No Soal No Cara Maple 1 Misalkan. A > restart; > K:=matrix(3,3,[3,-2,7,6,5,4,0,4,9]); K
|
|
- Hartanti Halim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Misalkan A = > K:=matrix(3,3,[3,-,,6,5,4,0,4,9]); K > L:=matrix(3,3,[6,-,4,0,,3,,,5]); > K:=submatrix(K,[],[,,3]); 6 4 K : = [ 3 ] L = > evalm(k.l); Gunakan metode submatriks tentukan: (a) Baris pertama dari KL > evalm(k.l);[ 6 4 4] (b) Kolom pertama dari LK B > evalm(l.k); > K:=submatrix(K,[,,3],[]); K : = > evalm(l.k); 6 63 Tentukan suatu operasi baris yang akan mengembalikan matriks elementer di bawah ini menjadi matriks identitas. > A:=matrix(,,[,0,-3,]); 0 > H_(3):=addrow(A,,,3); 3 H_(3 ) := Gunakan aturan Crammer untuk menyelesaikan x, tanpa perlu menyelesaikan y, z w. 4x + y + z + w = 6 3x + y z + w = x + 3y 5z + 8w = 3 x + y + z + w = 3 > spl:={4*x+y+z+w=6,3*x+*yz+w=,*x+3*y-5*z+8*w=-3,x+y+z+*w=3}; spl := {4 xc yczcw = 6, 3 xc ykzcw =, xc ycz C w = 3, xc 3 yk5 zc8 w =K3} > M:=genmatrix(spl,[x,y,z,w],flag); > A:=submatrix(M,[,,3,4],[,,3,4]); > Ax:=submatrix(M,[,,3,4],[5,,3,4]); > x:=det(ax)/det(a); x := 4 Gunakan matriks adjoin untuk menentukan invers matriks berikut = 5 > :=matrix(,,[3,,5,]); := 3 5 > adj(); K K5 3 > det(); > A_invers:=(/det().adj()); A_invers := K K5 3
2 Misalkan A = > K:=matrix(3,3,[3,-,,6,5,4,0,4,9]); K > L:=matrix(3,3,[6,-,4,0,,3,,,5]); > K:=submatrix(K,[3],[,,3]); 6 4 K : = [ 0 4 9] L = 0 3. Gunakan metode > evalm(k.l); submatriks tentukan: (a) Baris ketiga dari KL > evalm(k.l); [ ] (b) Kolom kedua dari KL B > L:=submatrix(L,[,,3],[]); L : = 4 > evalm(k.l); 6 Tentukan suatu operasi baris yang akan mengembalikan matriks elementer di bawah ini menjadi matriks identitas. > A:=matrix(3,3,[,0,0,0,,0,0,0,3]); 0 0 > H3_(/3):=mulrow(A,3,/3); H3_0 := Jika = adalah matriks 0 blok segitiga atas, dimana adalah matriks bujursangkar, maka det() = det ( ).det ( ), gunakan hasil ini untuk menghitung det () untuk: = Gunakan matriks elementer untuk menentukan invers matriks berikut = 5 > :=matrix(5,5,[,-,,5,6,4,3,-,3,4,0,0,,3,5,0,0,-,6,,0,0,3,5,]); > :=submatrix(,[,],[,]); > :=submatrix(,[3,4,5],[3,4,5]); > A:=det(); A :=K080 > K:=det().det(); K :=K080 > :=matrix(,,[3,,5,]); > Id:=LinearAlgebra:-IdentityMatrix(,); 3 0 > augment(,id); K > gaussjord(%); 0 K5 3
3 Misalkan A = > K:=matrix(3,3,[3,-,,6,5,4,0,4,9]); K > L:=matrix(3,3,[6,-,4,0,,3,,,5]); > K:=submatrix(K,[3],[,,3]); 6 4 K : = [ 0 4 9] L = 0 3. Gunakan metode > evalm(k.k); submatriks tentukan: (a) Baris ketiga dari KK > evalm(k.k); [ ] (b) Kolom kedua dari LK Tentukan suatu operasi baris yang akan mengembalikan matriks elementer di bawah ini menjadi matriks identitas Gunakan aturan Crammer untuk menyelesaikan z, tanpa perlu menyelesaikan x, y w. 4x + y + z + w = 6 3x + y z + w = x + 3y 5z + 8w = 3 x + y + z + w = 3 4 Gunakan informasi yang digunakan untuk mencari A A = 3 5 B > evalm(l.k); > L:=submatrix(L,[],[,,3]); L : = [ 0 3] > evalm(l.k); [ 6 3] > A:=matrix(4,4,[0,0,0,,0,,0,0,0,0,,0,, 0,0,0]); > H4:=swaprow(A,4,); H4 := > spl:={4*x+y+z+w=6,3*x+*yz+w=,*x+3*y-5*z+8*w=-3,x+y+z+*w=3}; spl := { 4 x C yc zc w = 6, 3 x C yk zc w =, x C yc z C w = 3, x C 3 yk 5 zc 8 w = K3 } > M:=genmatrix(spl,[x,y,z,w],flag); > A:=submatrix(M,[,,3,4],[,,3,4]); > Az:=submatrix(M,[,,3,4],[,,5,4]); > z:=det(az)/det(a); z := > A_inv:=matrix(,,[,-,3,5]); > A:=inverse(A_inv); A := 5 3 K3 3 0 > evalm(a.a_inv); 0 3 3
