BAB III TENSOR. Berdasarkan uraian bab sebelumnya yang telah menjelaskan beberapa

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III TENSOR. Berdasarkan uraian bab sebelumnya yang telah menjelaskan beberapa"

Transkripsi

1 BAB III TENSOR Berdasarkan uraian bab sebelumnya yang telah menjelaskan beberapa istilah dan materi pendukung yang berkaitan dengan tensor, pada bab ini akan dijelaskan pengertian dasar dari tensor. Tensor merupakan generalisasi dari bentuk skalar dan vektor, sehingga jika tensor dengan dim = 0 maka disebut skalar, sedangkan jika tensor dengan dim = 1 maka disebut vektor. Pada bagian ini terlebih dahulu akan dijelaskan konsep ruang berdimensi hingga atau lebih dikenal dengan ruang Euclid. Selanjutnya dalam ruang tersebut akan mendefinisikan tensor-tensor kovariant, kontavariant dan campuran. 3.1 Ruang Berdimensi Hingga/Ruang- Euclid Definisi 3.1 Jika Z, maka tupel--terorde (ordered--tupel) adalah suatu pasangan terurut bilangan real 1, 2,,. Himpunan semua bilangan pasangan terurut- dinamakan ruang- dan dinyatakan dengan. Suatu kurva pada suatu ruang- adalah himpunan titik-titik yang memenuhi buah persamaan, yaitu =, dimana adalah parameter dan = 1, 2,,. Misalkan adalah subruang dari dengan <, maka adalah himpunan yang memenuhi buah persamaan yaitu = 1, 2,, dimana, = 1, 2,, menyatakan buah parameter dan = 1, 2,,. Kasus khusus, jika = 1, maka disebut hypersurface pada ruang.

2 18 1, 2,, disebut membentuk suatu sistem koordinat di. Setiap = 1, 2,, menyatakan sebagai titik pada ruang, sedangkan = {,,, } menjadi basis untuk, dengan kata lain R = Misalkan ada suatu transformasi,, dimana 1, 2,, =. Sehingga diperoleh persamaan 1 = 1 1, 2,, 2 = 2 1, 2,, 1 = 1, 2,, Atau = 1, 2,,, dimana = 1, 2,,. Transformasi tersebut dikenal sebagai transformasi koordinat yang terdiri dari buah persamaan. Karena persamaan (1) belum tentu bebas linear maka nilai Jacobian atau determinan Jacobinya tidak sama dengan nol. = 0 Dalam bentuk vektor (seperti vektor berarah atau vektor kecepatan), contoh vektor kontravariant adalah posisi sebuah objek relatif kesuatu tempat kedudukan, atau setiap turunan dari suatu posisi yang berhubungan dengan waktu,

3 19 termasuk kecepatan, akselerasi dan hentakan. Dalam notasi Einstein, komponen kontravariant memiliki indeks-indeks pada bagian atas, seperti =. Selanjutnya akan dijelaskan mengenai tensor kontravariant rank satu atau yang lebih dikenal dengan tensor kontravariant. 3.2 Vektor Kontravariant Definisi 3.2 Fungsi dalam sistem koordinat,,, disebut vektor kontravariant jika pada suatu transformasi koordinat, sehingga fungsi akan ditransformasikan menjadi = =1, = 1,2,, 2 dimana merupakan fungsi dalam sistem koordinat 1, 2,,. = disebut komponen vektor kontravariant atau tensor kontravariant rank satu atau order satu. Untuk suatu vektor dual, vektor kovariant biasanya muncul ketika dikonstruksi gradien dari suatu fungsi (effektifnya pembagian dengan suatu vektor). Dalam notasi Einstein, komponen kovariant memiliki indeks-indeks pada bagian bawah, seperti =.

4 Vektor Kovariant Definisi 3.3 Fungsi dalam sistem koordinat,,, disebut vektor kovariant jika pada suatu transformasi koordinat, sehingga fungsi akan ditransformasikan menjadi = =1, = 1,2,, 3 dimana merupakan fungsi dalam sistem koordinat 1, 2,,. = disebut komponen vektor kovariant atau tensor kovariant rank satu atau order satu. 3.4 Invariant Definisi 3.4 Suatu fungsi =,,, disebut invariant jika pada suatu transformasi koordinat, sehingga fungsi akan ditransformasikan menjadi = 4 Contoh: Jika adalah suatu vektor kontravaiant dan adalah suatu vektor kovariant, maka adalah suatu invariant. Perhatikan bentuk,

5 21 = = = = = = Karena indeks sembarang, maka berlaku dengan memilih =. Diperoleh adalah suatu invariant. menjadi Misalkan untuk tensor kontravariant rank dua, maka sifat transformasinya 1 2 = =1 1 =1, 1, 2 = 1,2,, sehingga bentuk umum transformasi tensor kontravariant rank adalah 1 2 = = =1 1 =1 dimana 1, 2,, = 1,2,, dengan 1 2 = 〱 2 adalah komponen tensor kontravariant rank. menjadi Sekarang untuk tensor kovariant rank dua, maka sifat transformasinya

6 = や =1 1 =1, 1, 2 = 1,2,,, sehingga bentuk umum transformasi tensor kovariant rank adalah 1 2 = = =1 1 =1 dimana 1, 2,, = 1,2,, dengan 1 2 = adalah komponen tensor kovariant rank. Setelah mengetahui definisi dari komponen-komponen kontravariant dan kovariant rank, selanjutnya akan didefinisikan tensor pada Definisi 3.5 berikut. 3.5 Tensor Definisi Misalkan ruang vektor dan misalkan = +,,,,, ; R ( untuk, sedangkan untuk ). Unsur-unsur dari disebut tensor pada yang berjenis,. 2. Jika maka disebut tensor. 3. Misalkan dan 2 2 2, hasilkali tensor dari 1 dan 2 adalah tensor didefinisikan oleh 1 2 1,, 1, 1,, 2, 1,, 1, 1,, 2 = 1 1,, 1, 1,, 1, 1,, 2 2 1,, 2, 1,, 2 dimana, dan,.

7 23 Contoh Jika adalah tensor jenis 0, 2 pada maka tensor mempunyai komponenkomponen =, adalah suatu matriks. Dengan cara inilah menghubungkan bentuk bilinear dengan suatu matriks. Misalnya, dalam R 2 bentuk bilinear, = (dimana =, dan =, ) dihubungkan ke bentuk matriks. Dalam konsep tensor, suatu tensor campuran adalah tensor yang bukan jenis kovariant kuat maupun kontravariant kuat. Berdasarkan definisi tensor selanjutnya akan didefinisikan tensor campuran. Definisi Tensor Campuran Fungsi dalam sistem koordinat,,, disebut tensor campuran yang memiliki komponen kontravariant rank satu dan komponen kovariant rank satu, jika pada suatu transformasi koordinat fungsi ditransformasikan menjadi = =1 =1, 晜, = 1,2,, dimana merupakan fungsi dalam sistem koordinat 1, 2,,. Diperoleh = adalah komponen tensor campuran. Kemudian, untuk fungsi disebut tensor campuran yang memiliki komponen kontravariant rank dan komponen kovariant rank, jika pada suatu transformasi koordinat fungsi ditransformasikan menjadi

8 = Diperoleh 楜 = adalah komponen tensor campuran order, Contoh: Akan ditunjukkan bahwa adalah suatu tensor campuran. Sekarang perhatikan persamaan transformasi berikut = = = dimana 1, = = 0, dan 1, = =. 0, Jadi, bahwa tensor merupakan tensor campuran dengan kontravariant dan kovariant masing-masing rank satu. 3.6 Tensor Simetri dan Antisimetri Misalkan 1 2 sebarang tensor kontravariant,berlaku 1. Jika 1 2 = 2 1 maka 1 2 disebut simetri terhadap pertukaran indeks 1 dan Jika 1 2 = 2 1 maka 1 2 disebut antisimetri terhadap pertukaran indeks 1 dan 2.

