Aljabar Linear dan Matriks (Persamaan Linear dan Vektor) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.

dokumen-dokumen yang mirip
Pengantar Vektor. Besaran. Vektor (Mempunyai Arah) Skalar (Tidak mempunyai arah)

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

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

Pelabelan matriks menggunakan huruf kapital. kolom ke-n. kolom ke-3

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

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

Aljabar Linear Elementer

Part II SPL Homogen Matriks

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam

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

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

Vektor di Bidang dan di Ruang

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

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

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

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3

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

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

Geometri pada Bidang, Vektor

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

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

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

Aljabar Linear Elementer Part IV. Oleh : Yeni Susanti

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

19. VEKTOR. 2. Sudut antara dua vektor adalah θ. = a 1 i + a 2 j + a 3 k; a. a =

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

MATRIKS. Definisi: Matriks adalah susunan bilangan-bilangan yang berbentuk segiempat siku-siku yang terdiri dari baris dan kolom.

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

1.1 MATRIKS DAN JENISNYA Matriks merupakan kumpulan bilangan yang berbentuk segi empat yang tersusun dalam baris dan kolom.

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

Kode, GSR, dan Operasi Pada

VEKTOR 2 SMA SANTA ANGELA. A. Pengertian Vektor Vektor adalah besaran yang memiliki besar dan arah. Dilambangkan dengan :

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

Aljabar Linier Elementer. Kuliah ke-9

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

BAB II VEKTOR DAN GERAK DALAM RUANG

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

1 Mengapa Perlu Belajar Geometri Daftar Pustaka... 1

2. MATRIKS. 1. Pengertian Matriks. 2. Operasi-operasi pada Matriks

18. VEKTOR. 2. Sudut antara dua vektor adalah. a = a 1 i + a 2 j + a 3 k; a = 2. Penjumlahan, pengurangan, dan perkalian vektor dengan bilangan real:

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

Aljabar Linier & Matriks

Aljabar Linier & Matriks

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

BAB II LANDASAN TEORI

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks

MATEMATIKA. Sesi VEKTOR 2 CONTOH SOAL A. DEFINISI PERKALIAN TITIK

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

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

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

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

Matematika II : Vektor. Dadang Amir Hamzah

VEKTOR. Gambar 1.1 Gambar 1.2 Gambar 1.3. Liduina Asih Primandari, S.Si., M.Si.

ALJABAR LINEAR ELEMENTER

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

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

MODUL IV SISTEM PERSAMAAN LINEAR

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Vektor di Ruang N TIM KALIN

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

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

BAB I MATRIKS DEFINISI : NOTASI MATRIKS :

Aljabar Linier Elementer

MATRIKS. Notasi yang digunakan NOTASI MATRIKS

MATEMATIKA INFORMATIKA 2 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS GUNADARMA FENI ANDRIANI

MAKALAH ALJABAR LINEAR TRANSFORMASI LINEAR ATAU PEMETAAN LINEAR

Aljabar Linear Elementer MA SKS. 07/03/ :21 MA-1223 Aljabar Linear 1

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

RUANG HASIL KALI DALAM (RHKD) Makalah Ini Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pengampu: Abdul Aziz Saefudin, M.

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

6 Sistem Persamaan Linear

Bagian 2 Matriks dan Determinan

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

Jika titik O bertindak sebagai titik pangkal, maka ruas-ruas garis searah mewakili

6- Operasi Matriks. MEKANIKA REKAYASA III MK Unnar-Dody Brahmantyo 1

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

a11 a12 x1 b1 Kumpulan Materi Kuliah #1 s/d #03 Tahun Ajaran 2016/2016: Oleh: Prof. Dr. Ir. Setijo Bismo, DEA.

MATRIKS. 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.

