 INDEKS B basis ortogonal 7 ortonormal 7 H hasil kali dalam dalam Eclid titik 9 K kesamaan jajaran genjang 5 ketaksamaan Cachy segitiga 5 koordinat M matriks koordinat transisi N norm 9 normalisasi 6 O ortogonal ortogonalisasi GramSchmidt 8 ortonormal 5 R rang hasil kali dalam T Teorema Pythagoras V ektor

24 koordinat

Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM

Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM 5 Hasil Kali Dalam Untk memotiasi konsep hasil kali dalam diambil ektor di R dan R sebagai anak panah dengan titik awal di titik asal O = ( ) Panjang sat ektor x di R dan R

Lebih terperinci

CHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE

CHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE CHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE Inner Prodcts Angle and Orthogonality in Inner Prodct Spaces Orthonormal Bases; Gram-Schmidt Process; QR-Decomposition Best Approximation; Least Sqares Orthogonal Matrices;

Lebih terperinci

3. RUANG VEKTOR. dan jika k adalah sembarang skalar, maka perkalian skalar ku didefinisikan oleh

3. RUANG VEKTOR. dan jika k adalah sembarang skalar, maka perkalian skalar ku didefinisikan oleh . RUANG VEKTOR. VEKTOR (GEOMETRIK) PENGANTAR Jika n adalah sebah bilangan blat positif maka tpel-terorde (ordered-n-tple) adalah sebah rtan n bilangan riil (a a... a n ). Himpnan sema tpel-terorde dinamakan

Lebih terperinci

HASIL KALI TITIK DAN PROYEKSI ORTOGONAL SUATU VEKTOR (Aljabar Linear) Oleh: H. Karso FPMIPA UPI

HASIL KALI TITIK DAN PROYEKSI ORTOGONAL SUATU VEKTOR (Aljabar Linear) Oleh: H. Karso FPMIPA UPI HASIL KALI TITIK DAN PROYEKSI ORTOGONAL SUATU VEKTOR (Aljabar Linear) Oleh: H. Karso FPMIPA UPI A. Hasil Kali Titik (Hasil Kali Skalar) Da Vektor. Hasil Kali Skalar Da Vektor di R Perkalian diantara da

Lebih terperinci

BAB III LIMIT DAN FUNGSI KONTINU

BAB III LIMIT DAN FUNGSI KONTINU BAB III LIMIT DAN FUNGSI KONTINU Konsep it mempnyai peranan yang sangat penting di dalam kalkls dan berbagai bidang matematika. Oleh karena it, konsep ini sangat perl ntk dipahami. Meskipn pada awalnya

Lebih terperinci

ALJABAR LINEAR (Vektor diruang 2 dan 3) Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M.

ALJABAR LINEAR (Vektor diruang 2 dan 3) Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M. ALJABAR LINEAR (Vektor dirang 2 dan 3) Dissn Untk Memenhi Tgas Mata Kliah Aljabar Linear Dosen Pembimbing: Abdl Aziz Saefdin, M.Pd Dissn Oleh : Kelompok 3/3A4 1. Nrl Istiqomah 14144100130 2. Ambar Retno

Lebih terperinci

PANJANG DAN JARAK VEKTOR PADA RUANG HASIL KALI DALAM. V, yang selanjutnya dinotasikan dengan v, didefinisikan:

PANJANG DAN JARAK VEKTOR PADA RUANG HASIL KALI DALAM. V, yang selanjutnya dinotasikan dengan v, didefinisikan: PANJANG DAN JARAK VEKTOR PADA RUANG HASIL KALI DALAM Perl diingat kembali definisi panjang dan jarak sat ektor pada rang hasil kali dalam Eclid, yait rnag ektor yang hasil kali dlamnya didefinisikan sebagai

Lebih terperinci

Trihastuti Agustinah

Trihastuti Agustinah TE 9467 Teknik Nmerik Sistem Linear Trihastti Agstinah Bidang Stdi Teknik Sistem Pengatran Jrsan Teknik Elektro - FTI Institt Teknologi Seplh Nopember O U T L I N E. Objektif. Teori. Contoh 4. Simplan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN LUAS BANGUN DATAR DAN VOLUME BANGUN RUANG DENGAN KONSEP DETERMINAN

PENYELESAIAN LUAS BANGUN DATAR DAN VOLUME BANGUN RUANG DENGAN KONSEP DETERMINAN Bletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volme xx, No. x (tahn), hal xx xx. PENYELESAIAN LUAS BANGUN DATAR DAN VOLUME BANGUN RUANG DENGAN KONSEP DETERMINAN Doni Saptra, Helmi, Shantika Martha

Lebih terperinci

Hasil Kali Titik. Dua Operasi Vektor. Sifat-sifat Hasil Kali Titik. oki neswan (fmipa-itb)

Hasil Kali Titik. Dua Operasi Vektor. Sifat-sifat Hasil Kali Titik. oki neswan (fmipa-itb) oki neswan (fmipa-itb) Da Operasi Vektor Hasil Kali Titik Misalkan OAB adalah sebah segitiga, O (0; 0) ; A (a 1 ; a ) ; dan B (b 1 ; b ) : Maka panjang sisi OA; OB; dan AB maing-masing adalah q joaj =

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Aljabar Linear Elementer MA SKS Silabs : Bab I Matriks dan Operasinya Bab II Determinan Matriks Bab III Sistem Persamaan Linear Bab IV Vektor di Bidang dan di Rang Bab V Rang Vektor Bab VI Rang Hasil Kali

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Aljabar Linier Dosen Pengampu: Darmadi, S. Si, M. Pd

Mata Kuliah: Aljabar Linier Dosen Pengampu: Darmadi, S. Si, M. Pd . RUANG BERDIMENSI n EUCLIDIS Mata Kliah: Aljabar Linier Dosen Pengamp: Darmadi S. Si M. Pd Dissn oleh: Kelompok Pendidikan Matematika VA. Abdl Fajar Sidiq (8.). Lilies Prwanti (8.76). Ristinawati (8.)