9 25 Demikian juga berlaku untuk tensor kovariant. Misalkan 1 2 tensor kovariant sebarang, berlaku 1. Jika 1 2 = 2 1 maka 1 2 disebut simetri terhadap pertukaran indeks 1 dan Jika 1 2 = 2 1 maka 1 2 disebut antisimetri terhadap pertukaran indeks 1 dan 2. Sekarang perhatikan, jika 1 2 adalah suatu tensor simetri dan 1 2 adalah suatu tensor antisimetri, maka = 0. Setiap tensor selalu dapat dinyatakan sebagai penjumlahan dari tensor simetri dengan tensor antisimetri. Contoh: Misalkan suatu tensor umum 1 2 sebarang dan pertukaran antara indeks 1 dan 2. Sekarang bentuk tensor menjadi 1 2 = Tensor memiliki bagian simetri dan antisimetri yang didefinisikan sebagai 1 2 = = Sehingga persamaan (5) dapat ditulis dalam bentuk 1 2 =

10 26 Semua sifat-sifat yang berlaku pada vektor, akan berlaku pula pada tensor. Hal ini dikarenakan operator-operator yang berlaku dan digunakan pada tensor merupakan bentuk generalisasi dari operator-operator yang berlaku pada vektor. Berikut akan dijelaskan operasi-operasi dasar yang berlaku pada tensor. 3.7 Operasi-Operasi Dasar pada Tensor 1. Penjumlahan Penjumlahan dari dua tensor atau lebih yang memiliki rank dan jenis yang sama (sebagai contoh: Misalkan tensor A dan B banyaknya indeks kontravariant dan banyaknya indeks kovariant sama) akan menghasilkan tensor yang memiliki rank dan jenis yang sama pula. Misalkan 1 2 dan 1 2 merupakan tensor dalam sistem koordinat,,,, maka 1 2 = Bukti: Ambil sebarang tensor 1 2 dan 1 2 dalam sistem koordinat,,,, maka = = + = =

11 27 adalah merupakan tensor juga. Pada operasi penjumlahan ini berlaku juga sifat komutatif dan assosiatif. 2. Pengurangan Selisih dari dua tensor atau lebih yang memiliki rank dan jenis yang sama adalah tensor dengan rank dan jenis yang sama pula. Misalkan 1 2 dan 1 2 merupakan tensor dalam sistem koordinat,,,, maka 1 2 = merupakan tensor juga. Bukti: Ambil sebarang tensor 1 2 dan 1 2 dalam sistem koordinat,,,, maka = = = = 3. Perkalian (Outer Multiplication) Hasil kali dua tensor adalah tensor dimana ranknya merupakan jumlah dari rank tensor-tensor tersebut. Komponen tensor ini disebut outer product. Sebagai contoh, = adalah outer product dari dan 3 2. Tetapi, tidak semua bentuk tensor dapat dinyatakan sebagai hasil kali dari dua

12 28 tensor yang ranknya lebih sederhana. Contohnya 1, tensor tersebut tidak dapat dinyatakan sebagai hasil kali dari dua tensor yang ranknya lebih sederhana atau rendah karena tensor 1 merupakan bentuk tensor yang lebih sederhana. Begitupun dengan tensor Kontraksi Misalkan adalah suatu tensor campuran yang memiliki rank lima, dengan kontravariant rank dua dan kovariant rank tiga. Jika salah satu indeks kovariant sama dengan salah satu indeks kontravariant, maka rank tensor tersebut akan berkurang sebanyak dua. Artinya, bentuk merupakan tensor yang memiliki rank tiga. Proses demikian lebih dikenal sebagai kontraksi tensor. Contoh: Untuk memperlihatkan contoh diatas yang memperoleh rank tiga, perhatikan tensor Bentuk transformasi dari tensor adalah ㄱ = = = Dari koefisien transformasi tersebut jelas bahwa merupakan suatu tensor rank tiga, yaitu kontravariant rank satu dan kovariant rank dua.

13 29 Jika adalah suatu tensor kontravariant rank satu, dan jika adalah suatu invariant, maka = merupakan suatu tensor kovariant rank dua. 5. Perkalian Dalam (Inner Multiplication) Misalkan dan merupakan tensor dalam sistem koordinat,,,, maka disebut outer product. Misalkan =, sehingga diperoleh atau dengan memisalkan = dan =, sehingga diperoleh bentuk tensor. Dengan menggunakan proses outer multiplication dan kontraksi, dapat diperoleh tensor baru yang disebut inner product. Proses ini disebut inner multiplication. Pada inner dan outer multiplication berlaku juga sifat komutatif dan assosiatif. 6. Hukum Qoutient a). Jika 1 2 adalah suatu tensor kontravariant rank, dan jika berlaku = yang merupakan tensor kontravariant rank +, maka 1 2 adalah tensor kontravariant rank. b). Jika 1 2 adalah suatu tensor kontravariant rank, dan jika berlaku =

14 30 yang merupakan tensor campuran kontravariant rank dan kovariant rank, maka 1 2 adalah tensor kovariant rank. c). Jika 1 2 adalah suatu tensor kovariant rank, dan jika berlaku = yang merupakan tensor kovariant rank +, maka 1 2 adalah tensor kovariant rank. 3.8 Tensor Metrik Pada koordinat,, turunan dari panjang busur diperoleh dari = + +. Dengan mentransformasikannya ke bentuk koordinat kurvilinear umum menjadi =. 6 Sehingga ruang yang memuat persamaan jarak diatas disebut ruang Euclid dimensi 3. Berikut ini merupakan perumuman ke ruang dimensi dengan sistem koordinat,,,. Definisikan suatu elemen garis pada ruang dimensi yang dibentuk oleh bentuk kuadratik, disebut bentuk metrik atau metrik, = atau = dengan, = 1,2,, dan 11 1 det = 0. 1

15 31 Misalkan terdapat suatu transformasi koordinat dari ke sedemikian sehingga bentuk metrik ditransformasikan menjadi Persamaan (7) disebut sebagai ruang Euclid dimensi- atau secara umum dikenal dengan ruang Riemann. Jumlah merupakan komponen-komponen dari tensor kovariant rank dua yang disebut tensor metrik atau fundamental tensor. 3.9 Tensor Konjugat Misalkan merupakan tensor metrik dan = 0 menotasikan sebagai determinan dengan elemen-elemen dari. Definisikan sebagai berikut = kofaktor dari maka adalah kontravariant tensor simetrik rank dua disebut konjugat atau reciprocal tensor dari Asosiasi Tensor Misalkan sebarang tensor campuran pada ruang dimensi- dengan jenis, atau dengan komponen kontravariant rank dan komponen kovariant, dimana notasi, digunakan untuk menotasikan rank + dengan indeks batas atas dan indeks batas bawah.