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

MATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR

MATRIKS & TRANSFORMASI LINIER

Vektor Ruang 2D dan 3D

4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

VEKTOR II. Tujuan Pembelajaran

Soal No. 1 Perhatikan gambar berikut, PQ adalah sebuah vektor dengan titik pangkal P dan titik ujung Q

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

BESARAN SKALAR DAN VEKTOR. Besaran Skalar. Besaran Vektor. Sifat besaran fisis : Skalar Vektor

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

BAB 4 RUANG VEKTOR EUCLID. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

Transkripsi:

Aljabar Linear dan Matriks (Persamaan Linear dan Vektor) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.

. Matriks dan Sistem Persamaan Linear Definisi Persamaan dalam variabel dan y dapat ditulis dalam bentuk a+by=c, dimana a, b, dan c adalah konstan real (a dan b tidak nol), disebut persamaan linear. Grafik persamaan ini adalah garis lurus dalam plan y. Sepasang nilai dan y yang menyajikan hasil dari persamaan disebut solusi.

Solusi untuk sistem persamaan linear Gambar. Solusi unik + y = 5 y = Beririsan pada (, ) Solusi unik: =, y =. Gambar. Tidak ada solusi + y = + y = Garis berupa paralel. Tidak ada irisan, tidak ada solusi. Gambar. Banyak solusi y = 6 6 y = 9 Kedua persamaan mempunyai grafik yang sama. Titik pada grafik merupakan solusi. Banyak solusi.

Definisi Persamaan linear dalam n variabel,,,, n berbentuk a + a + a + + a n n = b dimana koefisien a, a, a,, a n dan b merupakan konstanta. Macammacam bilangan: bilangan natural, integer, bilangan rasional, bilangan real, bilangan kompleks positif, negatif

Persamaan linear dalam tiga variabel terkait dengan bidang dalam ruang tiga dimensi. Sistem mempunyai tiga persamaan linear dalam tiga variabel: Solusi unik

Tidak ada solusi Banyak solusi

Bagaimana menyelesaikan persamaan linear? Eliminasi GaussJordan

Definisi Matri merupakan larik persegi dari sebuah bilangan. Bilangan dalam larik disebut unsur dari matriks. Matriks 9 8 5 6 5 C 8 5 7 B 5 7 A

Submatriks matriks A 5 7 A Baris dan Kolom kolom kolom kolom baris row 5 7 5 7 5 7 A A submatriksdari 5 7 5 7 R Q P

Matriks Identitas ukuran diagonal,,i I I Lokasi 7, 5 7 a a A A ij baris i, kolom j lokasi (,) = Ukuran dan Tipe Matriks kolom Matriks baris Matriks bujur sangkar Matriks Matriks Matriks Ukuran : 8 5 8 8 5 9 7 5 5

Koefisien dan penambahan matriks 6 Hubungan antara sistem persamaan linear dan matriks Koefisien matriks yang ditambahkan Matriks 6

Operasi Baris Dasar Matriks Transformasi Dasar. Menukar dua persamaan.. Mengalikan dua sisi dari persamaan dengan konstanta bukan nol.. Menjumlah perkalian dari satu persamaan dengan persamaan yang lain. Operasi Baris Matriks. Menukar dua baris matriks.. Mengalikan unsurunsur baris dengan konstanta bukan nol.. Menjumlah perkalian matriks dari unsurunsur satu baris dengan unsur baris yang lain.

Contoh Selesaikan sistem persamaan linear berikut! 6 6 6 Solusi Metode persamaan Sistem awal: Metode matriks analog Penambahan matriks: Pers+( )Pers Pers+( )Pers 8 R+( )R R+( )R Ekuivalen baris 8

5 5 Pers+( )Pers Pers+()Pers ( /5)Pers Pers+( )Pers Pers+Pers Solusi :.,, Solusi :.,, 8 8 R+( )R R+()R ( /5)R R+( )R R+R

Kesimpulan metode eliminasi: Suatu persamaan dengan penyelesaian matriks R+R R R+R Intinya :

Contoh Selesaikan sistem persamaan linear berikut : 8 8 5 Solusi : 8 8 5 6 R 6 8 8 R R )R ( R )R ( R ()R R R R R )R ( R. solusi

