RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

dokumen-dokumen yang mirip
Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE Row Space, Column Space, Nullspace 5.6. Rank & Nullity

Operasi perkalian skalar merupakan suatu aturan yang mengasosiasikan setiap skalar k dan setiap objek u pada v dengan suatu objek ku, yang disebut

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Baris Ruang Kolom Ruang Nol TIM KALIN

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk :

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut:

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

Aljabar Linier Elementer

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

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

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

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

Part II SPL Homogen Matriks

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Independensi Linear Basis & Dimensi TIM KALIN

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

ALJABAR LINEAR BASIS RUANG BARIS DAN BASIS RUANG KOLOM SEBUAH MATRIKS. Dosen Pengampu: DARMADI, S.Si, M.Pd. Oleh: Kelompok III

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

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

MAKALAH BASIS RUANG SOLUSI

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam

8.1 Transformasi Linier Umum. Bukan lagi transformasi R n R m, tetapi transformasi linier dari

Yang dipelajari. 1. Masalah Nilai Eigen dan Penyelesaiannya 2. Masalah Pendiagonalan. Referensi : Kolman & Howard Anton. Ilustrasi

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

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu

SUMMARY ALJABAR LINEAR

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

vektor u 1, u 2,, u n.

BAB II LANDASAN TEORI

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linier. Kuliah 3. 5/9/2014 Yanita FMIPA Matematika Unand

04-Ruang Vektor dan Subruang

BASIS DAN DIMENSI. dengan mengurangkan persamaan kedua dengan persamaan menghasilkan

Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

BAB II DASAR DASAR TEORI

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

7. NILAI-NILAI VEKTOR EIGEN. Nilai Eigen dan Vektor Eigen Diagonalisasi Diagonalisasi Ortogonal

Course of Calculus MATRIKS. Oleh : Hanung N. Prasetyo. Information system Departement Telkom Politechnic Bandung

BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

DIKTAT MATA KULIAH ALJABAR LINEAR ELEMENTER (BAGIAN II) DISUSUN OLEH ABDUL JABAR, M.Pd

TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Kumpulan Soal,,,,,!!!

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

0. Diperoleh bahwa: Selanjutnya dibuktikan tertutup terhadap perkalian skalar:

5. PERSAMAAN LINIER. 1. Berikut adalah contoh SPL yang terdiri dari 4 persamaan linier dan 3 variabel.

MODUL IV SISTEM PERSAMAAN LINEAR

HASIL PRESENTASI ALJABAR LINIER ( SUB RUANG VEKTOR ) Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linier. Dosen Pengampu : Darmadi, S,Si, M.

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

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

Trihastuti Agustinah

Operasi Baris Elementer (OBE) dan Eliminasi Gauss-Jordan (EGJ)

TRANSFORMASI LINEAR. Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear. Dosen Pengampu : Abdul Aziz Saefudin, M.Pd

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

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

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

Transformasi Linier. Transformasi linier memiliki beberapa fungsi yang perlu dipelajari. Fungsi-fungsi tersebut antara lain :

Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari objek yang diatur berdasarkan baris (row) dan kolom (column). Objek-objek dalam susunan tersebut

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

TRANSFORMASI MATRIKS. Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

MATRIKS A = ; B = ; C = ; D = ( 5 )

Aljabar Linier & Matriks

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 26

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

COURSE NOTE : Sistem Persamaan Liniear

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

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

dimana a 1, a 2,, a n dan b adalah konstantakonstanta

M 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

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

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

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

3 Langkah Determinan Matriks 3x3 Metode OBE

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN disebut vektor eigen dari matriks A =

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini.

adalah isomorphik dengan im( ), 2) The rank plus nullity Theorem dim(ker ( ) )+dim(im ( )

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

Diagonalisasi Matriks Segitiga Atas Ring komutatif Dengan Elemen Satuan

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

II. M A T R I K S ... A... Contoh II.1 : Macam-macam ukuran matriks 2 A. 1 3 Matrik A berukuran 3 x 1. Matriks B berukuran 1 x 3

BAB II LANDASAN TEORI

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66

Yang dibahas : Ortogonal Basis ortogonal Ortonormal Matrik ortogonal Komplemen ortogonal Proyeksi ortogonal Faktorisasi QR

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

Transkripsi:

7//5 RUANG VEKTOR UMUM Yang dibahas.. Ruang vektor umum. Subruang. Hubungan dependensi linier 4. Basis dan dimensi 5. Ruang baris, ruang kolom, ruang nul, rank dan nulitas AKSIOMA RUANG VEKTOR V disebut ruang vektor jika memenuhi:.. u+v = v+u. u+(v+w)=(u+v)+w 4. 5. 6. 7. k(u+v)=ku+kv 8. (k+l)u=ku+kl 9. k(lu)=(kl)(u). u, v V ( u v) V V u u u, u V u V, ( u) V u ( u) ( u) u k, u V ku V u u

7//5 SUBRUANG Definisi. MisalkanV adalah ruang vektor atas R dan S V. S disebut Sub Ruang dari V jika terhadap operasi yang sama dengan V, S juga mrp ruang vektor. CONTOH:. S = { } mrp sub ruang dari ruang R n, dan disebut sub ruang nol. Dapat ditunjukkan bahwa S terhadap operasi penjumlahan dan perkalian skalar memenuhi aksioma dari ruang vektor.. Misalkan W = {(a, b, ) / a, b R}. Dapat ditunjukkan bahwa W adalah sub ruang dari R

7//5 Teorema MisalkanV adalah ruang vektor dan S V. S disebut sub ruang dariv jhj. u + v S (tertutup thd penjumlahan). ku S (tertutup thd perkalian skalar) untuk setiap u, v S dan k R. LATIHAN:. Misalkan a b S / a, b, c, d R c d S merupakan sub ruang dari M x. Tunjukkan dengan Teorema. Misalkan S = {(a, b, ) / a, b R}. Apakah S subruang dari R?

7//5 Definisi Misal V adalah ruang vektor dan S = {v, v,, v k } V. Suatu vektor v V disebut sebagai kombinasi linier dari S jika ada k,k,,k r R s.d.h v = k v + k v + + k r v r Ilustrasi gambar k v v = k v +k v k v Vektor v di R sbg kombinasi linier dari v dan v 4

7//5 Definisi Misal V adalah ruang vektor dan S = {v, v,, v r } V. Himpunan semua vektor dariv yg mrp kombinasi linier dari S disebut span S (rentang S). Span S = {k v + k v + + k r v r /c i R} Catt: Span S mrp sub ruang dari V. Ilustrasi Gambar Jika S = {u, v}, dengan u, v R tidak berada dalam satu garis, maka span(s) mrp bidang yang melalui titik pusat dan titik u dan v. 5

7//5 6 Himpunan Pembangun Jika V adalah r.v. dengan maka dikatakan S adalah himpunan pembangun untuk V. Dengan kata lain, S membangun V artinya setiap vektor dalam V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari S CONTOH:. Unit vektor: span. Himpunan {, x, x,, x n } membangun semua polinomial berderajad n.,, e e e R

7//5 Bagaimana??? Apakah himpunan membangun R? Penyelesaian: S ( ), ( ), ( Apakah ada x, x, x R s.d.h x (,, ) t + x (, -, -) t + x (,, ) t = b utk setiap b R? Persamaan diatas dapat ditulis: x b x b x b ) Merupakan SPL non homogen : Ax b SPL Ax b akan konsisten jhj rank [A b] = rank (A) Dalam kasus ini, rank (A)=, rank [A b]= Jadi S bukan span R. ( b, b, b ) 7

7//5 KEBEBASAN LINIER Definisi. Suatu himpunan S v, dikatakan Himpunan v,..., v n Bebas Linier jhj utk persamaan k v k v... k v r r hanya dipenuhi oleh k k... k r Jika ada Linier. k i, maka dikatakan S Himpunan Tak Bebas Dengan kata lain. Himpunan bebas linier : himpunan yang vektor-vektornya tidak saling berhubungan (tidak bergantung / bebas) Himpunan Tak Bebas Linier : himpunan yang salah satu vektornya mrp kombinasi linier dari vektor yang lain (satu vektor bergantung pada vektor lain / tidak bebas). 8

7//5 9 CONTOH: Tunjukkan himpunan berikut bebas linier atau tidak. Penyelesaian: Bentuk 7 6 5,, S 7 6 5 Bentuk diatas dapat ditulis Jika maka Karena terdapat penyelesaian yang non trivial (tidak tunggal), maka S tidak bebas linier. 7 6 5 7 6 5 A E A