4 Jika Q dipartisi menjadi > :=matrix(3,4,[-,,,5,0,- Q Q 3,4,,,5,6,]); = Q = > Q:=matrix(4,3,[,,4,-3,5,,,- Q,5,0,3,-3]); Q Q Q > :=submatrix(,[,],[,]); Q = Q Q Q Q > Q:=submatrix(Q,[,],[,]); > :=submatrix(,[,],[3,4]); 5 > Q:=submatrix(Q,[3,4],[,]); = > evalm(.q+.q); 5 6 K K3 3 5 Q = Tentukan elemen Q Q Tentukan suatu operasi baris yang akan mengembalikan matriks elementer di bawah ini menjadi matriks identitas Tanpa melakukan perhitungan langsung, tunjukkan bahwa x = 0 x =, memenuhi: x x = 0 > A:=matrix(4,4,[,0,- /,0,0,,0,0,0,0,,0,0,0,0,]); > H3_(/):=addrow(A,3,,/); H3_ := > A:=matrix(3,3,[x^,x,,,,,0,0,-5]); x x A := 0 0 K5 > det(a); K5 x C 0 x > solve(%); 0, 4 Gunakan informasi yang digunakan untuk mencari 3 (A) = > inv:=matrix(,,[-3,,,-]); > A:=inverse(inv); A := 3 > evalm(/*a); 3
5 Jika Q dipartisi menjadi > :=matrix(3,4,[-,,,5,0,- Q Q 3,4,,,5,6,]); = Q = > Q:=matrix(4,3,[,,4,-3,5,,,- Q,5,0,3,-3]); Q Q Q > :=submatrix(,[,],[,]); Q = Q Q Q Q > Q:=submatrix(Q,[,],[,]); > :=submatrix(,[,],[3,4]); 5 > :=submatrix(q,[3,4],[,3]); = > evalm(.q+.); K 4 K 3 5 Q = Tentukan elemen Q erhatikan matriks-matriks 4 8 K =, L = Tentukan matriks elementer E sedemikian rupa sehingga E K = L 5 3 Untuk nilai k berapakah A tidak dapat dibalik? 4 A = 3 6 k 3 4 Tentukan A, A - dari matriks berikut: 0 A = 0 > K:=matrix(3,3,[3,4,,,-,-,8,,5]); > L:=matrix(3,3,[8,,5,,-,-,3,4,]); > E:=evalm(L.inverse(K)); 0 0 E := > equal((e.a),b); true > A:=matrix(3,3,[,,4,3,,6,k,3,]); 4 A := 3 6 k 3 > det(a); > solve(%); 8C8 k > A:=matrix(,,[,0,0,-]); > A:=evalm(A.A); A := > inverse(a);
6 Jika Q dipartisi menjadi > :=matrix(3,4,[-,,,5,0,- Q Q 3,4,,,5,6,]); = Q = > Q:=matrix(4,3,[,,4,-3,5,,,- Q,5,0,3,-3]); Q Q Q > :=submatrix(,[,],[,]); Q = Q Q Q Q > Q:=submatrix(Q,[,],[3]); > :=submatrix(,[,],[3,4]); 5 > :=submatrix(q,[3,4],[3]); = > evalm(.q+.); 5 6 K Q = Tentukan elemen Q erhatikan matriks-matriks 4 8 K =, L = Tentukan matriks elementer E sedemikian rupa sehingga E L = K 3 Gunakan aturan Crammer untuk menyelesaikan w, tanpa perlu menyelesaikan x, y z. 4x + y + z + w = 6 3x + y z + w = x + 3y 5z + 8w = 3 x + y + z + w = 3 4 Gunakan matriks adjoin untuk menentukan invers matriks berikut: > K:=matrix(3,3,[3,4,,,-,-,8,,5]); > L:=matrix(3,3,[8,,5,,-,-,3,4,]); > E:=evalm(K.inverse(L)); 0 0 E := > equal((e.l),k); true > spl:={4*x+y+z+w=6,3*x+*yz+w=,*x+3*y-5*z+8*w=-3,x+y+z+*w=3}; spl := { 4 x C yc zc w = 6, 3 x C yk zc w =, x C yc z C w = 3, x C 3 yk 5 zc 8 w = K3 } > M:=genmatrix(spl,[x,y,z,w],flag); > A:=submatrix(M,[,,3,4],[,,3,4]); > Aw:=submatrix(M,[,,3,4],[,,3,5]); > w:=det(aw)/det(a); w := 0 > C:=matrix(,,[,-3,4,4]); > det(c); 0 > adj(c); 4 3 K4 >inv_c:=evalm(/det(c).adj(c)); inv_c := 5 K