Contoh Selesaikan sistem berikut : 7 8 6 8 7 8 6 8 7 8 6 5 6 5 5..,, adalah Solusinya R R R )R ( R R R 5 6 R )R ( R R R )R ( R Solusi :

Ch_8 Kesimpulan 7 8 6 8 ] : [ B A A B Gunakan operasi baris ke bentuk [A: B] :. 7 8 6 8 ] : [ ] : [ X I B A n yaitu Definisi [I n : X] disebut bentuk baris terkurangi dari [A : B]. Catatan.. Jika A adalah koefisien matriks dari sistem persamaan n dalam variabel n yang mempunyai solusi unik, maka A adalah ekuivalen baris dengan I n (A I n ).. Jika A I n, maka sistem mempunyai solusi unik. 7 8 6 8

Contoh banyak sistem Selesaikan sistem persamaan linear dari persamaan linear berikut : untuk b b b menjadi sehingga,, 8 b b b Solusi : 8.,, 5 8 5 R+( )R R+R )R ( R R R R R )R ( R Solusi sistem

. Eliminasi GaussJordan Definisi Matriks dalam bentuk baris terkurangi jika. Suatu baris terdiri dari nol dikelompokkan di bawah matriks.. Unsur pertama bukan nol dari setiap baris yang lain adalah. Unsur ini disebut leading.. Leading dari setiap baris setelah baris yang pertama diposisikan di kanan dari baris sebelumnya.. Semua unsur yang lain dalam kolom terdiri dari nol.

Ch_ Contoh untuk bentuk baris terkurangi 9 7 8 () () () () Operasi baris dasar, bentuk baris terkurangi Bentuk baris terkurangi dari matriks adalah unik.

Eliminasi GaussJordan System persamaan linear matriks yang ditambahkan bentuk baris terkurangi solusi

)R ( R 6 5 )R ( R R R Contoh Gunakan metode eliminasi GaussJordan untuk mencari bentuk baris terkurangi dari matriks berikut : 9 Solusi : 9 R R pivot (leading ) R pivot 6 5 7 R R )R ( R Matriks hasil merupakan bentuk baris terkurangi dari matriks yang diberikan. R

Contoh Selesaikan, jika mungkin, sistem persamaan : 7 5 7 9 Solusi : 7 5 7 7 5 7 9 R )R ( R )R ( R R R R R Solusi umum ke sistem adalah. adalah bilangan real(disebut parameter), dimana r r r r

Contoh Contoh ini menggambarkan bahwa solusi umum dapat melibatkan bilangan parameter. Selesaikan sistem persamaan berikut : 6 7 Solusi : 6 7 R R )R ( R R R )R ( R., untuk, R s r s r s r banyak penyelesaian

Contoh Contoh ilustrasi sistem yang tidak ada solusi. Selesaikan sistem berikut : 8 5 Solusi : )R ( R )R ( R Sistem yang tidak mempunyai solusi 5 8 5 )R ( R + + =

Sistem Persamaan Linear Homogen Definisi Sistem persamaan linear dikatakan homogen jika semua konstanta adalah nol. Contoh: Amati bahwa 5 6,, merupakan solusi Teorema. Sistem persamaan linear homogen dalam n variabel selalu mempunyai solusi =, =., n =. Solusi ini disebut solusi trivial (sepele).

Sistem Persamaan Linear Homogen Teorema. Sistem persamaan linear yang mempunyai banyak variabel daripada persamaan yang mempunyai banyak solusi. Catatan: Solusi trivial 6 5 6 5 Sistem mempunyai solusi nontrivial yang lain. r r r,, Contoh:

. Ruang Vektor R n Sistem koordinat persegi Ada dua cara menginterpretasikan (5,) mendefinisikan lokasi titik dalam bidang mendefinisikan vektor posisi OA Asal:(, ) Vektor posisi : Titik awal dari OA OA OA : O Titik akhir dari : A(5, ) Pasangan terurut : (a, b) Gambar.5

Contoh Gambar vektor posisi OA (, ), OB (5, ) dan OC (, ). Gambar.6

R R Gambar.7

Definisi ( u, u,..., u Untuk n merupakan urutan n bilangan real. Himpunan semua urutan disebut nruang dan didenotasikan R n. u merupakan komponen awal dari komponen kedua dan seterusnya. ) ( u, u,..., u n ), u merupakan Contoh : R merupakan himpunan urutan bilangan real. Contoh, (,,, ) dan (,, 5., ) merupakan R. R 5 merupakan himpunan urutan dari 5 bilangan real. Contoh, (,,,, 9) ada dalam himpunan ini.