Lebih terperinci

VEKTOR. Oleh : Musayyanah, S.ST, MT

VEKTOR. Oleh : Musayyanah, S.ST, MT VEKTOR Oleh : Msayyanah, S.ST, MT . ESRN SKLR DN VEKTOR Sifat besaran fisis : esaran Skalar Skalar Vektor esaran yang ckp dinyatakan oleh besarnya saja (besar dinyatakan oleh bilangan dan satan). Contoh

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gnawan Semester II, 2016/2017 3 Maret 2017 Kliah yang Lal 10.1-2 Parabola, Elips, dan Hiperbola 10.4 Persamaan Parametrik Kra di Bidang 10.5 Sistem Koordinat Polar 11.1 Sistem

Lebih terperinci

Trihastuti Agustinah

Trihastuti Agustinah TE 9467 Teknik Nmerik Sistem Linear Trihastti Agstinah Bidang Stdi Teknik Sistem Pengatran Jrsan Teknik Elektro - FTI Institt Teknologi Seplh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF TEORI CONTOH 4 SIMPULAN 5 LATIHAN

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 5 Maret 2014

Hendra Gunawan. 5 Maret 2014 MA101 MATEMATIKA A Hendra Gnawan Semester II, 013/014 5 Maret 014 Kliah yang Lal 10.1 Parabola, aboa, Elips, danhiperbola a 10.4 Persamaan Parametrik Kra di Bidang 10.5 Sistem Koordinat Polar 11.1 Sistem

Lebih terperinci

Pengembangan Hasil Kali Titik Pada Vektor

Pengembangan Hasil Kali Titik Pada Vektor Pengembangan Hasil Kali Titik Pada Vektor Swandi *, Sri Gemawati 2, Samsdhha 2 Mahasiswa Program Stdi Magister Matematika, Dosen Pendidikan Matematika Uniersitas Pasir Pengaraian 2 Dosen Jrsan Matematika

Lebih terperinci

Trihastuti Agustinah. TE Teknik Numerik Sistem Linear

Trihastuti Agustinah. TE Teknik Numerik Sistem Linear E 09467 eknik Nmerik Sistem Linear rihastti Agstinah Bidang Stdi eknik Sistem Pengatran Jrsan eknik Elektro - FI Institt eknologi Seplh Nopember O U L I N E OBJEKIF EORI 3 CONOH 4 SIMPULAN 5 LAIHAN OBJEKIF

Lebih terperinci

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

Bab 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 terperinci

BEBERAPA SIFAT JARAK ROTASI PADA POHON BINER TERURUT DAN TERORIENTASI

BEBERAPA SIFAT JARAK ROTASI PADA POHON BINER TERURUT DAN TERORIENTASI JRISE, Vol.1, No.1, Febrari 2014, pp. 28~40 ISSN: 2355-3677 BEBERAPA SIFA JARAK ROASI PADA POHON BINER ERURU DAN ERORIENASI Oleh: Hasniati SMIK KHARISMA Makassar hasniati@kharisma.ac.id Abstrak Andaikan

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear Fuzzy

Solusi Sistem Persamaan Linear Fuzzy Jrnal Matematika Vol. 16, No. 2, November 2017 ISSN: 1412-5056 / 2598-8980 http://ejornal.nisba.ac.id Diterima: 14/08/2017 Disetji: 20/10/2017 Pblikasi Online: 28/11/2017 Solsi Sistem Persamaan Linear

Lebih terperinci

BUKU AJAR METODE ELEMEN HINGGA

BUKU AJAR METODE ELEMEN HINGGA BUKU AJA ETODE EEEN HINGGA Diringkas oleh : JUUSAN TEKNIK ESIN FAKUTAS TEKNIK STUKTU TUSS.. Deinisi Umm Trss adalah strktr yang terdiri atas batang-batang lrs yang disambng pada titik perpotongan dengan

Lebih terperinci

BAB RELATIVITAS Semua Gerak adalah Relatif

BAB RELATIVITAS Semua Gerak adalah Relatif BAB RELATIVITAS. Sema Gerak adalah Relatif Sat benda dikatakan bergerak bila keddkan benda it berbah terhadap sat titik aan ata kerangka aan. Seorang penmpang kereta api yang sedang ddk di dalam kereta

Lebih terperinci

BAB III RUANG VEKTOR R 2 DAN R 3. Bab ini membahas pengertian dan operasi vektor-vektor. Selain