7//5 Tunjukkan apakah himpunan berikut bebas linier atau tidak (a). (b). (c). (d). 9 5,,, 6, 5 4,,,,, BASIS dan DIMENSI Definisi MisalkanV ruang vektor atas R dan S = {v, v,, v n } subset dari V. S disebut basis dariv jika. S membangun V ( span(s) = V ). S bebas linier

7//5 Definisi Jika S = {v, v,, v n } adalah basis dari ruang vektor V, maka dikatakan V berdimensi n. Notasi dim(v) = n Jadi, dimensi suatu ruang vektor adalah jumlah vektor yang bebas linier dan membangun ruang vektor tsb. TEOREMA-TEOREMA DALAM KEBEBASAN LINIER dan BASIS Anita T. Kurniawati

7//5 Teorema (i) (ii) Suatu himpunan berhingga dari vektor yang memuat vektor nol mrp himpunan yang tak bebas linier. Himpunan yang terdiri atas dua elemen vektor saja mrp himpunan bebas linier jhj tidak ada vektor yg mrp kelipatan skalar dari vektor lain. BUKTI (i) Andaikan S = {v, v,, v n, } himpunan bebas linier, maka untuk kombinasi linier v + v + + n v n + k. = (*) hanya dipenuhi oleh = = = n = k =. Terjadi kontradiksi, karena untuk persamaan. v +. v + +. v n + k. = k. = k Jadi yang benar adalah S tak bebas linier.

7//5 (ii) Arah Kanan () Diketahui W = {v, v } adalah himp. bebas linier. Dibuktikan : v k.v, dengan k. Andaikan v = k.v, maka v - k.v = Karena W bebas linier, maka =. Terjadi kontradiksi. Jadi yang benar, v k.v, dengan k. Arah Kiri () Diketahui v k.v, dengan k. DibuktikanW = {v, v } adalah himp.bebas linier. AndaikanW adalah himp.tak bebas linier. Maka ada s.d.h kombinasi linier v + v =. Dari sini diperoleh v + ( / )v = v + c.v = v = -c.v = k.v Terjadi kontradiksi. Yang benar W bebas linier. TEOREMA Jika S = {v, v,, v n } adalah basis untuk ruang vektorv, maka untuk setiap v V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari S secara tunggal.

7//5 BUKTI KarenaV = span(s), maka jelas untuk setiap v V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari S. Selanjutnya, akan dibuktikan bahwa kombinasi linier ini adalah tunggal. Andaikan v = v + v + + n v n dan v = k v + k v + + k n v n Maka v + v + + n v n = k v + k v + + k n v n ( k )v + ( k )v + + ( n k n )v n = Karena {v, v,, v n } bebas linier, maka diperoleh k =, k =,, n k n = = k,, = k,, n = k n, TEOREMA Jika V ruang vektor berdimensi n dan S = {v, v,, v n } adalah basis untuk ruang vektor V, maka (i) setiap himpunan yang terdiri lebih dari n vektor mrp himpunan yang tak bebas linier. d.k.l Jika S = {w, w,, w m } dimana m > n maka S tak bebas linier. (ii) Tidak ada himpunan yang lebih kecil dari n vektor yang dapat membangun V. d.k.l Jika S {w, w,, w r } adalah vektor dalam V dengan r < n maka V span(s ). 4

7//5 CATATAN: Teorema Bagian (i) mrp definisi dari Himpunan Bebas Linier Maksimal Teorema Bagian (ii) mrp definisi dari Himpunan Pembangun Minimal. Bukti Teorema (i) Misalkan S = {w, w,, w m } adalah m vektor dalam V (m > n). Karena S = {v, v,, v n } adalah basis untuk ruang vektor V, maka setiap w i (i =,,,m) dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari S, yaitu w = a v + a v + + a n v n w = a v + a v + + a n v n..(*). dst w m = a m v + a m v + + a nm v n 5

7//5 Selanjutnya. Akan ditunjukkan S tak bebas linier, yaitu ada k, k,, k m yg tak nol s.d.h k w + k w + + k m w m = (**) Dari persamaan (*) dan (**) diperoleh (k a + k a + + k m a m ) v + (k a + k a + + k m a m ) v +. + (k a n + k a n + + k m a nm ) v n = Karena S = {v, v,, v n } bebas linier, maka a k + a k + + a m k m = a k + a k + + a m k m =. dst a n k + a n k + + a nm k m =..(***) SPL (***) mrp SPL homogen dengan banyaknya variabel (m) > banyaknya persamaan (n), maka solusi nya adalah non trivial. 6