Definisi Untuk u u, u,..., u ) and v ( v, v,..., v ) ada dua unsur dari R n. ( n n Dapat dikatakan bahwa u dan v adalah sama jika u = v,, u n = v n. Lalu dua unsur dari R n adalah sama jika komponen terkait adalah sama. Definisi Untuk u ( u, u,..., un) and v ( v, v,..., vn) ada unsurunsur dari R n dan untuk c menjadi skalar. Perkalian dan penjumlahan skalar dihasilkan dari : Penjumlahan Perkalian skalar Catatan. Penjumlahan dan Perkalian Skalar u v ( u v,..., u cu ( cu,..., cu ) n n v () u, v R n u+v R n (R n adalah tertutup dalam penjumlahan) () u R n, c R cu R n (R n adalah tertutup dalam perkalian skalar) n )

Contoh Untuk u = (,,, 7) dan v = (,,, ) berupa vektor di R. Cari u + v dan u. Solusi : u v (,,, 7) (,,, ) (,,, 7) u (,,, 7) (,,9, ) Contoh Menurut vector (, ) dan (, ), didapatkan (, ) + (, ) = (6, ). Gambar.8

Umumnya, jika u dan v merupakan vektor dalam ruang vektor yang sama, maka u + v merupakan diagonal dari parallelogram yang didefinisikan oleh u dan v. Gambar.9

Contoh Menurut perkalian skalar dari vektor (, ) oleh, didapatkan (, ) = (6, ) Amati pada gambar.6 dimana (6, ) merupakan vektor pada arah yang sama sebagai (, ), dan kali panjangnya. Gambar.

c > < c < < c < c < Gambar. Umumnya, arah cu akan sama dengan arah u jika c >, dan arah berlawanan u jika c <. Panjang cu adalah c kali panjang dari u.

Vektor khusus Vektor (,,, ), mempunyai komponen n nol, disebut vektor nol dari R n dan didenotasikan. Vektor Negatif Vektor ( )u ditulis u dan disebut negatif dari u. Vektor mempunyai magnitudo yang sama sebagai u, tetapi berada pada arah yang berlawanan dengan u. u Pengurangan u Pengurangan dihasilkan pada unsurunsur dari R n oleh pengurangan komponen terkait. Misal, dalam R, (5,, 6) (,, ) = (,, 9)

Teorema. Untuk u, v, dan w berupa vektor dalam R n dan untuk c dan d berupa skalar. (a) u + v = v + u (b) u + (v + w) = (u + v) + w (c) u + = + u = u (d) u + ( u) = (e) c(u + v) = cu + cv (f) (c + d)u = cu + du (g) c(du) = (cd)u (h) u = u Gambar. Komutatif dari penjumlahan vektor u + v = v + u

Vektor kombinasi linear au +bv + cw merupakan kombinasi linear dari vektor u, v, dan w. Contoh 5 Untuk u = (, 5, ), v = (,, 9), w = (,, ). Tentukan kombinasi linear u v + w. Solusi u v w (, 5, ) (,, 9) (,, ) (,, 6) (,, 7) (,, ) (,, 6 7 ) (, 7, )

Vektor Kolom n n n n v u v u v v u u Penjumlahan dan perkalian skalar dari vektor kolom dalam R n dalam sifat komponen: and n cu n cu u u c Vektor baris: Vektor kolom: ),...,, ( n u u u u u n u