BAB III RUANG VEKTOR R 2 DAN R 3. Bab ini membahas pengertian dan operasi vektor-vektor. Selain BAB III RUANG VEKTOR R DAN R 3 Bab ini membahas pengertian dan operasi ektor-ektor. Selain operasi aljabar dibahas pula operasi hasil kali titik dan hasil kali silang dari ektor-ektor. Tujuan Instruksional

Lebih terperinci

URUNAN PARSIAL. Definisi Jika f fungsi dua variable (x dan y) maka: atau f x (x,y), didefinisikan sebagai

URUNAN PARSIAL. Definisi Jika f fungsi dua variable (x dan y) maka: atau f x (x,y), didefinisikan sebagai 6 URUNAN PARSIAL Deinisi Jika ngsi da ariable maka: i Trnan parsial terhadap dinotasikan dengan ata dideinisikan sebagai ii Trnan parsial terhadap dinotasikan dengan ata dideinisikan sebagai Tentkan trnan

Lebih terperinci

III PEMODELAN SISTEM PENDULUM

III PEMODELAN SISTEM PENDULUM 14 III PEMODELAN SISTEM PENDULUM Penelitian ini membahas keterkontrolan sistem pendlm, dengan menentkan model matematika dari beberapa sistem pendlm, dan dilakkan analisis dan menyederhanakan permasalahan

Lebih terperinci

(a) (b) Gambar 1. garis singgung

(a) (b) Gambar 1. garis singgung BAB. TURUNAN Sebelm membahas trnan, terlebih dahl ditinja tentang garis singgng pada sat krva. A. Garis singgng Garis singgng adalah garis yang menyinggng sat titik tertent pada sat krva. Pengertian garis

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Logika Fzzy Pada awalnya sistem logika fzzy diperkenalkan oleh Profesor Lotfi A. Zadeh pada tahn 1965. Konsep fzzy bermla dari himpnan klasik (crisp) yang bersifat tegas ata

Lebih terperinci

EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN

EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN OLEH KELOMPOK 5 DEKI D. TAPATAB JUMASNI K. TANEO MERSY C. PELT DELFIANA N. ERO GERARDUS V. META ARMY A. MBATU SILVESTER LANGKAMANG FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS NUSA CENDANA

Lebih terperinci

Vektor di Bidang dan di Ruang

Vektor di Bidang dan di Ruang Vektor di Bidang dan di Ruang 4.1. Pengertian, notasi,dan operasi pada ektor Vektor merupakan istilah untuk menyatakan besaran yang mempunyai arah. Secara geometris, ektor dinyakan dengan segmen-segmen

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 8 BAB LANDASAN TEORI. Pasar.. Pengertian Pasar Pasar adalah sebah tempat mm yang melayani transaksi jal - beli. Di dalam Peratran Daerah Khss Ibkota Jakarta Nomor 6 Tahn 99 tentang pengrsan pasar di Daerah

Lebih terperinci

Pengenalan Pola. Ekstraksi dan Seleksi Fitur

Pengenalan Pola. Ekstraksi dan Seleksi Fitur Pengenalan Pola Ekstraksi dan Seleksi Fitr PTIIK - 4 Corse Contents Collet Data Objet to Dataset 3 Ekstraksi Fitr 4 Seleksi Fitr Design Cyle Collet data Choose featres Choose model Train system Evalate

Lebih terperinci

vektor ( MAT ) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip

vektor ( MAT ) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip MODUL MATEMATIKA SMA ektr ( MAT..4 ) Dissn Oleh : Drs. Pndjl Prijn Nip. 95807.980..00 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 6 Jalan Mayjen Sngkn N. 58 Telp. (04) 7506 Malang Mdl..4 VEKTOR

Lebih terperinci

BEBERAPA IDENTITAS PADA GENERALISASI BARISAN FIBONACCI ABSTRACT

BEBERAPA IDENTITAS PADA GENERALISASI BARISAN FIBONACCI ABSTRACT BEBERP IDENTITS PD GENERLISSI BRISN FIBONCCI Sri Melati 1, Mashadi, Msraini M 1 Mahasiswa Program Stdi S1 Matematika Dosen Jrsan Matematika Fakltas Matematika dan Ilm Pengetahan lam Universitas Ria Kamps

Lebih terperinci

BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN

BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. PROSEDUR ANALISA Penelitian ini merpakan sebah penelitian simlasi yang menggnakan bantan program MATLAB. Adapn tahapan yang hars dilakkan pada saat menjalankan penlisan

Lebih terperinci

Untuk pondasi tiang tipe floating, kekuatan ujung tiang diabaikan. Pp = kekuatan ujung tiang yang bekerja secara bersamaan dengan P

Untuk pondasi tiang tipe floating, kekuatan ujung tiang diabaikan. Pp = kekuatan ujung tiang yang bekerja secara bersamaan dengan P BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Mekanisme Pondasi Tiang Konvensional Pondasi tiang merpakan strktr yang berfngsi ntk mentransfer beban di atas permkaan tanah ke lapisan bawah di dalam massa tanah. Bentk transfer

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Small Area Estimation Small Area Estimation (SAE) adalah sat teknik statistika ntk mendga parameter-parameter sb poplasi yang kran sampelnya kecil. Sedangkan, area kecil didefinisikan

Lebih terperinci

BAB 6 RUANG HASIL KALI DALAM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 6 RUANG HASIL KALI DALAM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 6 RUANG HASIL KALI DALAM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN 1. Hasil Kali Dalam 2. Sudut dan Keortogonalan pada Ruang Hasil Kali Dalam 3.Basis Ortogonal, Proses Gram-Schmidt 4.Perubahan