16 32 Suatu tensor jenis, dikatakan indeks naik jika jenis, diubah ke jenis + 1, 1. Sedangkan tensor jenis, dikatakan indeks turun jika jenis, diubah ke jenis 1, + 1. Contoh: Misalkan tensor kovariant dengan jenis 0, 1. Jika indeksnya dinaikkan diperoleh tensor dengan jenis 1, 0. Tanda titik memperlihatkan posisi awal yang indeksnya berubah. Agar tidak menimbulkan kebingungan dalam hal pembacaan indeks, biasanya tanda titik dihilangkan; sehingga menjadi. Perkalian tensor kontravariant dengan tensor metrik diperoleh sebarang tensor kovariant. Contoh: = atau =. Sedangkan perkalian tensor kovariant dengan tensor metrik diperoleh sebarang tensor kontravariant. Contohnya: = atau =. Seluruh tensor yang dihasilkan dari perkalian dengan tensor metrik disebut dengan associated tensors Panjang dan Sudut Antara Dua Vektor Misalkan dan sebarang vektor pada ruang dimensi dan adalah suatuinner product, maka panjang vektor adalah

17 33 = = = dan sudut antara dan didefinisikan sebagai berikut Contoh: cos =. Buktikan sudut-sudut berikut 12, 23 dan 31 dalam suatu kurva koordinat yang didefinisikan sebagai berikut cos 12 = , cos 12 = , cos 12 = Solusi. Misalkan kasus untuk sepanjang koordinat 1 sehingga 2 dan 3 berupa konstanta, maka bentuk metriknya menjadi, 2 = = Sehingga tangen vektor sepanjang kurva 1 adalah 1 = Sedangkan untuk tangen vektor sepanjang kurva 2 dan 3 masing-masing adalah 2 = dan 1 = Selanjutnya, cosinus sudut 12 diantara 1 dan 2 adalah cos 12 = 1 2 = = cosinus sudut 23 diantara 2 dan 3 adalah cos 23 = 2 3 = = cosinus sudut 31 diantara 3 dan 1 adalah

18 34 cos 31 = 3 1 = = Pada subbagian berikut akan dijelaskan mengenai konsep differensial yang berlaku pada tensor. Tidak berbeda jauh dengan differensial vektor namun pada differensial tensor ini membutuhkan konsep dasar yang mendukung yaitu simbol Christoffel Differensial Tensor Proses differensial tensor adalah suatu generalisasi proses differensial yang biasa dikenal dalam differensial fungsi. Pada analisis tensor dikenal dua jenis differensial yang biasa digunakan yaitu 1. Differensial Kovariant 2. Differensial Intrinsik Terlebih dahulu akan dijelaskan tentang differensial kovariant, kemudian akan dibahas hubungan-hubungan antara differensial kovariant dengan differensial intrinsik. 1. Differensial Kovariant Sebelum masuk pada pembahasan differensial kovariant, perlu diketahui tentang simbol Christoffel. Definisi (simbol Christoffel) Misalkan sebarang tensor metrik pada ruang Riemann dimensi-, maka a) Simbol Christoffel dari jenis pertama, yang dinotasikan dengan Γ,, didefinisikan sebagai berikut

19 35 Γ, =, = b) Simbol Christoffel dari jenis kedua, yang dihubungkan dengan persamaan Γ, dan dinotasikan dengan Γ Γ didefinisikan sebagai berikut = = Γ, = 1 Γ,1 + + Γ, =1 Untuk transformasi = 1, 2,,, simbol Christoffel Γ dalam sistem koordinat ke ditransformasikan oleh = Γ 2 + 쳌 8 dimana bentuk pertama pada sebelah kanan adalah penjumlahan pada indeksindeks,, dan bentuk kedua adalah penjumlahan pada indeks. Persamaan (8) disebut transformasi simbol Christoffel. Sekarang, dengan menggunakan simbol Christoffel dapat didefinisikan differensial kovariant. Definisi Misalkan dan masing-masing adalah vektor kontravariant dan kovariant, maka a) Differensial kovariant dari sebarang vektor kontravariant didefinisikan sebagai berikut ; = + Γ b) Differensial kovariant dari sebarang vektor kovariant didefinisikan sebagai berikut

20 36 ; = Γ Catatan: Tanda (;) menyatakan sebagai differensial kovariant vektor atau tensor rank satu. Perhatikan bahwa ; dan ; masing-masing adalah tensor, sehingga jika terdapat transformasi koordinat, maka transformasi dari ; dan ; 晜 masing-masing adalah ; = ; dan ; = ;. Generalisasi proses differensial kovariant untuk tensor yang memiliki rank lebih tinggi sebagai berikut: a) Differensial kovariant terhadap tensor kontravariant rank 1 2 ; = Γ Γ b) Differensial kovariant terhadap tensor kovariant rank 1 2 ; = 1 2 Γ Γ c) Differensial kovariant terhadap tensor campuran kontravariant rank dan kovariant rank ; = 2 + Γ Γ Γ Γ Sifat-sifat Differensial Kovariant

21 37 Teorema Misalkan dan adalah tensor kontravariant rank satu, adalah tensor metrik rank dua dan adalah suatu invariant, maka berlaku sifat-sifat differensial kovariant berikut 1. ; = ; + ; 2. ; = ; + ; 3. ± ; = ; 4. ; ± ; = + Γ + Γ = 0 ; = 0 5. Jika = ; ; maka ; + ; + ; = 0 6. Jika invariant, maka gradien dari adalah = grad = ; = dimana ; adalah differensial kovariant invariant terhadap. 7. Divergensi dari adalah kontraksi dari differensial kovariant, sebagai contohnya adalah kontraksi dari ;. Diperoleh 8. Curl dari tensor adalah = ; = 1 ; ; = 9. Misalkan adalah suatu invariant, maka Laplacian dari adalah divergensi dari grad atau 2 = ; = 1

22 38 Bukti: 1. Misalkan dan masing-masing adalah tensor kontravariant rank satu. Sehingga differensial kovariant terhadap perkalian dua tensor tersebut adalah ; = + Γ = + + Γ + Γ = = = ; + ; Jadi, untuk setiap perkalian dua tensor kontravariant rank satu, differensial kovariantnya adalah ; = ; + ;. 2. Misalkan dan masing-masing adalah tensor kontravariant dan tensor kovariant rank satu. Sehingga differensial kovariant terhadap perkalian dua tensor tersebut adalah ; = + Γ Γ = + + = + +

23 39 = + + = ; + ; Jadi, untuk setiap perkalian tensor kontravariant rank satu dengan tensor kovariant rank satu, differensial kovariantnya adalah ; = ; + ; 3. Misalkan dan merupakan tensor kontravariant rank satu. Sehingga differensial kovariant terhadap penjumlahan maupun pengurangan kedua tensor tersebut ± adalah ± ; = ± + Γ ± = = = ; ± + Γ ± Γ + Γ ± + Γ ± ; Jadi, untuk setiap penjumlahan maupun pengurangan dua tensor kontravariant rank satu, differensial kovariantnya adalah 4. Sebelum membuktikan ; ± ; = ; ± ; = 0, akan ditunjukkan bahwa = Γ Γ. Perhatikan bahwa = = 0, maka berdasarkan sifat differensial parsial pada suatu vektor diperoleh bahwa

24 40 = + = 0. Akibatnya, = 4.1 Jika persamaan (4.1) dikalikan dengan, maka = =, +, =,, = = Γ Γ 4.2 Karena berlaku untuk semua jenis tensor maka persamaan (4.2) berlaku pula untuk persamaan = Γ Γ 4.3 Sekarang misalkan dan masing-masing adalah tensor metrik kontravariant rank dua dan tensor metrik kovariant rank dua. Sehingga differensial kovariant terhadap tensor metrik dan adalah ; = + Γ + Γ = Γ Γ + Γ + Γ = 0 ; = Γ Γ

25 41 = ; ; = = Jadi, untuk setiap tensor metrik kontravariant rank dua dan kovariant rank dua, maka differensial kovariantnya adalah ; = + Γ + Γ = 0 dan ; = 0 5. Ambil sebarang tensor kovariant rank dua dan differensial kovariant terhadap tensor kovariant, katakanlah ; dan ;. Jika berlaku = ; ; akan ditunjukkan bahwa ; + ; + ; = 0. ; = ; ; ; = ; ; ; = ; 〱 ; Sehingga ; + ; + ; = ; ; + ; ; + ; ; = 0 Jika = ; ; maka ; + ; + ; = Misalkan suatu invariant pada sistem koordinat,,,, sehingga dapat dikonstruksi menjadi =. Sekarang perhatikan = = ; = ; Berdasarkan differensial kovariant sifat 2, maka persamaan (*) menjadi