Subruang R n Subhimpunan dari ruang vektor R n yang mempunyai semua sifat aljabar dari R n. Subhimpunan tersebut disebut subruang. Definisi SubhimpunanS dari R n perkalian skalar. adalah subruang jika penjumlahan tertutup dan Perlu diingat : () u, v S u+v S (S merupakan penjumlahan ter tutup) () u S, c R cu S (S merupakan perkalian skalar tertutup)

Contoh 6 Menurut subhimpunan W dari R dari bentuk vektor (a, a). Tunjukkan bahwa W adalah subruang dari R. Bukti Untuk u = (a, a), v = (b, b) W, dan k R. u + v = (a, a) + (b, b) = (a+ b, a + b) = (a + b, (a + b)) W dan ku = k(a, a) = (ka, ka) W Lalu u + v W dan ku W. W merupakan penjumlahan tertutup dan perkalian skalar. W merupakan subruang dari R. Amati: W merupakan himpunan vektor yang dapat ditulis a(,). Gambar.

Contoh 7 Menurut sistem persamaan linear homogen dapat ditunjukkan bahwa ada banyak solusi =r, =5r, =r. Dan dapat dituliskan solusi ini sebagai vektor dalam R sebagai (r, 5r, r). Tunjukkan bahwa himpunan dari solusi W merupakan Subruang dari R. 5 Bukti Untuk u = (r, 5r, r), v = (s, 5s, s) W, dan k R. u + v = ((r+s), 5(r+s), r+s) W dan ku = (kr, 5kr, kr) W Lalu u + v W dan ku W. W merupakan subruang dari R. Amati: W merupakan himpunan vektor yang dapat ditulis r(,5,). Gambar.

. Basis and Dimension Basis: himpunan vektor yang biasanya digunakan untuk mendeskripsikan ruang vektor. Basis standar dari R n Menurut vektor (,, ), (,, ), (,, ) dalam R. Vektorvektor ini mempunyai dua sifat yang sangat penting: (i)dikatakan span R, merupakan pengaturan vektor (, y, z) sebagai kombinasi linear dari tiga vektor: Untuk suatu (,y,z) R (,y,z) = (,, ) + y(,, ) + z(,, ) (ii)dikatakan linear bebas. Jika p(,, ) + q(,, ) +r(,, ) = (,, ) p =, q =, r = merupakan solusi unik. Himpunan vektor yang terdiri dari dua sifat disebut basis.

Ada banyak basis untuk R himpunan span R dan linear bebas. Contoh, himpunan {(,, ), (,, ), (,, )} merupakan basis untuk R. Himpunan {(,, ), (,, ), (,, )} merupakan basis yang paling penting untuk R, disebut basis standar dari R. R : ruang dua dimensi R : ruang tiga dimensi Himpunan {(,,, ), (,,, ),, (,, )} dari n vektor adalah basis standar untuk R n. Dimensi dari R n adalah n.

Span, Linear bebas, dan Basis Vektor v, v, dan v dikatakan span sebuah ruang jika setiap vektor v berada dalam ruang yang dapat diungkapkan sebagai kombinasi linear darinya, v = av + bv + cv. Vektor v, v, dan v dikatakan linear bebas jika identitas pv + qv + rv m = is hanya benar untuk p =, q =, r =. Basis untuk ruang merupakan himpunan yang span ruang dan linear bebas. Bilangan vektor dalam basis disebut dimensi dari ruang.

Contoh Menurut subhimpunan W dari R terdiri dari vektor berbentuk (a, b, a+b). Vektor (, 5, 7)W, dimana (, 5, 9)W. Tunjukkan bahwa W merupakan subruang dari R. Bukti Untuk u=(a, b, a+b) dan v=(c, d, c+d) berupa vektor dalam W dan k berupa skalar. () u+v = (a, b, a+b) + (c, d, c+d) = (a+c, b+d, (a+c)+(b+d)) u+v W () ku = k(a, b, a+b) = (ka, kb, ka+kb) ku W W merupakan penjumlahan tertutup dan perkalian skalar. W merupakan subruang dari R.