7//5 (ii). Misalkan S = {w, w,, w r } adalah vektor dalam V dengan r < n. Akan ditunjukkan S tidak membangun V. Andaikan S membangun V, maka setiap vektor dalam V dapat ditulis sbg kombinasi linier dari S, khususnya vektor v j, (j =,,,n) dalam V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari w i v = a w + a w + + a r w r v = a w + a w + + a r w r dst.. (a) v n = a n w + a n w + + a rn w r Utk menunjukkan adanya kontradiksi, akan ditunjukkan bahwa S = {v, v,, v n } tak bebas linier Bentuk k v + k v + + k n v n = (b) A.d.t. ada k i yang memenuhi pers.(b). Atau dari persamaan (a) dan (b) diperoleh (k a + k a + + k n a n ) w + (k a + k a + + k n a n ) w +. + (k a r + k a r + + k n a rn ) w r =.(c) a.d.t. ada k i yang memenuhi persamaan ini. 7

7//5 Dari persamaan c, jika dibentuk a k + a k + + a n k n = a k + a k + + a n k n =. dst a r k + a r k + + a rn k n = Maka SPL ini mrp SPL homogen dengan banyak variabel tak diketahui (n) > banyak persamaan (r), sehingga mempunyai penyelesaian non trivial. Jadi k i. Terjadi kontradiksi. Jadi yang benar adalah S tidak membangun V. Latihan Soal. Yang manakah dari himpunan berikut ini mrp himp.tak beba linier? a. {(4, -, ), (-4,, )} di R b. {(-,, ), (,, 5), (6, -, ), (7,, -)} di R c. {(6 x ), ( + x + 4x )} di P d. {(+x+x ), (x+4x ), (5+6x+x ), (7+ x x )} di P. Tunjukkan bahwa : Jika {v, v, v } bebas linier, maka himpunan {v, v }, {v, v {v, v }, {v }, {v }, {v } juga bebas linier.. Tunjukkan : Jika {v, v, v } tak bebas linier pada ruang vektor V da v 4 V, maka himpunan {v, v, v, v 4 } juga tak bebas linier. 8

7//5 RUANG BARIS, RUANG KOLOM, dan RUANG NULL Definisi Jika A adalah matriks ukuran mxn a a a a maka : am am (i) Vektor-vektor r a a a. n r a a an r m a m dalam R n disebut vektor-vektor baris dari matriks A. a m an a n amn a mn 9

7//5 (ii) vektor-vektor,,, di R m disebut vektor-vektor kolom dari matriks A. a m a a c a m a a c mn n n n a a a c CONTOH: Diberikan matriks Maka : vektor baris dari A adalah r = [ ], r = [ - 4] dan vektor kolom dari A adalah,, 4 A c c 4 c

7//5 Definisi Misalkan A adalah matriks mxn. Maka (i) subruang dari R n yang dibangun oleh vektor baris dari matriks A disebut Ruang Baris (row space) dari A (ii) subruang dari R m yang dibangun oleh vektor kolom dari matriks A disebut Ruang Kolom (column space) dari A Jadi Ruang baris A, dinotasikan R(B), adalah R(B) = Ruang yang dibangun oleh vektor baris matriks A = span{r, r,, r m } R n Ruang Kolom A, dinotasikan R(K), adalah R(K) = Ruang yang dibangun oleh vektor kolom matriks A = span{c, c,, c n } R m

7//5 Apakah ada hubungan antara solusi SPL A.x = b dengan ruang baris dan ruang kolom, dari matriks A? Apakah ada hubungan antara ruang baris, ruang kolom, ruang null dari suatu matriks? Teorema Misalkan A adalah matriks ukuran mxn. Suatu SPL Ax = b konsisten jhj b adalah elemen dari ruang kolom matriks A. Atau : b R(K) b = A.x

7//5 Contoh : Diberikan SPL Ax = b Dengan EGJ, diperoleh solusi : x =, x = -, dan x = sehingga : yaitu b mrp kombinasi linier dari kolom matriks A. shg b mrp elemen dari ruang kolom matriks A. 9 x x x 9 Contoh: Tentukan apakah b mrp elemen dari ruang kolom matriks A berikut ini? Jika ya, tuliskan kombinasi liniernya. ; 6 4 b A