Lebih terperinci

PENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN

PENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN Bab 4 PENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN Tgas mendasar dari robot berjalan ialah dapat bergerak secara akrat pada sat lintasan (trajectory) yang diberikan Ata dengan kata lain galat antara

Lebih terperinci

V dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan

V dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan RUANG VEKTOR Rang Vetor Umm Misalan dan, l Riil V dinamaan rang vetor jia terpenhi asioma :. V terttp terhadap operasi penjmlahan.., Unt setiap v v v, w V, v V v w v w maa v V. Terdapat V sehingga nt setiap

Lebih terperinci

DIKTAT ALJABAR LINIER DAN MATRIKS VEKTOR. Penyusun Ir. S. Waniwatining Astuti, M.T.I.

DIKTAT ALJABAR LINIER DAN MATRIKS VEKTOR. Penyusun Ir. S. Waniwatining Astuti, M.T.I. DIKTAT ALJABAR LINIER DAN MATRIKS VEKTOR Penyusun Ir. S. Waniwatining Astuti, M.T.I. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER GLOBAL INFORMATIKA MDP 24 KATA PENGANTAR Pertama-tama penulis mengucapkan

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ALGORITMA KUHN MUNKRES UNTUK MENDAPATKAN MATCHING MAKSIMAL PADA GRAF BIPARTIT BERBOBOT

PENGGUNAAN ALGORITMA KUHN MUNKRES UNTUK MENDAPATKAN MATCHING MAKSIMAL PADA GRAF BIPARTIT BERBOBOT PENGGUNAAN ALGORITMA KUHN MUNKRES UNTUK MENDAPATKAN MATCHING MAKSIMAL PADA GRAF BIPARTIT BERBOBOT oleh GURITNA NOOR AINATMAJA M SKRIPSI ditlis dan diajkan ntk memenhi sebagian persyaratan memperoleh gelar

Lebih terperinci

Penerapan Masalah Transportasi

Penerapan Masalah Transportasi KA4 RESEARCH OPERATIONAL Penerapan Masalah Transportasi DISUSUN OLEH : HERAWATI 008959 JAKA HUSEN 08055 HAPPY GEMELI QUANUARI 00890 INDRA MOCHAMMAD YUSUF 0800 BAB I PENDAHULUAN.. Pengertian Riset Operasi

Lebih terperinci

Outline Vektor dan Garis Koordinat Norma Vektor Hasil Kali Titik dan Proyeksi Hasil Kali Silang. Geometri Vektor. Kusbudiono. Jurusan Matematika

Outline Vektor dan Garis Koordinat Norma Vektor Hasil Kali Titik dan Proyeksi Hasil Kali Silang. Geometri Vektor. Kusbudiono. Jurusan Matematika Jurusan Matematika 1 Nopember 2011 1 Vektor dan Garis 2 Koordinat 3 Norma Vektor 4 Hasil Kali Titik dan Proyeksi 5 Hasil Kali Silang Definisi Vektor Definisi Jika AB dan CD ruas garis berarah, keduanya

Lebih terperinci

Vektor di ruang dimensi 2 dan ruang dimensi 3

Vektor di ruang dimensi 2 dan ruang dimensi 3 Vektor di ruang dimensi 2 dan ruang dimensi 3 Maulana Malik 1 (maulana.malik@sci.ui.ac.id) 1 Departemen Matematika FMIPA UI Kampus Depok UI, Depok 16424 2014/2015 1/21 maulana.malik@sci.ui.ac.id Vektor

Lebih terperinci

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam 8 Bab Rang Haslkal Dalam Bab RUANG HASIL KALI DALAM Rang hasl kal dalam merpakan rang ektor yang dlengkap dengan operas hasl kal dalam. Sepert halnya rang ektor rang haslkal dalam bermanfaat dalam beberapa

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Aljabar Linear Elementer MA SKS Silabs : Bab I Matris dan Operasinya Bab II Determinan Matris Bab III Sistem Persamaan Linear Bab IV Vetor di Bidang dan di Rang Bab V Rang Vetor Bab VI Rang Hasil Kali

Lebih terperinci

PRAKTIKUM OPERASI TEKNIK KIMIA II MODUL 5 BILANGAN REYNOLD

PRAKTIKUM OPERASI TEKNIK KIMIA II MODUL 5 BILANGAN REYNOLD PRAKTIKUM OPERASI TEKNIK KIMIA II MODUL 5 BILANGAN REYNOLD LABORATORIUM RISET DAN OPERASI TEKNIK KIMIA PROGRAM STUDI TEKNIK KIMA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UPN VETERAN JAWA TIMUR SURABAYA BILANGAN REYNOLD

Lebih terperinci

NAMA : KELAS : theresiaveni.wordpress.com

NAMA : KELAS : theresiaveni.wordpress.com 1 NAMA : KELAS : teresiaeni.wordpress.com TURUNAN/DIFERENSIAL Deinisi : Laj perbaan nilai teradap ariabelnya adala : y dy d ' = = d d merpakan ngsi bar disebt trnan ngsi ata perbandingan dierensial, proses

Lebih terperinci

Integrasi 2. Metode Integral Kuadratur Gauss 2 Titik Metode Integral Kuadratur Gauss 3 Titik Contoh Kasus Permasalahan Integrasi.