Contoh (lanjutan) Pisahkan variabel sesuai dengan vektor u. u = (a, b, a+b) = (a,, a) + (, b, b) = a(,, ) + b(,, ) Vektor (,, ) dan (,, ) lalu span W. Sehingga, p(,, ) + q(,, ) = (,, ) dengan p= dan q=. Dua vektor (,, ) dan (,, ) merupakan linear bebas. Himpunan {(,, ), (,, )} merupakan basis untuk W. Dimensi dari W, dim(w)=.

Contoh Menurut subhimpunan V dari R, vektornya berbentuk (a, a, a). Tunjukkan bahwa V merupakan subruang dari R dan cari basis. Solusi (subruang) Untuk u=(a, a, a) dan v=(b, b, b) berupa vektor dalam V dan k berupa skalar. () u+v = (a+b, (a+b), (a+b)) u+v V () ku = k(a, a, a) = (ka, ka, ka) ku V V merupakan penjumlahan tertutup dan perkalian skalar. V merupakan subruang dari R. (basis) u = (a, a, a) = a(,, ) {(,, )} merupakan basis untuk V. dim(v) =.

Contoh Menurut sistem persamaan linear homogen berikut : Dapat ditunjukkan ada banyak solusi = r s, = r, = r, = s. Tuliskan solusi tersebut sebagai vektor dalam R, (r s, r, r, s). Dapat ditunjukkan bahwa himpunan tersebut merupakan subruang W dari R. Cari basis untuk W dan berikan dimensinya. Solusi () (r s, r, r, s) = r(,,, ) + s(,,, ) {(,,, ), (,,, ) } merupakan basis untuk W. dim(w) =. () Jika p(,,, ) + q(,,, ) = (,,, ), maka p=, q=.

.5 Produc dot, Norm, Sudut, dan Jarak Pokok bahasan ini membangun geometri untuk ruang vektor R n. Definisi u ( u, u,..., u ) dan v ( v, v,..., v Untuk n n berupa dua vektor dalam R n. Produk dot dari u dan v didenotasikan u v dan didefinisikan oleh. u v u v u n v n Produk dot menempatkan bilangan real pada setiap pasangan vektor. ) Produk dot merupakan tool yang digunakan untuk membuat geometri R n. Contoh Cari produk dot dari u = (,, ) dan v = (,, ) Solusi u v Ch_5 ( ) () () 8

Sifatsifat Produk Dot Untuk u, v, dan w berupa vektor dalam R n dan untuk c berupa skalar, maka. u v = v u. (u + v) w = u w + v w. cu v = c(u v) = u cv. u u, and u u = jika dan hanya jika u = Bukti. Untuk u ( u u v uv v u, u u v v u u u u,..., u n n n ) dan v ( v v u n n, v. u u nun u un u u n u u, lalu u u., jika dan hanya Lalu u u n jika dan hanya jika u.,..., v n ).Didapatkan dengan sifat komutatif bilangan real jika u,, u n.

Norm (panjang) dari Vektor dalam R n Gambar.7 Definisi Norm (panjang atau magnitudo) dari vektor u = (u,, u n ) dalam R n didenotasikan u dan didefinisikan oleh u u u n Catatan: Norm dari vektor dapat ditulis dalam produk dot u u u

Contoh Cari norm dari vektor u = (,, 5) dari R dan v = (,,, ) dari R. Solusi u () () (5) 9 5 5 v () () () () 9 6 6 Definisi Vektor satuan merupakan vektor yang mempunyai norm =. Jika v merupakan vektor bukan nol, maka vektor merupakan vektor satuan dalam arah v. u v v Prosedur dari pembuatan vektor satuan pada arah yang sama sebagaimana vektor yang diberikan disebut normalisasi vektor.

Contoh Cari norm dari vektor (,, ). Normalisasi vektor tersebut. Solusi Norm dari (,, ) adalah (,, ) (). Vektor ternormalisasi adalah Vektor dapat ditulis sebagai. (,, ) Vektor tersebut merupakan vektor satuan pada arah (,, ).,,.