7 Jika Q dipartisi menjadi > :=matrix(3,4,[-,,,5,0,- Q Q 3,4,,,5,6,]); = Q = > Q:=matrix(4,3,[,,4,-3,5,,,- Q,5,0,3,-3]); Q Q Q > :=submatrix(,[3],[,]); Q = Q Q Q Q > Q:=submatrix(Q,[,],[,]); > :=submatrix(,[3],[3,4]); 5 > Q:=submatrix(Q,[3,4],[,]); = > evalm(.q+.q); 5 6 [9 3] Q = Tentukan elemen Q Q erhatikan matriks-matriks 4 K =, M = 3 Tentukan matriks elementer E 3 sedemikian rupa sehingga E 3 K = M 3 Jika = adalah matriks 0 blok segitiga atas, dimana adalah matriks bujursangkar, maka det() = det ( ).det ( ), gunakan hasil ini untuk menghitung det () untuk: = Gunakan matriks adjoin untuk menentukan invers matriks berikut: 6 4 > K:=matrix(3,3,[3,4,,,-,-,8,,5]); > M:=matrix(3,3,[3,4,,,-,-,,-,3]); > E3:=evalm(K.inverse(M)); 0 0 E3 := > equal((e3.m),k); true > :=matrix(5,5,[,-,,5,6,0,3,-,3,4,0,0,,3,5,0,0,0,6,,0,0,0,0,]); > :=submatrix(,[,],[,]); > :=submatrix(,[3,4,5],[3,4,5]); > A:=det(); A := > K:=det().det(); K := > C:=matrix(,,[6,4,,-]); > det(c); -4 K K4 > adj(c); K 6 > inv_c:=evalm(/det(c).adj(c)); inv_c := 4 K3
8 Jika Q dipartisi menjadi > :=matrix(3,4,[-,,,5,0,- Q Q 3,4,,,5,6,]); = Q = > Q:=matrix(4,3,[,,4,-3,5,,,- Q,5,0,3,-3]); Q Q Q > :=submatrix(,[3],[,]); Q = Q Q Q Q > Q:=submatrix(Q,[,],[3]); > :=submatrix(,[3],[3,4]); 5 > :=submatrix(q,[3,4],[3]); = > evalm(.q+.); 5 6 [4] Q = Tentukan elemen Q erhatikan matriks-matriks 4 K =, M = 3 Tentukan matriks elementer E 4 sedemikian rupa sehingga E 4 K = M 3 Gunakan aturan Crammer untuk menyelesaikan y, tanpa perlu menyelesaikan x, z w. 4x + y + z + w = 6 3x + y z + w = x + 3y 5z + 8w = 3 x + y + z + w = 3 4 Gunakan matriks adjoin untuk menentukan invers matriks berikut: 0 3 > K:=matrix(3,3,[3,4,,,-,-,8,,5]); > M:=matrix(3,3,[3,4,,,-,-,,-,3]); > > E4:=evalm(M.inverse(K)); 0 0 E4 := 0 0 K 0 > equal((e4.k),m); true > spl:={4*x+y+z+w=6,3*x+*yz+w=,*x+3*y-5*z+8*w=-3,x+y+z+*w=3}; spl := { 4 x C yc zc w = 6, 3 x C yk zc w =, x C yc z C w = 3, x C 3 yk 5 zc 8 w = K3 } > M:=genmatrix(spl,[x,y,z,w],flag); > A:=submatrix(M,[,,3,4],[,,3,4]); > Ay:=submatrix(M,[,,3,4],[,5,3,4]); > y:=det(ay)/det(a); y := 0 > C:=matrix(,,[,0,,3]); > det(c); 6 > adj(c); 3 0 K > inv_c:=evalm(/det(c).adj(c)); 0 inv_c := K 3 3
10 x 2 C 10 y 2 K 30 xk 10 yk100
1.1 Selesaikan sistem dengan melakukan - inverse terhadap matriks koofisien ( x = A 1 b) > spl:={x1+3*x2+x3=4,2*x1+2*x2+x3=x1 + 2 + x3 = 4 1,2*x1+3*x2+x3=3}; 2x1 + 2x2 + x3 = 1 spl:={x1c3 x2cx3=4, 2 x1c2
Lebih terperinciPEMBAHASAN SOAL UJIAN KUIS APLIKASI KOMPUTER III MATERI : APLIKASI MATRIKS
PEMBAHASAN SOAL UJIAN KUIS APLIKASI KOMPUTER III MATERI : APLIKASI MATRIKS JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Solusi Kuis Aplikom http://anrusmath.wordpress.com Page Kuis A