Integrasi 2. Metode Integral Kuadratur Gauss 2 Titik Metode Integral Kuadratur Gauss 3 Titik Contoh Kasus Permasalahan Integrasi. Interasi Metode Interal Kadratr Gass Titik Metode Interal Kadratr Gass Titik Contoh Kass Permasalahan Interasi Interasi Metode Interasi Gass Metode interasi Gass merpakan metode yan tidak mennakan pembaian

Lebih terperinci

lim 0 h Jadi f (x) = k maka f (x)= 0 lim lim lim TURUNAN/DIFERENSIAL Definisi : Laju perubahan nilai f terhadap variabelnya adalah :

lim 0 h Jadi f (x) = k maka f (x)= 0 lim lim lim TURUNAN/DIFERENSIAL Definisi : Laju perubahan nilai f terhadap variabelnya adalah : TURUNAN/DIFERENSIAL Deinisi : Laj perbaan nilai teradap ariabelnya adala : y dy d lim = lim = 0 0 d d merpakan ngsi bar disebt trnan ngsi ata perbandingan dierensial, proses mencarinya disebt menrnkan

Lebih terperinci

Latihan 5: Inner Product Space

Latihan 5: Inner Product Space Latihan 5: Inner Product Space Diketahui vektor u v w ϵ R di mana u = v = Hitunglah : a b c d e f Diketahui vektor u v ϵ R di mana u = dan v = Carilah

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar 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 terperinci

Definisi Jumlah Vektor Jumlah dua buah vektor u dan v diperoleh dari aturan jajaran genjang atau aturan segitiga;

Definisi Jumlah Vektor Jumlah dua buah vektor u dan v diperoleh dari aturan jajaran genjang atau aturan segitiga; BAB I VEKTOR A. DEFINISI VEKTOR 1). Pada mulanya vektor adalah objek telaah dalam ilmu fisika. Dalam ilmu fisika vektor didefinisikan sebagai sebuah besaran yang mempunyai besar dan arah seperti gaya,

Lebih terperinci

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT) 1 RUANG VEKTOR Nurdinintya Athari (NDT) RUANG VEKTOR Sub Pokok Bahasan Ruang Vektor Umum Subruang Basis dan Dimensi Basis Subruang Beberapa Aplikasi Ruang Vektor Beberapa metode optimasi Sistem kontrol

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama pada tahun 1920-an oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama pada tahun 1920-an oleh BAB LANDASAN TEORI. Sejarah Analisis Jalr (Path Analysis) Analisis jalr yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama pada tahn 90-an oleh seorang ahli genetika yait Sewall Wright. Teknik analisis

Lebih terperinci

METODE SIMPLEKS PRIMAL-DUAL PADA PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN TRAPEZOIDAL

METODE SIMPLEKS PRIMAL-DUAL PADA PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN TRAPEZOIDAL METODE SIMPLEKS PRIMAL-DUAL PADA PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN TRAPEZOIDAL Bambang Irawanto 1,Djwandi 2, Sryoto 3, Rizky Handayani 41,2,3 Departemen Matematika Faktas Sains dan Matematika

Lebih terperinci

Matematika Lanjut 1. Sistem Persamaan Linier Transformasi Linier. Matriks Invers. Ruang Vektor Matriks. Determinan. Vektor

Matematika Lanjut 1. Sistem Persamaan Linier Transformasi Linier. Matriks Invers. Ruang Vektor Matriks. Determinan. Vektor Matematika Lanjut 1 Vektor Ruang Vektor Matriks Determinan Matriks Invers Sistem Persamaan Linier Transformasi Linier 1 Dra. D. L. Crispina Pardede, DE. Referensi [1]. Yusuf Yahya, D. Suryadi. H.S., gus

Lebih terperinci

KAJIAN PENGGUNAAN KOMPRESOR AKSIAL

KAJIAN PENGGUNAAN KOMPRESOR AKSIAL Jrnal Dinamis Vol. II, No. 6, Janari 00 ISSN 06-749 KAJIAN PENGGUNAAN KOMPRESOR AKSIAL Tekad Sitep Staf Pengajar Departemen Teknik Mesin Fakltas Teknik Universitas Smatera Utara Abstrak Tlisan ini mencoba

Lebih terperinci

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks DIKTAT PERKULIAHAN EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks Penulis : Ednawati Rainarli, M.Si. Kania Evita Dewi, M.Si. JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG 011 IF/011 1 DAFTAR ISI

Lebih terperinci

Analisis Fungsional. Oleh: Dr. Rizky Rosjanuardi, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Analisis Fungsional. Oleh: Dr. Rizky Rosjanuardi, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Analisis Fungsional Oleh: Dr. Rizky Rosjanuardi, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Lingkup Materi Ruang Metrik dan Ruang Topologi Kelengkapan Ruang Banach Ruang Hilbert

Lebih terperinci

KAJIAN PEMODELAN MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI UNGGAS

KAJIAN PEMODELAN MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI UNGGAS KAJIAN PEMODELAN MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI UNGGAS Dian Permana Ptri 1, Herri Slaiman FKIP, Pendidikan Matematika, Universitas Swadaya Gnng Jati Cirebon