26 42 = ; + ; = + Γ + Γ = + Γ Γ Dengan menggunakan pertukaran indeks antara dan, yang berlaku Γ = Γ, maka persamaan (**) menjadi = = Jadi, untuk setiap invariant, berlaku + Γ Γ = = grad = ; = dimana ; adalah differensial kovariant invariant terhadap. 7. Sebelumnya akan dibuktikan Γ = ln. Misalkan determinan dari adalah =. Berdasarkan determinan tersebut diperoleh =,, dimana, adalah kofaktor-kofaktor dari. Karena, tidak memuat secara eksplisit, maka berlaku =,. Sehingga berlaku _ = =, = =, +,

27 43 = + = 2 = 2Γ 1 = Γ 2 Γ = ln 9 Misalkan sebarang tensor kontravariant rank satu. Divergensi dari didefinisikan sebagai kontraksi dari differensial kovariant terhadap pada tensor. Sehingga berlaku = ; Berdasarkan persamaan (9), maka = + Γ 扣 = + ln = + 1 = 1 Jadi, untuk setiap tensor kontravariant rank satu, divergensi dari tensor adalah = ; = Misalkan dan merupakan tensor kovariant rank satu. Dengan menggunakan differensial kovariant terhadap masing-masing tensor diperoleh ; = Γ dan ; = Γ 10 Berdasarkan persamaan (10), maka diperoleh

28 44 ; ; = Γ Γ = Γ + Γ = Γ + Γ = Jadi, untuk setiap dua tensor kovariant rank satu dan berlaku differensial kovariant terhadap kedua tensor tersebut, maka curl dari adalah curl = ; ; = 9. Misalkan adalah suatu invariant, diketahui bahwa gradien dari adalah = grad =, juga tensor kovariant rank satu didefinisikan sebagai differensial kovariant dari, katakanlah ;. Tensor kontravariant rank satu yang dihubungkan dengan ; adalah =. Berdasarkan pembuktian sifat no 6. diatas diperoleh bahwa 2. Differensial Intrinsik 2 = = 1 Misalkan = dinotasikan sebagai persamaan parametrik dari suatu kurva pada permukaan yang didefinisikan oleh persamaan parametrik = 1, 2, maka dapat menyatakan kurva permukaan dalam geometri ruang karena permukaan kurva dapat direpresentasikan dalam koordinat ruang yang

29 45 melalui persamaan = 1, 2 =. Ingat kembali bahwa untuk = sebarang kurva, maka differensial intrinsik dari suatu vetor sepanjang didefinisikan sebagai inner product dari differensial kovariant dengan tangent vetor pada. Definisi Misalkan adalah sebarang tensor campuran, maka differensial intrinsik pada tensor terhadap parameter adalah = ;. Untuk differensial intrinsik orde dua pada tensor terhadap parameter adalah = ; ; 1 2 ; Sifat-sifat Differensial Kovariant Teorema Misalkan dan adalah tensor kontravariant rank satu, adalah tensor metrik rank dua dan adalah suatu invariant, maka berlaku sifat-sifat differensial intrinsik berikut 1. = + Γ 2. = Γ 3. = = 0 4. = 2 + Γ 2

30 ± = ± = + Bukti 1. Misalkan sebarang tensor kontravariant rank satu. Sehingga differensial intrinsik pada terhadap parameter adalah = ; = + Γ = + Γ = + Γ Jadi, untuk setiap tensor kontravariant rank satu, differensial intrinsik pada tensor terhadap parameter adalah = + Γ 2. Misalkan sebarang tensor kovariant rank satu. Sehingga differensial intrinsik pada tensor terhadap parameter adalah = ; = Γ = Γ = Γ

31 47 Jadi, untuk setiap tensor kovariant rank satu, differensial intrinsik pada tensor terhadap parameter adalah 3. Akan ditunjukkan = Γ = = 0. Berdasarkan sifat differensial kovariant, yaitu ; = 0 dan ; = 0, serta definisi differensial intrinsik, mengakibatkan = ; = 0 = ; = 0 4. Misalkan adalah differensial terhadap parameter. Sehingga jika bentuk didifferensial-intrinsikkan menjadi = ; = + Γ = + Γ 5. Misalkan dan merupakan tensor kontravariant rank satu. Sehingga differensial intrinsik pada penjumlahan maupun pengurangan kedua tensor tersebut terhadap parameter adalah ± = ± 가 ; = ; ± ;

32 48 = 瑰 ; ± ; = ± Jadi, untuk setiap penjumlahan maupun pengurangan dua tensor kontravariant rank satu, maka bentuk differensial intrinsik terhadap parameter adalah ± = ± 6. Misalkan dan masing-masing adalah tensor kontravariant rank satu. Sehingga bentuk differensial intrinsik pada perkalian dua tensor tersebut terhadap parameter adalah = ; = ; + ; = ; + ; = ; + ; = + Jadi, untuk setiap perkalian dua tensor kontravariant rank satu, maka differensial intrinsik terhadap parameter berbentuk 愰 = + Hubungan antara differensial kovariant dengan differensial intrinsik adalah sebagai berikut. Misalkan sebarang tensor kontravariant rank satu, sehingga

33 49 = ; + Γ = ; + Γ ; = + Γ + Γ + Γ = + Γ + Γ + Γ 11 Selanjutnya pehatikan persamaan berikut ; = ; ; = + Γ ; = ; + Γ ; Γ ; 12 Dari persamaan (11) dan (12) diperoleh bahwa differensial kovariant dengan differensial intrinsik tidaklah bersifat komutatif satu sama lain. Artinya ; ;. Pada differensial intrinsik tidak memiliki sifat komutatif, sebab: misalkan dan masing-masing adalah sebarang parameter, maka untuk parameter berlaku = ; = + Γ = + Γ

34 50 = ; 獦 + Γ ; Sedangkan untuk parameter berlaku = ; + Γ ; 13 = ; = + Γ = + Γ = ; + Γ 〱 ; = ; + Γ ; 14 Sehingga dari persamaan (13) dan (14) diperoleh bahwa Persamaan Geodesik Pada ruang Euclid, jarak terpendek antara dua titik adalah suatu garis lurus. Pada bagian ini akan dibahas mengenai generalisasi pengertian jarak terpendek di antara dua titik dalam suatu ruang Riemann. Untuk sistem koordinat umum di pada dimensi- = 1, 2,,, persamaan goedesik (garis terpendek antara dua titik) diberikan oleh

35 Γ = 0 penjumlahan pada indeks-indeks, = 1, 2,,, dimana adalah panjang busur dan Γ adalah simbol Christoffel dari jenis kedua. Untuk kasus bagaimana persamaan geodesik untuk koordinat cartesius di ruang Euclid, jika koeffisien jaraknya konstan; maka turunannya nol, dan simbol Christoffel juga nol. Akibatnya, persamaan geodesiknya berbentuk 2 2 = 0 untuk solusi adalah = + (garis lurus). Sebarang sistem koordinat yang simbol-simbol Christoffelnya Γ = 0 adalah sistem koordinat geodesik Curvature Tensor Definisi maka R Jika Γ simbol Christoffel pada dan R = Γ Γ + Γ =1 Γ Γ Γ disebut sebagai Riemann-Christoffel tensor, yang lebih dikenal dengan nama curvature tensor. Kasus khusus, jika suatu ruang yang memiliki curvature tensor nol atau R maka ruang tersebut dikatakan sebagai ruang Euclid. =1 = 0, Definisi Misalkan R sebarang curvature tensor. Jika R dikontraksi terhadap salah satu indeksnya misalkan terhadap indeks dan sehingga berlaku