Lebih terperinciALTERNATIF PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR SECARA NUMERIK DENGAN MAPLE 10. Andi Rusdi Jurusan Pendidikan Matematika PPs UNM
ALTERNATIF PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR SECARA NUMERIK DENGAN MAPLE 10 Andi Rusdi Jurusan Pendidikan Matematika PPs UNM Abstrak: Matriks menjadi suatu alternatif dalam penyelesaian sistem persamaan
Lebih terperinciBAB III SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Kata kunci: matriks diperbesar, eliminasi gauss, crammer, invers matriks, addrow, mulrow, gausselim, gaussjord.
BAB III SISTEM PERSAMAAN LINEAR Abstrak: Matriks menjadi suatu alternatif dalam penyelesaian sistem persamaan linear, matriks diperbesar adalah salah satu cara untuk meringkas suatu sistem persamaan linear,
Lebih terperinciPart III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti
Part III DETERMINAN Oleh: Yeni Susanti Perhatikan determinan matriks ukuran 2x2 berikut: Pada masing-masing jumlahan dan Terdapat wakil dari setiap baris dan setiap kolom. Bagaimana dengan tanda + (PLUS)
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 terperinciMUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR
MUHG3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN Determinan Matriks Determinan Matriks Sub Pokok Bahasan Permutasi dan Determinan Matriks Determinan dengan OBE Determinan dengan Ekspansi Kofaktor Beberapa Aplikasi
Lebih terperinciBAB I MATRIKS DAN EKSPLORASINYA
BAB I MATRIKS DAN EKSPLORASINYA A. Pendahuluan Aplikasi matriks banyak dijumpai dalam kehidupan sehari-hari, disadari atau tidak, penggunaan aplikasi tersebut banyak dimanfaatkan dalam menyelesaikan masalah-masalah
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 terperincia11 a12 x1 b1 Lanjutan Mencari Matriks Balikan dengan OBE
a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 Lanjutan Mencari Matriks Balikan dengan OBE a11 a12 x1 b1 a a x b 21 22 2 2 Untuk DIPERHATIKAN! a A c Untuk mencari Matriks INVERS ordo 2, rumus: 1 1 d b A a d b c c a b
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 terperinciPraktikum Aljabar Linear Menggunakan Maplesoft Maple
MINGGU KE : 1 PERALATAN : LCD SOFTWARE TUJUAN : MAPLE PRAKTIKUM 1 PENGENALAN MAPLE Mahasiswa dapat menggunakan Software Aplikasi Matematika (Maple) untuk : Mengenal interface Maple Menggunakan operasi-operasi
Lebih terperinciMatematika Teknik DETERMINAN
DETERMINN da satu cara lagi dalam menentukan solusi SPL dengan bekerja pada matriks koefisiennya. Cara berikut hanya akan berlaku untuk matriks koefiien berupa matriks bujursangkar atau SPL mempunyai banyak
Lebih terperinciMatematika Teknik INVERS MATRIKS
INVERS MATRIKS Dalam menentukan solusi suatu SPL selama ini kita dihadapkan kepada bentuk matriks diperbesar dari SPL. Cara lain yang akan dikenalkan disini adalah dengan melakukan OBE pada matriks koefisien
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 terperinci5. PERSAMAAN LINIER. 1. Berikut adalah contoh SPL yang terdiri dari 4 persamaan linier dan 3 variabel.