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Sejarah Analisis Jalr Teknik analisis jalr yang dikembangkan oleh Sewal Wright di tahn 1934, sebenarnya merpakan pengembangan korelasi yang dirai menjadi beberapa interpretasi akibat

Lebih terperinci

Pemodelan Dinamika Gelombang dengan Mengerjakan Persamaan Kekekalan Energi. Syawaluddin H 1)

Pemodelan Dinamika Gelombang dengan Mengerjakan Persamaan Kekekalan Energi. Syawaluddin H 1) tahaean Vol. 4 No. Janari 007 rnal TKNIK SIPIL Pemodelan Dinamika Gelombang dengan Mengerjakan Persamaan Kekekalan nergi Syaalddin ) Abstrak Paper ini menyajikan pengerjaan hkm kekekalan energi pada pemodelan

Lebih terperinci

Pengantar Vektor. Besaran. Vektor (Mempunyai Arah) Skalar (Tidak mempunyai arah)

Pengantar Vektor. Besaran. Vektor (Mempunyai Arah) Skalar (Tidak mempunyai arah) Pengantar Vektor Besaran Skalar (Tidak mempunyai arah) Vektor (Mempunyai Arah) Vektor Geometris Skalar (Luas, Panjang, Massa, Waktu dan lain - lain), merupakan suatu besaran yang mempunyai nilai mutlak

Lebih terperinci

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3 Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3 Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U September 2015 MZI (FIF Tel-U) Ruang Vektor R 2 dan R 3 September 2015

Lebih terperinci

METODE FINITE DIFFERENCE INTERVAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN PANAS ABSTRACT 1. PENDAHULUAN

METODE FINITE DIFFERENCE INTERVAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN PANAS ABSTRACT 1. PENDAHULUAN METODE FINITE DIFFERENCE INTERVAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN PANAS Mardhika WA 1, Syamsdhha 2, Aziskhan 2 mardhikawirahadi@nriacid 1 Mahasiswa Program Stdi S1 Matematika 2 Laboratorim Komptasi Jrsan

Lebih terperinci

untuk setiap x sehingga f g

untuk 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 terperinci

Aljabar Linier Elementer. Kuliah ke-9

Aljabar Linier Elementer. Kuliah ke-9 Aljabar Linier Elementer Kuliah ke-9 Materi kuliah Hasilkali Titik Proyeksi Ortogonal 7/9/2014 Yanita, FMIPA Matematika Unand 2 Hasilkali Titik dari Vektor-Vektor Definisi Jika u dan v adalah vektor-vektor

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang teori-teori dan konsep dasar yang mendukung pembahasan dari sistem yang akan dibuat.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang teori-teori dan konsep dasar yang mendukung pembahasan dari sistem yang akan dibuat. BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang teori-teori dan konsep dasar yang mendkng pembahasan dari sistem yang akan dibat. 2.1. Katalog Perpstakaan Katalog perpstakaan adalah sat media yang

Lebih terperinci

PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN METODE SAE

PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN METODE SAE Vale Added, Vol. 11, No. 1, 015 PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN METODE SAE 1 Moh Yamin Darsyah, Ujang Malana 1, Program Stdi Statistika FMIPA Universitas Mhammadiyah Semarang Email:

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH KONTROL OPTIMAL KONTINU YANG MEMUAT FAKTOR DISKON

PENYELESAIAN MASALAH KONTROL OPTIMAL KONTINU YANG MEMUAT FAKTOR DISKON Jrnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 157 161 ISSN : 233 291 c Jrsan Matematika FMIPA UNAND PENYELESAIAN MASALAH KONTROL OPTIMAL KONTINU YANG MEMUAT FAKTOR DISKON DALIANI Program Stdi Matematika, Fakltas

Lebih terperinci

Ruang Vektor Euclid R n

Ruang Vektor Euclid R n Ruang Vektor Euclid R n Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U Oktober 2015 MZI (FIF Tel-U) Ruang Vektor R n Oktober 2015 1 / 38 Acknowledgements

Lebih terperinci

B21 MATEMATIKA MATEMATIKA SMA/MA IPA. Rabu, 18 April 2012 ( ) Pembahasan soal oleh

B21 MATEMATIKA MATEMATIKA SMA/MA IPA. Rabu, 18 April 2012 ( ) Pembahasan soal oleh SANGAT RAHASIA B Pembahasan soal oleh http://pak-anang.blogspot.com MATEMATIKA SMA/MA IPA http://pak-anang.blogspot.com anang.blogspot.com MATEMATIKA Rabu, 8 April 0 (08.00 0.00) A-MAT-ZD-M8-0/0 SANGAT

Lebih terperinci

Diferensial fungsi sederhana

Diferensial fungsi sederhana Diferensial fngsi sederhana Kaidah-kaidah diferensiasi 1. Diferensiasi konstanta Jika y = k, dimana k adalah konstanta, maka / = 0 contoh : y = 5 / = 0. Diferensiasi fngsi pangkat Jika y = n, dimana n

Lebih terperinci

VEKTOR. Notasi Vektor. Panjang Vektor. Penjumlahan dan Pengurangan Vektor (,, ) (,, ) di atas dapat dinyatakan dengan: Matriks = Maka = =