Sudut antar Vektor (R ) Untuk u=(a, b) dan v=(c, d). Cari sudut q antara u dan v. Hukum cosinus memberikan Didapatkan, Gambar.8 q

Sudut antara Vektor (R n ) Definisi Untuk u dan v berupa dua vektor bukan nol dalam R n. Cosinus dari sudut q antara vektor tersebut adalah u v cosq u v q Contoh Tentukan sudut antara vektor u = (,, ) dan v = (,, ) dalam R. Solusi u v (,, ) (,,) Lalu u u v cosq u v, v sudut antara u dan v merupakan / (atau 5).

Definisi Dua vektor bukan nol merupakan orthogonal jika sudut antara mereka merupakan sudut yang sesuai dengan nilai cosnya sama dengan. Teorema. Dua vektor bukan nol u dan v merupakan orthogonal jika dan hanya jika u v =. Bukti u, v merupakan orthogonal cosq u v Contoh Vektor (,, ) dan (,, ) merupakan orthogonal karena (,, ) (,, ) = ( ) + ( ) + ( ) = 6 + =.

Sifatsifat basis standar dari R n (, ), (,) merupakan vektor satuan orthogonal dalam R. (,, ), (,, ), (,, ) merupakan vektor satuan orthogonal dalam R. Himpunan dari vektor satuan pasangan orthogonal adalah himpunan orthonormal. Basis standar dari R n, {(,,, ), (,,,, ),, (,,, )} merupakan himpunan orthonormal.

Contoh (a) Untuk w berupa vektor dalam R n. Untuk W berupa himpunan vektor yang orthogonal pada w. Tunjukkan bahwa W merupakan subruang dari R n. (b) Cari basis dari subhimpunan W dari vektor dalam R bahwa orthogonal pada w=(,, ). Berikan dimensi dan deskripsi geometris dari W. Solusi (a) Untuk u, vw. Karena uw dan vw, sehingga uw= dan vw=. (u+v)w = uw + vw = u+v w u+v W Jika c adalah skalar, c(uw) = cuw = cu w cu W W merupakan subruang dari R n. (b) Untuk (a, b, c)w dan (a, b, c)w, maka (a, b, c)(,, )= a+b+c= W merupakan himpunan {(a, b, a b) a, b R} Karena (a, b, a b) = a(,, ) + b(,, ). Jelas bahwa {(,, ), (,, )} merupakan basis untuk W dim(w)=

Contoh (lanjutan) W merupakan bidang dalam R didefinisikan oleh (,, ) dan (,, ). Gambar.9

Jarak antar titik Jarak antara =(, ) dan y =(y, y ) adalah ( y y) ( ) Turunan ungkapan R n. Definisi. Untuk =(,,, n ) dan y=(y, y,, y n ) berupa dua titik di R n. Jarak antara dan y didenotasikan d(, y) dan didefinisikan oleh d (, y) ( y) ( n yn) Catatan: Dapat dituliskan jarak sebagaimana berikut. d(, y) y y y Contoh Tentukan jarak antar titik = (,,, ) dan y = (,,, 5) dalam R. Solusi d(, y) ( ) ( ) ( ) ( 5) 7

Contoh 5 Buktikan jarak di R n yang mempunyai sifat simetris : d(, y)=d(y, ) untuk suatu, y R n. Solusi Untuk (,,..., n) dan y ( y, y,..., n y ) d (, y) ( y) ( n yn) ( y ) ( yn n) d( y, )

Teorema.5 Ketidaksamaan CauchySchwartz. Jika u dan v merupakan vektor di R n maka u v u v dimana u v didenotasikan nilai absolut dari bilangan uv.

Teorema.6 Untuk u dan v berupa vektor dalam R n. (a) (a) Ketidaksamaan segitiga: u + v u + v. Teorema Pythagorean: Jika u v = maka u + v = u + v. Gambar.

Terima Kasih