1. Persamaan Linier 5. PERSAMAAN LINIER Persamaan linier adalah suatu persamaan yang variabel-variabelnya berpangkat satu. Disamping persamaan linier ada juga persamaan non linier. Contoh : a) 2x + 3y
Lebih terperinciTrihastuti Agustinah
TE 467 Teknik Numerik Sistem Linear Trihastuti Agustinah Bidang Studi Teknik Sistem Pengaturan Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF 2 3 CONTOH 4 SIMPULAN
Lebih terperinciLampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3
LAMPIRAN 16 Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3 Sebelum membuktikan Teorema 2.3, terlebih dahulu diberikan beberapa definisi yang berhubungan dengan pembuktian Teorema 2.3. Definisi 1 (Matriks Eselon Baris)
Lebih terperinciSistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE
Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE Ogin Sugianto sugiantoogin@yahoo.co.id penma2b.wordpress.com Majalengka, 12 November 2016 Sistem Persamaan Linear (SPL) Homogen yang akan dibahas kali
Lebih terperinciMETODE MATRIKS (MATRIKS) Mekanika Rekayasa IV. Norma Puspita, ST. MT. a 11 a 12 a 13 a 1n a 21 a 22 a 23 a 2n
METODE MATRIKS (MATRIKS) Mekanika Rekayasa IV Norma Puspita, ST MT Matriks Matriks adlah susunan bilangan (elemen) yang disusun menurut baris dan kolom sehingga berbentuk persegi panjang Matriks dinotasikan
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Matriks merupakan istilah yang digunakan untuk menunjukkan jajaran persegi panjang dari bilangan-bilangan dan setiap matriks akan mempunyai baris dan kolom. Salah satu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Linier Sistem Persamaan dengan m persamaan dan n bilangan tak diketahui ditulis dengan : Dimana x 1, x 2, x n : bilangan tak diketahui a,b : konstanta Jika SPL
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dipaparkan mengenai konsep dasar tentang matriks meliputi definisi matriks, jenis-jenis matriks, operasi matriks, determinan, kofaktor, invers suatu matriks, serta
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 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 terperinciMATEMATIKA. Sesi MATRIKS CONTOH SOAL A. MATRIKS SATUAN (MATRIKS IDENTITAS)
MATEMATIKA KELAS XII - KURIKULUM GABUNGAN 10 Sesi N MATRIKS A. MATRIKS SATUAN (MATRIKS IDENTITAS) Masih ingat angka 1 kan, setiap bilangan yang dikali satu apakah berubah? Tentunya tidak. Matriks satuan
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 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 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 terperinciDeterminan. Untuk menghitung determinan ordo n terlebih dahulu diberikan cara menghitung determinan ordo 2
Determinan Determinan Setiap matriks bujur sangkar A yang berukuran (nxn) dapat dikaitkan dengan suatu skalar yang disebut determinan matriks tersebut dan ditulis dengan det(a) atau A. Untuk menghitung
Lebih terperinciALJABAR LINIER DAN MATRIKS
ALJABAR LINIER DAN MATRIKS MATRIKS (DETERMINAN, INVERS, TRANSPOSE) Macam Matriks Matriks Nol (0) Matriks yang semua entrinya nol. Ex: Matriks Identitas (I) Matriks persegi dengan entri pada diagonal utamanya
Lebih terperinciMatriks. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Kompetensi Dasar Dan Pengalaman Belajar
Bab 1 Matriks Kompetensi Dasar Dan Pengalaman Belajar Kompetensi Dasar 1.1 Menghayati dan mengamalkan ajaran agama yang dianutnya. 2.1 Menghayati perilaku disiplin, sikap kerjasama, sikap kritis dan cermat
Lebih terperinci3 Langkah Determinan Matriks 3x3 Metode OBE
3 Langkah Determinan Matriks 3x3 Metode OBE Ogin Sugianto sugiantoogin@yahoo.co.id penma2b.wordpress.com Majalengka, 10 Oktober 2016 Selain metode Sarrus dan Minor-Kofaktor, ada satu metode lain yang dapat
Lebih terperinciDalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:
SISTEM PERSAMAAN LINIER Persamaan linier adalah persamaan dimana peubahnya tidak memuat fungsi eksponensial, trigonometri, logaritma serta tidak melibatkan suatu hasil kali peubah atau akar peubah atau
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 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 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 terperinciPart II SPL Homogen Matriks
Part II SPL Homogen Matriks SPL Homogen Bentuk Umum SPL homogen dalam m persamaan dan n variabel x 1, x 2,, x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0 a m1 x 1 + a
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 terperinciMATRIKS. Perhatikan tabel yang memuat data jumlah siswa di suatu sekolah Tabel Jumlah Siswa Kelas Laki-laki Wanita
MATRIKS A. Pengertian Matriks. Pengertian Matriks dan Ordo Matriks Perhatikan tabel yang memuat data jumlah siswa di suatu sekolah Tabel Jumlah Siswa Kelas Laki-laki Wanita Ι ΙΙ ΙΙΙ Dari tabel di atas,
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 terperinciMatriks - Definisi. Sebuah matriks yang memiliki m baris dan n kolom disebut matriks m n. Sebagai contoh: Adalah sebuah matriks 2 3.