36 52 R = Γ Γ + Γ =1 Γ Γ Γ =1 Jika dikontraksi terhadap indeks dan sehingga berlaku R = Γ Γ + Γ =1 Γ Γ Γ =1 Maka curvature tensor R disebut Ricci tensor dan dinotasikan sebagai R. Definisi Misalkan R adalah suatu Ricci tensor dan adalah tensor metrik kontravariant rank dua, maka curvature skalar didefinisikan sebagai R = R Sedangkan, jika R adalah suatu curvature tensor dan h adalah tensor metrik kovariant rank satu, maka curvature tensor kovariant didefinisikan sebagai R h = h R. = Tensor Relatif Tensor-tensor yang telah dipelajari pada subbab-subbab sebelumnya merupakan jenis-jenis tensor mutlak atau yang lebih dikenal dengan tensor mutlak. Pada bagian ini akan dibahas mengenai tensor relatif yang ditransformasikan dari R ke R. Definisi

37 53 Suatu fungsi 1 1 dari R terhadap sistem koordinat = 1, 2,, disebut tensor relatif yag mempunyai bobot, jika terhadap transformasi koordinat dari R R, fungsi = bertransformasi berdasarkan persamaan dimana adalah determinan Jacobi untuk transformasi pada persamaan (*) yang didefinisikan sebagai berikut = Berdasarkan definisi tensor relatif diatas dapat disimpulkan bahwa suatu tensor mutlak dapat diasumsikan sebagai tensor relatif dengan bobot = Sifat-sifat Tensor Relatif Berikut ini akan dijelaskan sifat-sifat tensor relatif yang biasa digunakan dalam bidang matematika maupun bidang fisika. Teorema Sifat-sifat tensor relatif a. Jika 1 1 dan 1 1 adalah sebarang tensor relatif dengan bobot, maka berlaku 1 1 = 1 1 ± 1 1 dimana 1 1 adalah sebuah tensor relatif juga dengan bobot. Bukti:

38 54 Misalkan 1 1 dan 1 1 adalah sebarang tensor relatif dengan bobot di R. Sekarang perhatikan 1 1 ± ± 1 賌 1 = ± = ㅡ ± = = Jadi, untuk setiap 1 1 dan 1 1 tensor relatif dengan bobot di R, maka berlaku 1 1 = 1 1 ± 1 1 b. Jika 1 1 dan 1 1 adalah tensor relatif dengan bobot masing-masing 1 dan 2, maka berlaku dimana Bukti: = 1, adalah sebuah tensor relatif juga dengan bobot Misalkan 1 1 dan 1 1 adalah sebarang tensor relatif dengan bobot masing-masing 1 dan 2 di R. Sekarang perhatikan

39 = = = = Jadi, untuk setiap 1 1 dan 1 1 tensor relatif dengan bobot masingmasing 1 dan 2 di R, maka berlaku = c. Misalkan 1 1 adalah suatu tensor relatif dengan bobot, jika 1 1 dikontraksi maka berlaku = dimana adalah suatu tensor relatif juga dengan bobot, tetapi memiliki rank kontravariant 1 dan rank kovariant 1. Bukti: Misalkan 1 1 adalah sebarang tensor relatif dengan bobot di R. Jika 1 1 dikontraksi, misalkan terhadap indeks maka =

40 56 = = =, = Jadi, untuk setiap 1 1 tensor relatif dengan bobot di R, dikontraksi terhadap indeks, berlaku =

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Relativitas Einstein Relativitas merupakan subjek yang penting yang berkaitan dengan pengukuran (pengamatan) tentang di mana dan kapan suatu kejadian terjadi dan bagaimana

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

KONSTRUKSI METRIK EINSTEIN SELFDUAL PADA

KONSTRUKSI METRIK EINSTEIN SELFDUAL PADA BAB IV KONSTRUKSI METRIK EINSTEIN SELFDUAL PADA MANIFOLD BERDIMENSI-4 4.1 Struktur Selfdual dengan Simetri Torus Dalam 4-dimensi, untuk mengatakan bahwa sebuah manifold adalah quaternionic Kähler adalah

Lebih terperinci

BAB II VEKTOR DAN GERAK DALAM RUANG

BAB II VEKTOR DAN GERAK DALAM RUANG BAB II VEKTOR DAN GERAK DALAM RUANG 1. KOORDINAT CARTESIUS DALAM RUANG DIMENSI TIGA SISTEM TANGAN KANAN SISTEM TANGAN KIRI RUMUS JARAK,,,, 16 Contoh : Carilah jarak antara titik,, dan,,. Solusi :, Persamaan

Lebih terperinci

Bab 2. Geometri Riemann dan Persamaan Ricci Flow. 2.1 Geometri Riemann Manifold Riemannian

Bab 2. Geometri Riemann dan Persamaan Ricci Flow. 2.1 Geometri Riemann Manifold Riemannian Bab 2 Geometri Riemann dan Persamaan Ricci Flow 2.1 Geometri Riemann Geometri Riemann pertama kali dikemukakan secara general oleh Bernhard Riemann pada abad ke 19. Pada bagian ini akan diberikan penjelasan

Lebih terperinci

9.1. Skalar dan Vektor

9.1. Skalar dan Vektor ANALISIS VEKTOR 9.1. Skalar dan Vektor Skalar Satuan yang ditentukan oleh besaran Contoh: panjang, voltase, temperatur Vektor Satuan yang ditentukan oleh besaran dan arah Contoh: gaya, velocity Vektor

Lebih terperinci

PENENTUAN MEDAN GRAVITASI EINSTEIN DALAM RUANG MINKOWSKI MENGGUNAKAN SIMBOL CHRISTOFFEL JENIS I DAN II SKRIPSI MELLY FRIZHA

PENENTUAN MEDAN GRAVITASI EINSTEIN DALAM RUANG MINKOWSKI MENGGUNAKAN SIMBOL CHRISTOFFEL JENIS I DAN II SKRIPSI MELLY FRIZHA PENENTUAN MEDAN GRAVITASI EINSTEIN DALAM RUANG MINKOWSKI MENGGUNAKAN SIMBOL CHRISTOFFEL JENIS I DAN II SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains MELLY FRIZHA

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Sebagai acuan penulisan penelitian ini diperlukan beberapa pengertian dan teori yang berkaitan dengan pembahasan. Dalam sub bab ini akan diberikan beberapa landasan teori berupa pengertian,

Lebih terperinci

BAB III OPERATOR LINEAR TERBATAS PADA RUANG HILBERT. Operator merupakan salah satu materi yang akan dibahas dalam fungsi

BAB III OPERATOR LINEAR TERBATAS PADA RUANG HILBERT. Operator merupakan salah satu materi yang akan dibahas dalam fungsi BAB III OPERATOR LINEAR TERBATAS PADA RUANG HILBERT 3.1 Operator linear Operator merupakan salah satu materi yang akan dibahas dalam fungsi real yaitu suatu fungsi dari ruang vektor ke ruang vektor. Ruang

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh

TINJAUAN PUSTAKA. Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruang Metrik Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh aksioma-aksioma tertentu. Ruang metrik merupakan hal yang fundamental dalam analisis fungsional,

Lebih terperinci

Teori Dasar Gelombang Gravitasi

Teori Dasar Gelombang Gravitasi Bab 2 Teori Dasar Gelombang Gravitasi 2.1 Gravitasi terlinearisasi Gravitasi terlinearisasi merupakan pendekatan yang memadai ketika metrik ruang waktu, g ab, terdeviasi sedikit dari metrik datar, η ab

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II. A. 1 Matriks didefinisikan sebagai susunan segi empat siku- siku dari bilangan- bilangan yang diatur dalam baris dan kolom (Anton, 1987:22).

Lebih 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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN 5 Ruang Vektor Ruang Vektor Sub Pokok Bahasan Ruang Vektor Umum Subruang Basis dan Dimensi Beberapa Aplikasi Ruang Vektor Beberapa metode optimasi Sistem Kontrol

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

BUKU DIKTAT ANALISA VARIABEL KOMPLEKS. OLEH : DWI IVAYANA SARI, M.Pd

BUKU DIKTAT ANALISA VARIABEL KOMPLEKS. OLEH : DWI IVAYANA SARI, M.Pd BUKU DIKTAT ANALISA VARIABEL KOMPLEKS OLEH : DWI IVAYANA SARI, M.Pd i DAFTAR ISI BAB I. BILANGAN KOMPLEKS... 1 I. Bilangan Kompleks dan Operasinya... 1 II. Operasi Hitung Pada Bilangan Kompleks... 1 III.