VEKTOR. Notasi Vektor. Panjang Vektor. Penjumlahan dan Pengurangan Vektor (,, ) (,, ) di atas dapat dinyatakan dengan: Matriks = Maka = = VEKTOR Notasi Vektor (,, ) (,, ) Vektor atau Matriks Maka di atas dapat dinyatakan dengan: Kombinasi linear vektor basis maka; ( ) + ( ) + ( ) + + (,, ) Panjang Vektor Misalkan + + (,, ), maka panjang

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS VETERAN BANGUN NUSANTARA SUKOHARJO

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS VETERAN BANGUN NUSANTARA SUKOHARJO PERANGKAT PEMBELAJARAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER 2 KODE : MKK414515 DOSEN PENGAMPU : Annisa Prima Exacta, M.Pd. PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Integra. asi 2. Metode Integral Kuadr. ratur Gauss 2 Titik

Integra. asi 2. Metode Integral Kuadr. ratur Gauss 2 Titik Intera asi Metode Interal Kadr ratr Gass Titik Metode Interal Kadratr Gass Titik Contoh Kass Permasalahan Interasi Metode Interasi Gass Metode interasi i Gass merpaka an metode yan tidak mennakan pembaian

Lebih terperinci

TUGAS TERSTRUKTUR KALKULUS PEUBAH BANYAK. Dari Buku Kalkulus Edisi Keempat Jilid II James Stewart, Penerbit Erlangga.

TUGAS TERSTRUKTUR KALKULUS PEUBAH BANYAK. Dari Buku Kalkulus Edisi Keempat Jilid II James Stewart, Penerbit Erlangga. TUGAS TERSTRUKTUR KALKULUS PEUBAH BANYAK Dari Bk Kalkls Edisi Keempat Jilid II James Steart Penerbit Erlangga Dissn ole : K i r b a n i M5 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika

Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika Yn Hariadi Dept. Dynamical System Bandng Fe Institte yh@dynsys.bandngfe.net Pendahlan Fenomena ekonomi sebagai kondisi makro yang merpakan hasil interaksi pada level

Lebih terperinci

Pemodelan Matematika Rentang Waktu yang Dibutuhkan dalam Menghafal Al-Qur an

Pemodelan Matematika Rentang Waktu yang Dibutuhkan dalam Menghafal Al-Qur an Pemodelan Matematika Rentang Wakt yang Dibthkan dalam Menghafal Al-Qr an Indah Nrsprianah Tadris Matematika, IAIN Syekh Nrjati Cirebon Email: rizqi.syadida@yahoo.com Abstrak Kegiatan menghafal Al-Qr an

Lebih terperinci

Kata Pengantar. Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan.

Kata Pengantar. Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan. i Kata Pengantar Puji syukur kehadirat Yang Maha Kuasa yang telah memberikan pertolongan hingga modul ajar ini dapat terselesaikan. Modul ajar ini dimaksudkan untuk membantu penyelenggaraan kuliah jarak

Lebih terperinci

BUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 44 TAHUN 2009 TENTANG. PENGELOLAAN PINJAMAN JANGKA PENDEK PADA BADAN LA YANAN UMUM DAERAH

BUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 44 TAHUN 2009 TENTANG. PENGELOLAAN PINJAMAN JANGKA PENDEK PADA BADAN LA YANAN UMUM DAERAH ;' I. ~ tr'. T I BUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 44 TAHUN 2009 TENTANG. PENGELOLAAN PINJAMAN JANGKA PENDEK PADA BADAN LA YANAN UMUM DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA Menimbang Mengingat

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Stdi Pendahlan Langkah aal dalam enelitian ini adalah mencari dan mengmlkan smbersmber seerti: bk, jrnal ata enelitian sebelmna ang mendkng enelitian ini. 3. Tahaan Analisis

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an

BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP Pada bab ini dibahas mengenai AHP yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty di Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 970-an dan baru

Lebih terperinci

VEKTOR. 45 O x PENDAHULUAN PETA KONSEP. Vektor di R 2. Vektor di R 3. Perkalian Skalar Dua Vektor. Proyeksi Ortogonal suatu Vektor pada Vektor Lain

VEKTOR. 45 O x PENDAHULUAN PETA KONSEP. Vektor di R 2. Vektor di R 3. Perkalian Skalar Dua Vektor. Proyeksi Ortogonal suatu Vektor pada Vektor Lain VEKTOR y PENDAHULUAN PETA KONSEP a Vektor di R 2 Vektor di R 3 Perkalian Skalar Dua Vektor o 45 O x Proyeksi Ortogonal suatu Vektor pada Vektor Lain Soal-Soal PENDAHULUAN Dalam ilmu pengetahuan kita sering

Lebih terperinci

MODUL PERKULIAHAN. Kalkulus. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

MODUL PERKULIAHAN. Kalkulus. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODUL PERKULIAHAN Modl Standar ntk dignakan dalam Perkliahan di Universitas Merc Bana Fakltas Program Stdi Tatap Mka Kode MK Dissn Oleh Ilm Kompter Teknik Informatika 9 Abstract Matakliah Menjadi Dasar

Lebih terperinci

WALIKOTA BANJARMASIN

WALIKOTA BANJARMASIN / WALIKOTA BANJARMASIN PERATURAN WALIKOTA BANJARMASIN NOMOR TAHUN2013 TENTANG PEDOMAN STANDAR KINERJA INDIVIDU PEGAWAI NEGERI SIPIL DILINGKUNGAN PEMERINTAH KOTA BANJARMASIN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA

Lebih terperinci

38 Soal dengan Pembahasan, 426 Soal Latihan

38 Soal dengan Pembahasan, 426 Soal Latihan Galeri Soal 8 Soal dengan Pembaasan, Soal Latian Dirangkm Ole: Anang Wibowo, S.Pd April MatikZone s Series Email : matikzone@gmail.com Blog : HP : 8 897 897 Hak Cipta Dilindngi Undang-ndang. Dilarang mengktip

Lebih terperinci

BAB II MATRIKS POSITIF. Pada bab ini akan dibahas mengenai Teorema Perron, yaitu teori hasil kontribusi

BAB II MATRIKS POSITIF. Pada bab ini akan dibahas mengenai Teorema Perron, yaitu teori hasil kontribusi BAB II MATRIKS POSITIF Pada bab ini akan dibahas mengenai Teorema Perron, yaitu teori hasil kontribusi dari seorang matematikawan German, Oskar Perron. Perron menerbitkan tulisannya tentang sifat-sifat

Lebih terperinci

Geometri pada Bidang, Vektor

Geometri pada Bidang, Vektor Prodi Matematika FMIPA Unsyiah September 9, 2011 Melalui pendekatan aljabar, vektor u dinyatakan oleh pasangan berurutan u 1, u 2. Disini digunakan notasi u 1, u 2 bukan (u 1, u 2 ) karena notasi (u 1,

Lebih terperinci

Vektor Ruang 2D dan 3D

Vektor Ruang 2D dan 3D Vektor Ruang 2D dan D Besaran Skalar (Tidak mempunyai arah) Vektor (Mempunyai Arah) Vektor Geometris Skalar (Luas, Panjang, Massa, Waktu dan lain - lain), merupakan suatu besaran yang mempunyai nilai mutlak

Lebih terperinci

PAKET TUTORIAL TERMODINAMIKA OLEH: DRA. HARTATIEK, M.SI.

PAKET TUTORIAL TERMODINAMIKA OLEH: DRA. HARTATIEK, M.SI. AKE UORIAL ERMODINAMIKA OLEH: DRA. HARAIEK, M.SI. JURUSAN FISIKA FAKULAS MAEMAIKA DAN ILMU ENGEAHUAN ALAM UNIERSIAS NEGERI MALANG 009 BAB I KONSE-KONSE DASAR A. endahlan ada bab ini Anda akan mempelajari

Lebih terperinci

lensa objektif lensa okuler Sob = fob

lensa objektif lensa okuler Sob = fob 23 jekti ler S = ~ S = A B d 24 Diagram pembentkan bayangannya adalah sebagari berikt: jekti d ler S = ~ S S A B S Teropong Pantl (Teleskop Releksi) Teropong jenis ini menggnakan sat positi, sat cermin

Lebih terperinci

Analisis Peluruhan Flourine-18 menggunakan Sistem Pencacah Kamar Pengion Capintec CRC-7BT S/N 71742

Analisis Peluruhan Flourine-18 menggunakan Sistem Pencacah Kamar Pengion Capintec CRC-7BT S/N 71742 Prosiding Perteman Ilmiah XXV HFI Jateng & DIY 63 Analisis Pelrhan Florine-18 menggnakan Sistem Pencacah Kamar Pengion Capintec CRC-7BT S/N 717 Wijono dan Pjadi Psat Teknologi Keselamatan dan Metrologi

Lebih terperinci

DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS

DIAGONALISASI 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 terperinci

LENSA OBJEKTIF LENSA OKULER SOB = FOB

LENSA OBJEKTIF LENSA OKULER SOB = FOB LENSA OBJEKTIF LENSA OKULER SOB = FOB 23 lensa objektif lensa okler Sob = ~ Sob = fob A fob fob B d 24 Diagram pembentkan bayangannya adalah sebagari berikt: lensa objektif d Sob = ~ lensa okler Sob Sok

Lebih terperinci

a11 a12 x1 b1 Definisi Vektor di R 2 dan R 3

a11 a12 x1 b1 Definisi Vektor di R 2 dan R 3 a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 Definisi Vektor di R 2 dan R 3 a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 Pendahuluan Notasi dan Pengertian Dasar Skalar, suatu konstanta yang dituliskan dalam huruf kecil Vektor,

Lebih terperinci

Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE 5.1. REAL VECTOR SPACES 5.2. SUB SPACES

Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE 5.1. REAL VECTOR SPACES 5.2. SUB SPACES Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE 5.1. REAL VECTOR SPACES 5.2. SUB SPACES Definisi : VECTOR SPACE Jika V adalah ruang vektor dimana u,v,w merupakan objek dalam V sebagai vektor, dan terdapat skalar k dan

Lebih terperinci

Matematika II : Vektor. Dadang Amir Hamzah

Matematika II : Vektor. Dadang Amir Hamzah Matematika II : Vektor Dadang Amir Hamzah sumber : http://www.whsd.org/uploaded/faculty/tmm/calc front image.jpg 2016 Dadang Amir Hamzah Matematika II Semester II 2016 1 / 24 Outline 1 Pendahuluan Dadang

Lebih terperinci