MATRIKS Pokok Bahasan Matriks definisi Notasi matriks Matriks yang sama Panambahan dan pengurangan matriks Perkalian matriks Transpos suatu matriks Matriks khusus Determinan suatu matriks bujursangkar
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR
Pokok Bahasan : Sistem persamaan linier Sub Pokok Bahasan : Sistem persamaan linier Eliminasi Gauss Eliminasi Gauss Jordan Penyelesaian SPL dengan invers SISTEM PERSAMAAN LINEAR Tujuan : Menyelesaikan
Lebih terperinciMATRIKS. Matematika. FTP UB Mas ud Effendi. Matematika
MATRIKS FTP UB Mas ud Effendi Pokok Bahasan Transpos suatu matriks Matriks khusus Determinan suatu matriks bujursangkar Invers suatu matriks bujursangkar Penyelesaian set persamaan linier Nilai-eigen dan
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 terperinci4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN
4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN 4.1 Persamaan Garis a. Bentuk umum persamaan garis Garis lurus yang biasa disebut garis merupakan kurva yang paling sederhana dari semua kurva. Misalnya titik A(2,1)
Lebih terperinci6- Operasi Matriks. MEKANIKA REKAYASA III MK Unnar-Dody Brahmantyo 1
6- Operasi Matriks Contoh 6-1 : Budi diminta tolong oleh ibunya untuk membeli 2 kg gula dan 1 kg kopi. Dengan uang Rp. 10.000,- Budi mendapatkan uang kembali Rp. 3.000,-. Dihari yang lain, Budi membeli
Lebih terperinciBAB 2. DETERMINAN MATRIKS
BAB. DETERMINAN MATRIKS DETERMINAN MATRIKS . Definisi DETERMINAN Determinan : produk (hasil kali) bertanda dari unsur-unsur matriks sedemikian hingga berasal dari baris dan kolom yang berbeda, kemudian
Lebih terperinciMENENTUKAN INVERS SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUGMENTASI DAN REDUKSI ABSTRACT
MENENTUKAN INVERS SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUGMENTASI DAN REDUKSI S. E. Wati 1, M. Imran 2, A. Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciMATRIKS Matematika Industri I
MATRIKS TIP FTP UB Mas ud Effendi Pokok Bahasan Matriks definisi Notasi matriks Matriks yang sama Panambahan dan pengurangan matriks Perkalian matriks Transpos suatu matriks Matriks khusus Determinan suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 3) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan invers matriks. 4) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan determinan matriks
1.1 LATAR BELAKANG BAB I PENDAHULUAN Teori matriks merupakan salah satu cabang ilmu aljabar linier yang menjadi pembahasan penting dalam ilmu matematika. Sejalan dengan perkembangan ilmu pengetahuan, aplikasi
Lebih terperinciALJABAR LINIER MAYDA WARUNI K, ST, MT ALJABAR LINIER (I)
ALJABAR LINIER MAYDA WARUNI K, ST, MT ALJABAR LINIER (I) 1 MATERI ALJABAR LINIER VEKTOR DALAM R1, R2 DAN R3 ALJABAR VEKTOR SISTEM PERSAMAAN LINIER MATRIKS, DETERMINAN DAN ALJABAR MATRIKS, INVERS MATRIKS
Lebih terperinciTE 1467 Teknik Numerik Sistem Linear
TE 67 Teknik Numerik Sistem Linear Trihastuti gustinah Bidang Studi Teknik Sistem Pengaturan Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF TEORI ONTOH SIMPULN
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 terperinciPAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier
PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2013/2014 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Sistem Persamaan Linier
Lebih terperinciM AT E M AT I K A E K O N O M I MATRIKS DAN SPL I N S TITUT P ERTA N I A N BOGOR
M AT E M AT I K A E K O N O M I MATRIKS DAN SPL TO N I BAKHTIAR I N S TITUT P ERTA N I A N BOGOR 2 0 1 2 Kesetimbangan Dua Pasar Permintaan kopi bergantung tidak hanya pada harganya tetapi juga pada harga
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 terperinciMATRIKS. Definisi: Matriks adalah susunan bilangan-bilangan yang berbentuk segiempat siku-siku yang terdiri dari baris dan kolom.