Lebih terperinci

Bab 2. Persamaan Einstein dan Ricci Flow. 2.1 Geometri Riemann

Bab 2. Persamaan Einstein dan Ricci Flow. 2.1 Geometri Riemann Bab 2 Persamaan Einstein dan Ricci Flow 2.1 Geometri Riemann Sebuah himpunan M disebut sebagai manifold jika tiap titik Q dalam M memiliki lingkungan terbuka S yang dapat dipetakan 1-1 melalui sebuah pemetaan

Lebih terperinci

Modul 6 berisi pengertian integral garis (kurva), sifat-sifat dan penerapannya. Pengintegralan sepanjang kurva, kita harus memperhatikan arah kurva,

Modul 6 berisi pengertian integral garis (kurva), sifat-sifat dan penerapannya. Pengintegralan sepanjang kurva, kita harus memperhatikan arah kurva, ix T Tinjauan Mata Kuliah ujuan mempelajari mata kuliah ini adalah agar Anda memiliki kemampuan dalam menjelaskan aljabar vektor, turunan dan integral fungsi vektor, serta mampu menerapkannya dalam geometri

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2

Lebih terperinci

Aljabar Linier Elementer

Aljabar Linier Elementer Aljabar Linier Elementer Kuliah 15 dan 16 11/11/2014 1 Materi Kuliah Kebebasan Linier Basis dan Dimensi 11/11/2014 Yanita, Matematika Unand 2 5.3 Kebebasan Linier Definisi Jika S = v 1, v 2,, v r adalah

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah : Matematika Diskrit 2 Kode / SKS : IT02 / 3 SKS Program Studi : Sistem Komputer Fakultas : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi. Pendahuluan 2. Vektor.. Pengantar mata kuliah aljabar linier.

Lebih terperinci

8 MATRIKS DAN DETERMINAN

8 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 terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas

BAB II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan mengenai matriks (meliputi definisi matriks, operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas aljabar max-plus, dan penyelesaian

Lebih terperinci

BAB III PEREDUKSIAN RUANG INDIVIDU DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Analisis komponen utama adalah metode statistika multivariat yang

BAB III PEREDUKSIAN RUANG INDIVIDU DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Analisis komponen utama adalah metode statistika multivariat yang BAB III PEREDUKSIAN RUANG INDIVIDU DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA Analisis komponen utama adalah metode statistika multivariat yang bertujuan untuk mereduksi dimensi data dengan membentuk kombinasi linear

Lebih terperinci

Program Studi Teknik Mesin S1

Program Studi Teknik Mesin S1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : MATEMATIKA TEKNIK 2 KODE/SKS : IT042227 / 2 SKS Pertemuan Pokok Bahasan dan TIU 1 Pendahuluan Mahasiswa mengerti tentang mata kuliah Matematika Teknik 2 : bahan ajar,

Lebih terperinci

Teori Relativitas. Mirza Satriawan. December 23, Pengantar Kelengkungan. M. Satriawan Teori Relativitas

Teori Relativitas. Mirza Satriawan. December 23, Pengantar Kelengkungan. M. Satriawan Teori Relativitas Teori Relativitas Mirza Satriawan December 23, 2010 Pengantar Kelengkungan Quiz 1 Apakah basis vektor dalam sistem koordinat melengkung selalu konstan? 2 Dalam sistem koordinat apakah basis vektornya selalu

Lebih terperinci

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN Pada bab 1 ini akan dibahas definisi kode, khususnya kode linier atas dan pencacah bobot Hammingnya. Di samping itu, akan dijelaskanan invarian, ring invarian dan

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. nyata (fenomena-fenomena alam) ke dalam bagian-bagian matematika yang. disebut dunia matematika (mathematical world).

II. TINJAUAN PUSTAKA. nyata (fenomena-fenomena alam) ke dalam bagian-bagian matematika yang. disebut dunia matematika (mathematical world). 5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pemodelan Matematika Definisi pemodelan matematika : Pemodelan matematika adalah suatu deskripsi dari beberapa perilaku dunia nyata (fenomena-fenomena alam) ke dalam bagian-bagian

Lebih terperinci

ANALISIS VEKTOR. Aljabar Vektor. Operasi vektor

ANALISIS VEKTOR. Aljabar Vektor. Operasi vektor ANALISIS VEKTOR Aljabar Vektor Operasi vektor Besaran yang memiliki nilai dan arah disebut dengan vektor. Contohnya adalah perpindahan, kecepatan, percepatan, gaya, dan momentum. Sementara itu, besaran

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

BESARAN VEKTOR. Gb. 1.1 Vektor dan vektor

BESARAN VEKTOR. Gb. 1.1 Vektor dan vektor BAB 1 BESARAN VEKTOR Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan definisi vektor, dan representasinya dalam sistem koordinat cartesius 2. Menjumlahkan vektor secara grafis dan dengan vektor komponen 3. Melakukan

Lebih terperinci

BAB 1 BESARAN VEKTOR. A. Representasi Besaran Vektor

BAB 1 BESARAN VEKTOR. A. Representasi Besaran Vektor BAB 1 BESARAN VEKTOR TUJUAN PEMBELAJARAN 1. Menjelaskan definisi vektor, dan representasinya dalam sistem koordinat cartesius 2. Menjumlahan vektor secara grafis dan matematis 3. Melakukan perkalian vektor

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

Selain besaran pokok dan turunan, besaran fisika masih dapat dibagi atas dua kelompok lain yaitu besaran skalar dan besaran vektor

Selain besaran pokok dan turunan, besaran fisika masih dapat dibagi atas dua kelompok lain yaitu besaran skalar dan besaran vektor Selain besaran pokok dan turunan, besaran fisika masih dapat dibagi atas dua kelompok lain yaitu besaran skalar dan besaran vektor Besaran skalar adalah besaran yang hanya memiliki nilai saja. Contoh :

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sebelum pembahasan mengenai irisan bidang datar dengan tabung lingkaran tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut. A. Matriks Matriks adalah himpunan skalar (bilangan

Lebih 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

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruang Norm Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Definisi. Misalkan suatu ruang vektor atas. Norm pada didefinisikan sebagai fungsi. : yang memenuhi N1. 0 N2. 0 0 N3.,, N4.,, Kita dapat

Lebih terperinci

Vektor. Vektor memiliki besaran dan arah. Beberapa besaran fisika yang dinyatakan dengan vektor seperti : perpindahan, kecepatan dan percepatan.

Vektor. Vektor memiliki besaran dan arah. Beberapa besaran fisika yang dinyatakan dengan vektor seperti : perpindahan, kecepatan dan percepatan. Vektor Vektor memiliki besaran dan arah. Beberapa besaran fisika yang dinyatakan dengan vektor seperti : perpindahan, kecepatan dan percepatan. Skalar hanya memiliki besaran saja, contoh : temperatur,

Lebih terperinci

Pertama, daftarkan kedua himpunan vektor: himpunan yang merentang diikuti dengan himpunan yang bergantung linear, perhatikan:

Pertama, daftarkan kedua himpunan vektor: himpunan yang merentang diikuti dengan himpunan yang bergantung linear, perhatikan: Dimensi dari Suatu Ruang Vektor Jika suatu ruang vektor V memiliki suatu himpunan S yang merentang V, maka ukuran dari sembarang himpunan di V yang bebas linier tidak akan melebihi ukuran dari S. Teorema

Lebih terperinci

TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor)

TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor) Outline TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor) Drs. Antonius Cahya Prihandoko, M.App.Sc PS. Pendidikan Matematika PS. Sistem Informasi University of Jember Indonesia Jember, 2009 Outline