7//5 Teorema Operasi baris elementer tidak mengubah ruang baris suatu matriks dengan kata lain: Jika matriks A dan B mrp matriks ekuivalen baris, maka ruang baris A dan B adalah sama. Contoh 4 Diberikan matriks A 7 8 Menggunakan OBE, matriks A diubah menjadi bentuk eselon baris tereduksi: 7 / B 5 / maka, ruang baris dari matriks A dan B adalah sama. 4

7//5 5 Basis utk ruang baris dan ruang kolom Misalkan Menggunakan OBE, matriks A diubah kebentuk matriks eselon baris tereduksi : Ruang baris matriks A dan B adalah sama 4 7 4 8 4 A B Selanjutnya Basis utk ruang baris matriks A adalah vektor baris tak nol dari matriks B, yaitu w = [ ] w = [ ] w = [ -] Sedangkan basis untuk ruang kolom matriks A adalah vektor kolom standar dari matriks B, yaitu u =, u =, u = 4

7//5 Prosedur utk mencari basis dari sub ruang V di R n Misalkan S = {v, v,, v k } adalah vektor di R n, dengan V = span(s). Maka basis utk V ditentukan dengan langkah : Langkah Bentuk matriks A = Langkah Langkah v v v k Ubah matriks A kebentuk matriks eselon baris tereduksi B. vektor baris tak nol dari matriks B mrp basis utk V. Contoh 5 Misalkan S = {v, v, v, v 4 } adalah vektor di R 5 dengan v = [ - -4] v = [ 8 4] v = [ 7 ] v 4 = [- 4 -] dan misalkan V adalah subruang dari R 5 yang dibangun oleh S. Tentukan basis untuk V 6

7//5 7 Contoh 6 Carilah basis utk ruang baris dan ruang kolom dari matriks berikut : 4 5 4 7 9 9 6 8 9 6 4 5 4 B Teorema Jika A sebarang matriks, maka ruang baris dan ruang kolom dari matriks A mpy dimensi yang sama.

7//5 Contoh 7 Pada contoh 5, dim(ruang baris A) = dim(ruang kolom A) = Pada contoh 6, dim(ruang baris B) = dim(ruang kolom B) = RANK MATRIKS DEFINISI (i) Dimensi dari ruang baris disebut rank baris (ii) Dimensi dari ruang kolom disebut rank kolom 8

7//5 Definisi 4 Jika A adalah matriks sebarang, maka rank baris A = rank kolom A = rank A. Rank matriks A dituliskan : rank(a). Cara mencari Rank suatu matriks Misalkan A adalah sebarang matriks. Langkah Ubah matriks A menjadi matriks eselon baris tereduksi B. Langkah Rank A = jumlah baris tak nol dari matriks B. 9

7//5 Carilah rank dari matriks : A 9 8 RUANG NULL dan NULLITY Definisi 5 (i) Himpunan dari semua solusi sistem homogen A.x = disebut dengan Ruang Null (Nullspace). Nullspace merupakan subset dari R n. (ii) Dimensi dari ruang null disebut Nullity.

7//5 Basis utk Ruang Null Diberikan SPL homogen A.x =, dengan A matriks berukuran m x n. Solusi dari sistem di atas dicari menggunakan EGJ, yaitu matriks augmented diubah ke matriks eselon baris tereduksi dimana matriks B mpy r baris tak nol, r m. A B Jika m > n (r = n), yaitu B r = n m n Maka, solusi A.x = trivial. Artinya, semua solusinya adalah nol, sehingga ruang solusinya tidak punya basis, akibatnya, nullity =.

7//5 Jika m < n (r < n), yaitu rn r n n s s s s s s B r m n Maka, solusi A.x = adalah non trivial (mpy r buah solusi), shg ruang solusinya mpy r buah basis, akibatnya nillity = r. Contoh 9 Carilah ruang null dan nullity dari SPL homogen : 5 4 x x x x x

7//5 Teorema 4 Jika A adalah matriks ukuran m x n, maka rank(a) + nullity A = n Contoh Apakah SPL berikut mpy solusi? 5 6 5 5 x x x

7//5 RANK dan KESINGULARAN MATRIKS Teorema 6 Diberikan matriks A berukuran nxn. det(a) jhj rank(a) = n Teorema 7 Misalkan A matriks ukuran nxn. i. SPL A.x = b mempunyai penyelesaian tunggal jhj rank(a) = n ii. SPL A.x = mpy solusi non trivial jhj rank(a) < n. 4