Page- MATRIKS Definisi: Matriks adalah susunan bilangan-bilangan yang berbentuk segiempat siku-siku yang terdiri dari baris dan kolom. Notasi: Matriks dinyatakan dengan huruf besar, dan elemen elemennya
Lebih terperinciMATRIKS Matematika Industri I
MATRIKS TIP FTP UB Mas ud Effendi Pokok Bahasan Matriks definisi Notasi matriks Matriks yang sama Panambahan dan pengurangan matriks Perkalian matriks Transpos suatu matriks Matriks khusus Determinan suatu
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 terperinciKatalog Dalam Terbitan (KDT)
Hak Cipta 015 pada Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Dilindungi Undang-Undang MILIK NEGARA TIDAK DIPERDAGANGKAN Disklaimer: Buku ini merupakan buku guru yang dipersiapkan Pemerintah dalam rangka implementasi
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 terperinciSebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk :
Persamaan Linear Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk : a x + a y = b Persamaan jenis ini disebut sebuah persamaan linear dalam peubah x dan y. Definisi
Lebih terperinciAljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 5
Aljabar Linear & Matriks Pert. 5 Evangs Mailoa Pengantar Determinan Menurut teorema 1.4.3, matriks 2 x 2 dapat dibalik jika ad bc 0. Pernyataan ad bc disebut sebagai determinan (determinant) dari matriks
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 terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR
SISTEM PERSAMAAN LINEAR BAB 1 Dr. Abdul Wahid Surhim POKOK BAHASAN 1.1 Pengantar Sistem Persamaan Linear (SPL) 1.2 Eliminasi GAUSS-JORDAN 1.3 Matriks dan operasi matriks 1.4 Aritmatika Matriks, Matriks
Lebih terperinciTEKNIK INFORMATIKA FENI ANDRIANI
EKNIK INFORMIK FENI NDRINI Definisi: Matriks adalah sekumpulan bilangan yang disusun dalam sebuah empat persegi panjang, secara teratur, di dalam baris-baris dan kolom-kolom. a a... a n a a... a n... a
Lebih terperinciKatalog Dalam Terbitan (KDT)
Hak Cipta 05 pada Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Dilindungi Undang-Undang MILIK NEGARA TIDAK DIPERDAGANGKAN Disklaimer: Buku ini merupakan buku guru yang dipersiapkan Pemerintah dalam rangka implementasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Repeated Measurement Dalam repeated measurement setiap perlakuan menunjukkan pengukuran terhadap satu sampel (unit eksperimen ) atau beberapa sampel yang memiliki karakter sama
Lebih terperinciAljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 4
Aljabar Linear & Matriks Pert. 4 Evangs Mailoa Sistem Persamaan Linier & Matriks 1. Matriks dan Operasi Matriks 2. Pengantar Sistem Persamaan Linier 3. Eliminasi Gaus 4. Invers: Aturan Aritmatika Matriks
Lebih terperinciuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg
uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd Qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg
Lebih terperinciBAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER
BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER 4.1 PERSAMAAN LINIER Misalnya x 2 Matematika analitik membicarakan ilmu ukur secara aljabar. Garis lurus pada bidang x 1 dan x 2 dapat dinyatakan sebagai persamaan a 1 x
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 terperinciPenerapan Steganografi Metode Least Significant Bit (LSB) dengan Invers Matriks Pada Citra Digital
Editor: Setyawan Widyarto, ISSN: 2477-5894 9 Penerapan Steganografi Metode Least Significant Bit (LSB) dengan Invers Matriks Pada Citra Digital Eza Budi Perkasa 1, Lukas Tommy 2, Dwi Yuny Sylfania 3, Lianny
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 terperinciMATRIKS KUASIDEFINIT SUGENG MULYADI
MATRIKS KUASIDEFINIT SUGENG MULYADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2009 ABSTRAK SUGENG MULYADI. Matriks Kuasidefinit. Dibimbing oleh FARIDA
Lebih terperinciMATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)
MATRIKS DAN OPERASINYA Nurdinintya Athari (NDT) MATRIKS DAN OPERASINYA Sub Pokok Bahasan Matriks dan Jenisnya Operasi Matriks Operasi Baris Elementer Matriks Invers (Balikan) Beberapa Aplikasi Matriks
Lebih terperinciMODUL PRAKTIKUM ALJABAR LINIER
2012 MODUL PRAKTIKUM ALJABAR LINIER LABORATORIUM MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM NIVERSITAS NEGERI GORONTALO KATA PENGANTAR Penuntun Praktikum dirancang untuk memberikan tuntunan
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR Bentuk umum persamaan linear dengan n peubah diberikan sebagai berikut : a1 x1 + a2 x2 +... + an xn = b ; a 1, a 2,..., a n R merupakan koefisien dari persamaaan dan x 1,
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 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 terperinciDIKTAT 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 terperinciMATRIKS MEDIA PEMBELAJARAN. Kompetensi. Definisi. Jenis Jenis Matriks. Kesamaan 2 Matriks. Oprasi Pada Matriks. Referensi. Readme. Author. Exit.