Lebih terperinci

GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO

GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO SPMI- UNDIP GBPP xx.xx.xx xx Revisi ke Tanggal Dikaji Ulang Oleh Dikendalikan Oleh Disetujui Oleh Ketua Program Studi GPM DekanFakultas. UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Diferensial Vektor. (Pertemuan V) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Diferensial Vektor. (Pertemuan V) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Diferensial Vektor (Pertemuan V) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Operator Del Operator del merupakan operator pada diferensial vektor yang disimbolkan

Lebih terperinci

SUBRUANG VEKTOR. Disusun Untuk Memenuhi Mata Kuliah Aljabar Linier. Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M.Pd

SUBRUANG VEKTOR. Disusun Untuk Memenuhi Mata Kuliah Aljabar Linier. Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M.Pd SUBRUANG VEKTOR Disusun Untuk Memenuhi Mata Kuliah Aljabar Linier Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M.Pd Disusun Oleh : Kelompok 6/ III A4 1. Nina Octaviani Nugraheni 14144100115 2. Emi Suryani 14144100126

Lebih terperinci

Skenario Randal-Sundrum dan Brane Bulk

Skenario Randal-Sundrum dan Brane Bulk Bab VI Skenario Randal-Sundrum dan Brane Bulk VI.1 Pendahuluan Bab ini bertujuan untuk menggeneralisasi hasil yang diperoleh untuk sistem dua buah brane, dengan memperluas skema perturbasi yang telah dibahas

Lebih terperinci

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN 1. Definisi-1. Suatu ruang vektor adalah suatu himpunan objek yang dapat dijumlahkan satu sama lain dan dikalikan dengan suatu bilangan, yang masing-masing menghasilkan

Lebih 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 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

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) Mata Kuliah Matematika Teknik I Dosen Heru Dibyo Laksono

Lebih terperinci

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) Mata Kuliah Matematika Teknik

Lebih terperinci

Bagian 2 Matriks dan Determinan

Bagian 2 Matriks dan Determinan Bagian Matriks dan Determinan Materi mengenai fungsi, limit, dan kontinuitas akan kita pelajari dalam Bagian Fungsi dan Limit. Pada bagian Fungsi akan mempelajari tentang jenis-jenis fungsi dalam matematika

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

Kumpulan Soal,,,,,!!!

Kumpulan Soal,,,,,!!! Kumpulan Soal,,,,,!!! Materi: Matriks & Ruang Vektor 1. BEBAS LINEAR S 3. BASIS DAN DIMENSI O A L 2. KOMBINASI LINEAR NeXt FITRIYANTI NAKUL Page 1 1. BEBAS LINEAR Cakupan materi ini mengkaji tentang himpunan

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

PERSAMAAN BIDANG RATA

PERSAMAAN BIDANG RATA 1 KEGIATAN BELAJAR 5 PERSAMAAN BIDANG RATA Setelah mempelajari kegiatan belajar 5 ini, mahasiswa diharapkan mampu: 1. Menentukan persamaan vektoris bidang rata 2. Menentukan persamaan linier bidang rata

Lebih terperinci

G a a = e = a a. b. Berdasarkan Contoh 1.2 bagian b diperoleh himpunan semua bilangan bulat Z. merupakan grup terhadap penjumlahan bilangan.

G 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 terperinci

Ruang Vektor. Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf. Ruang Vektor. Syarat agar V disebut sebagai ruang vektor. Aljabar Linear dan Matriks 1

Ruang Vektor. Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf. Ruang Vektor. Syarat agar V disebut sebagai ruang vektor. Aljabar Linear dan Matriks 1 Ruang Vektor Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf Syarat agar V disebut sebagai ruang vektor 1. Jika vektor vektor u, v V, maka vektor u + v V 2. u + v = v + u 3. u + ( v + w ) = ( u + v ) + w

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

KONSTRUKSI PERSAMAAN GARIS LURUS MELALUI ANALISIS VEKTORIS DALAM RUANG BERDIMENSI DUA

KONSTRUKSI PERSAMAAN GARIS LURUS MELALUI ANALISIS VEKTORIS DALAM RUANG BERDIMENSI DUA Prosiding Seminar Nasional Volume 02, Nomor 1 ISSN 2443-1109 KONSTRUKSI PERSAMAAN GARIS LURUS MELALUI ANALISIS VEKTORIS DALAM RUANG BERDIMENSI DUA Rio Fabrika Pasandaran 1, Patmaniar 2 Universitas Cokroaminoto

Lebih terperinci

Aljabar Vektor. Sesi XI Vektor 12/4/2015

Aljabar Vektor. Sesi XI Vektor 12/4/2015 Mata Kuliah : Matematika Rekayasa Lanjut Kode MK : TKS 8105 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XI Vektor e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Aljabar Vektor Vektor juga memiliki

Lebih terperinci

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR Disusun oleh: Dwi Lestari, M.Sc email: dwilestari@uny.ac.id JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

Lebih terperinci

1 Mengapa Perlu Belajar Geometri Daftar Pustaka... 1

1 Mengapa Perlu Belajar Geometri Daftar Pustaka... 1 Daftar Isi 1 Mengapa Perlu Belajar Geometri 1 1.1 Daftar Pustaka.................................... 1 2 Ruang Euclid 3 2.1 Geometri Euclid.................................... 8 2.2 Pencerminan dan Transformasi

Lebih terperinci

MODUL 3 BIDANG RATA. [Program Studi Pendidikan Matematika STKIP PGRI Sumatera Barat]

MODUL 3 BIDANG RATA. [Program Studi Pendidikan Matematika STKIP PGRI Sumatera Barat] 1 MODUL 3 BIDANG RATA Setelah mempelajari modul 1 dan 2 anda akan melanjutkan mempelajari modul 3 tentang bidang rata. Materi bidang rata ini berkaitan dengan materi pada modul sebelumnya. Pada modul 3

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang di dalamnya terdapat turunan-turunan. Jika terdapat variabel bebas tunggal, turunannya merupakan

Lebih terperinci

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2 30/8/2014 1 Aljabar Linier Kuliah 2 30/8/2014 2 Bab 1 Subpokok Bahasan Ruang Vektor Subruang Subruang Lattice Jumlah Langsung Himpunan Pembangun dan Bebas Linier Dimensi Ruang Vektor Basis Terurut dan

Lebih terperinci

MATEMATIKA INFORMATIKA 2 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS GUNADARMA FENI ANDRIANI

MATEMATIKA 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 terperinci

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Vol. 8, No.1, 1-11, Juli 2011 Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Nur Erawati, Azmimy Basis Panrita Abstrak Teorema Cayley-Hamilton menyatakan bahwa setiap matriks bujur sangkar memenuhi persamaan

Lebih 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

I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review)

I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review) I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 () I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 / 6 Teori Umum Bentuk umum sistem persamaan diferensial linier orde satu

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

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

BAB II LANDASAN TEORI. yang biasanya dinyatakan dalam bentuk sebagai berikut: =

BAB 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 terperinci

Arahnya diwakili oleh sudut yang dibentuk oleh A dengan ketigas umbu koordinat,

Arahnya diwakili oleh sudut yang dibentuk oleh A dengan ketigas umbu koordinat, VEKTOR Dalam mempelajari fisika kita selalu berhubungan dengan besaran, yaitu sesuatu yang dapat diukur dan dioperasikan. da besaran yang cukup dinyatakan dengan nilai (harga magnitude) dan satuannya saja,

Lebih terperinci

MA Analisis dan Aljabar Teori=4 Praktikum=0 II (angka. 17 Juli

MA Analisis dan Aljabar Teori=4 Praktikum=0 II (angka. 17 Juli INSTITUT TEKNOLOGI KALIMANTAN JURUSAN MATEMATIKA DAN TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI MATEMATIKA SILABUS MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan Aljabar Linear ELementer MA Analisis

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER MAYDA WARUNI K, ST, MT ALJABAR LINIER (I)

ALJABAR 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 terperinci

KALKULUS TINGKAT LANJUT, oleh A.B. Panggabean Hak Cipta 2014 pada penulis

KALKULUS TINGKAT LANJUT, oleh A.B. Panggabean Hak Cipta 2014 pada penulis KALKULUS TINGKAT LANJUT, oleh A.B. Panggabean Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta 55283 Telp: 0274-882262; 0274-889398; Fax: 0274-889057; E-mail: info@grahailmu.co.id Hak

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

Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel)

Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel) Ruang Baris, Ruang Kolom, dan Ruang Null (Kernel) Kuliah Aljabar Linier Semester Ganjil 2015-2016 MZI Fakultas Informatika Telkom University FIF Tel-U November 2015 MZI (FIF Tel-U) Ruang Baris, Kolom,

Lebih terperinci

Candi Gebang Permai Blok R/6 Yogyakarta Telp. : ; Fax. :

Candi Gebang Permai Blok R/6 Yogyakarta Telp. : ; Fax. : ii Aljabar Linear Kata Pengantar iii iv Aljabar Linear ALJABAR LINEAR Oleh : Setiadji Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2008 Hak Cipta 2008 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak

Lebih terperinci

APLIKASI MATEMATIKA UNTUK FISIKA DAN TEKNIK

APLIKASI MATEMATIKA UNTUK FISIKA DAN TEKNIK APLIKASI MATEMATIKA UNTUK FISIKA DAN TEKNIK Penulis : Dr. Asep Yoyo Wardaya Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2013 Hak Cipta 2013 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak atau

Lebih terperinci

Bab 1 Vektor. A. Pendahuluan

Bab 1 Vektor. A. Pendahuluan Bab 1 Vektor A. Pendahuluan Dalam mata kuliah Listrik Magnet A, maupun mata kuliah Listrik Magnet B sebagaii lanjutannya, penyajian konsep dan pemecahan masalah akan banyak memerlukan pengetahuan tentang

Lebih terperinci

Fisika Matematika II 2011/2012

Fisika Matematika II 2011/2012 Fisika Matematika II 2/22 diterjemahkan dari: Mathematical Methods for Engineers and Scientists, 2, dan 3 K. T. Tang Penterjemah: Imamal Muttaqien dibantu oleh: Adam, Ma rifatush Sholiha, Nina Yunia, Yudi

Lebih terperinci

SOLUSI PENDEKATAN TERBAIK SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR

SOLUSI PENDEKATAN TERBAIK SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 1 (2014), hal 91 98. SOLUSI PENDEKATAN TERBAIK SISTEM PERSAMAAN LINEAR TAK KONSISTEN MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Febrianti,

Lebih terperinci

PRISMA FISIKA, Vol. I, No. 3 (2013), Hal ISSN :

PRISMA FISIKA, Vol. I, No. 3 (2013), Hal ISSN : PRISMA FISIKA, Vol. I, No. (01), Hal. 1-17 ISSN : 7-804 Aplikasi Persamaan Einstein Hyperbolic Geometric Flow Pada Lintasan Cahaya di Alam Semesta Risko 1, Hasanuddin 1, Boni Pahlanop Lapanporo 1, Azrul

Lebih terperinci

BAB III TRANSFORMASI MATRIKS DERET DIRICHLET HOLOMORFIK. A. Transformasi Matriks Mengawetkan Kekonvergenan

BAB III TRANSFORMASI MATRIKS DERET DIRICHLET HOLOMORFIK. A. Transformasi Matriks Mengawetkan Kekonvergenan BAB III TRANSFORMASI MATRIKS DERET DIRICHLET HOLOMORFIK A. Transformasi Matriks Mengawetkan Kekonvergenan Pada bagian A ini pembahasan dibagi menjadi dua bagian, yang pertama membahas mengenai transformasi

Lebih terperinci

1. PENDAHULUAN 2. METODE PENELITIAN 3. HASIL DAN PEMBAHASAN. Abstrak

1. PENDAHULUAN 2. METODE PENELITIAN 3. HASIL DAN PEMBAHASAN. Abstrak Kajian mengenai Konstruksi Aljabar Simetris Kiri Menggunakan Fungsi Linier Sofwah Ahmad Departemen Matematika FMIPA UI Kampus UI Depok 16424 sofwahahmad@sciuiacid Abstrak Aljabar merupakan suatu ruang

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks Matriks adalah himpunan bilangan real yang disusun secara empat persegi panjang, mempunyai baris dan kolom dengan bentuk umum : Tiap-tiap bilangan yang berada didalam

Lebih terperinci

BAB IV TRANSFORMASI LINEAR. sebuah vektor yang unik di dalam W dengan sebuah vektor di dalam V, maka kita mengatakan F

BAB IV TRANSFORMASI LINEAR. sebuah vektor yang unik di dalam W dengan sebuah vektor di dalam V, maka kita mengatakan F BAB IV TRANSFORMASI LINEAR 4.. Transformasi Linear Jika V dan W adalah ruang vektor dan F adalah sebuah fungsi yang mengasosiasikan sebuah vektor yang unik di dalam W dengan sebuah vektor di dalam V, maka

Lebih terperinci

R maupun. Berikut diberikan definisi ruang vektor umum, yang secara eksplisit

R maupun. Berikut diberikan definisi ruang vektor umum, yang secara eksplisit BAB I RUANG EKTOR UMUM Dalam bab ini akan dipelajari tentang konsep ruang vektor umum, sub ruang vektor dan sifat-sifatnya. Pada pembicaraan ini, para mahasiswa dianggap sudah mengenal konsep dan sifat

Lebih terperinci

DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT

DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT Herry P. Suryawan 1 Geometri Ruang Hilbert Definisi 1.1 Ruang vektor kompleks V disebut ruang hasilkali dalam jika ada fungsi (.,.) : V V C sehingga untuk setiap x, y, z

Lebih terperinci

BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR

BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR A. DEFINISI DASAR 1. Definisi-1 Suatu pemetaan f dari ruang vektor V ke ruang vektor W adalah aturan perkawanan sedemikian sehingga setiap vektor v V dikawankan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang landasan teori yang digunakan pada bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi yang diuraikan berupa definisi-definisi

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Teori Relativitas Umum Einstein

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Teori Relativitas Umum Einstein BAB II DASAR TEORI Sebagaimana telah diketahui dalam kinematika relativistik, persamaanpersamaannya diturunkan dari dua postulat relativitas. Dua kerangka inersia yang bergerak relatif satu dengan yang

Lebih terperinci

Gradien, Divergensi, dan Curl

Gradien, Divergensi, dan Curl GRADIEN, DIVERGENSI, DAN CURL Materi pokok pertemuan ke 8 : 1. Operator Del 2. Gradien 3. Turunan berarah URAIAN MATERI Operator Del Operator del merupakan operator pada diferensial vektor yang disimbolkan

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

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear) 3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan

Lebih terperinci

Diferensial Vektor. (Pertemuan V) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Diferensial Vektor. (Pertemuan V) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Diferensial Vektor (Pertemuan V) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Operator Del Operator del merupakan operator pada diferensial vektor yang disimbolkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa definisi dan teorema dengan atau tanpa bukti yang akan digunakan untuk menentukan regularisasi sistem singular linier. Untuk itu akan diberikan terlebih

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini sehingga dapat dijadikan sebagai landasan berfikir dalam melakukan penelitian dan akan mempermudah

Lebih terperinci

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

BAB 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 terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. yang diapit oleh dua kurung siku sehingga berbentuk empat persegi panjang atau

BAB II KAJIAN TEORI. yang diapit oleh dua kurung siku sehingga berbentuk empat persegi panjang atau BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan diberikan kajian teori mengenai matriks dan operasi matriks, program linear, penyelesaian program linear dengan metode simpleks, masalah transportasi, hubungan masalah

Lebih terperinci