Kompetensi MEDIA PEMBELAJARAN Definisi Jenis Jenis Matriks Kesamaan 2 Matriks Oprasi Pada Matriks Referensi Readme Author Exit Home MATRIKS Matematika SMA/MA Kelas X-MIA Semester 1 Berdasarkan Kurikulum
Lebih terperinciSolusi Sistem Persamaan Linear Ax = b
Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b Kie Van Ivanky Saputra April 27, 2009 K V I Saputra (Analisis Numerik) Kuliah Sistem Persamaan Linier c April 27, 2009 1 / 9 Review 1 Substitusi mundur pada sistem
Lebih terperinciTrihastuti Agustinah
TE 9467 Teknik Numerik Sistem Linear Trihastuti Agustinah Bidang Studi Teknik Sistem Pengaturan Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF TEORI CONTOH 4 SIMPULAN
Lebih terperinciKAJIAN METODE KONDENSASI CHIO PADA DETERMINAN MATRIKS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 279 284. KAJIAN METODE KONDENSASI CHIO PADA DETERMINAN MATRIKS Adrianus Sumitro, Nilamsari Kusumastuti, Shantika Martha
Lebih terperinciNama : Diana Rahmah NIM : Kelas : Matkom 3D. Universtias Muhammadiyah Malang MATRIKS. 1. Jika B=[ b 5
Nama : Diana Rahmah NIM : 2040060355 Kelas : Matkom 3D Universtias Muhammadiyah Malang MATRIKS. Jika B=[ b 5 2b] merupakan matriks yang mempunyai invers, maka hasil kali semua nilai b yang mungkin sehingga
Lebih terperinciSebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini.
. INVERS MTRIKS Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini. a. RNK MTRIKS Matriks tak nol dikatakan mempunyai rank r jika paling
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciMATEMATIKA INFORMATIKA 2 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS GUNADARMA FENI ANDRIANI
MATEMATIKA INFORMATIKA 2 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS GUNADARMA FENI ANDRIANI SAP (1) Buku : Suryadi H.S. 1991, Pengantar Aljabar dan Geometri analitik Vektor Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor Susunan
Lebih terperinciMODUL 3 FAKTORISASI LU, PARTISI MATRIK DAN FAKTORISASI QR
MODUL 3 FAKTORISASI LU, PARTISI MATRIK DAN FAKTORISASI QR KOMPETENSI: 1. Memahami penggunaan faktorisasi LU dalam penyelesaian persamaan linear.. Memahami penggunaan partisi matrik dalam penyelesaian persamaan
Lebih terperinci02-Pemecahan Persamaan Linier (1)
-Pemecahan Persamaan Linier () Dosen: Anny Yuniarti, M.Comp.Sc Gasal - Anny Agenda Bagian : Vektor dan Persamaan Linier Bagian : Teori Dasar Eliminasi Bagian 3: Eliminasi Menggunakan Matriks Bagian 4:
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 terperinciSEMINAR NASIONAL BASIC SCIENCE II
ISBN : 978--97-- PROSEDING SEMINAR NASIONAL BASIC SCIENCE II Konstribusi Sains Untuk Pengembangan Pendidikan, Biodiversitas dan Metigasi Bencana Pada Daerah Kepulauan SCIENTIFIC COMMITTEE: Prof. H.J. Sohilait,
Lebih terperinciE-learning matematika, GRATIS
A. Pengertian Matriks Editor Penusun : Sulistowati, S.Pd. ; Sumani, S.Pd. : Drs. Keto Susanto, M.Si. M.T. ; Istijab, S.H. M.Hum. Imam Indra Gunawan, S.Si.. Pengertian Matriks dan Ordo Matriks Matriks ang
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 terperinciMinggu II Lanjutan Matriks
Minggu II Lanjutan Matriks Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Tujuan Instruksional Umum Tujuan Instruksional Khusus Jumlah Pertemuan : Matriks : A. Transformasi Elementer. Transformasi Elementer pada baris
Lebih terperinci2016 SRIWIJ MODUL PRAKTIKUM ALJABAR LINIER PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN 2016 SRIWIJAYA
2016 SRIWIJ MODUL PRAKTIKUM ALJABAR LINIER PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN 2016 SRIWIJAYA KATA PENGANTAR Assalamu alaikum warahmatullahi wabarakatuh Puji syukur kehadirat Allah
Lebih terperinci