6. TRANSFORMASI LINIER

dokumen-dokumen yang mirip
TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor)

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

Aljabar Linear Elementer

BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR

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

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

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

Pertemuan 6 Transformasi Linier

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

Materi Aljabar Linear Lanjut

Aljabar Linier Elementer

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

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

Chapter 5 GENERAL VECTOR SPACE Row Space, Column Space, Nullspace 5.6. Rank & Nullity

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

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

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

8.3 Inverse Linear Transformations

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

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

Latihan 5: Inner Product Space

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

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep mendasar meliputi ruang vektor,

Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

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

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

PENGANTAR KALKULUS PEUBAH BANYAK. 1. Pengertian Vektor pada Bidang Datar

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

Minggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Utami, H

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

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

Aljabar Linier Elementer. Kuliah ke-9

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 27

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

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

BASIS DAN DIMENSI. dengan mengurangkan persamaan kedua dengan persamaan menghasilkan

Transformasi Linear dari R n ke R m

Kumpulan Soal,,,,,!!!

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

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

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

PENDAHULUAN LANDASAN ANALISIS

Aljabar Linier & Matriks

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

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

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

f(-1) = = -7 f (4) = = 3 Dari ketiga fungsi yang didapat ternyata yang terkecil -7 dan terbesar 11. Rf = {y -7 y 11, y R}

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

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

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

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

Vektor di Bidang dan di Ruang

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

BAB II LANDASAN TEORI

Vektor Ruang 2D dan 3D

Kode, GSR, dan Operasi Pada

SUMMARY ALJABAR LINEAR

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

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3

Pertemuan 3 & 4 INTERPRETASI GEOMETRI DAN GENERALISASI VARIANS. Interpretasi Geometri pada Sampel. Generalisasi varians

2

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

Ruang Vektor Real. Modul 1 PENDAHULUAN

UJIAN NASIONAL MATEMATIKA TAHUN 2010 TEKNOLOGI

Catatan Kuliah Aljabar Linier. Abstrak

MATRIKS & TRANSFORMASI LINIER

SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA KELAS XII - IA SEMESTER 1 (SATU) Oleh TIM MATEMATIKA SMA NEGERI 3 MEDAN

Aljabar Linier. Kuliah

aljabar geo g metr me i

Geometri pada Bidang, Vektor

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

Aljabar Linier. Kuliah

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

OPERATOR FREDHOLM. Kartika Yulianti December 20, 2007

Aljabar Linear. & Matriks. Evangs Mailoa. Pert. 7-8

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.

PEMETAAN STANDAR ISI (SK-KD)

WARP PADA SEBUAH SEGITIGA

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

7. Himpunan penyelesaian. 8. Jika log 2 = 0,301 dan log 3 = 10. Himpunan penyelesaian

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER KODE / SKS : IT / 2 SKS

10/11/2014 IMAGE SMOOTHING. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening)

22. MATEMATIKA SMA/MA (PROGRAM IPA)

Matematika Ujian Akhir Nasional Tahun 2004

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

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

Matematika EBTANAS Tahun 1991

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

SILABUS PENGALAMAN BELAJAR ALOKASI WAKTU

MAKALAH ALJABAR LINEAR TRANSFORMASI LINEAR ATAU PEMETAAN LINEAR

Transkripsi:

6. TRANSFORMASI LINIER 1. Definisi Transformasi Linier Jika F:V W adalah sebuah fungsi dari ruang vektor V ke dalam ruang vektor W, maka F disebut transformasi linier (pemetaan linier), jika: 1. F(u+v) = F(u) + F(v), untuk semua vektor u dan v di V 2. F(ku) = kf(u) untuk semua vektor u di dalam V dan semua skalar k Misalkan F:R 2 R 3 adalah sebuah fungsi yang didefinisikan oleh: F(x,y) = (x,x+y,x-y) Buktikan bahwa F adalah transformasi linier. Jawab: Misalakan u = (x 1, y 1 ) dan v = (x 2, y 2 ), maka u + v = (x 1 + x 2, y 1 + y 2 ), F(u) = F(x 1, y 1 ) = (x 1, x 1 + y 1, x 1 - y 1 ) F(v) = F(x 2, y 2 ) = (x 2, x 2 + y 2, x 2 - y 2 ) F(u) + f(v) = (x 1, x 1 + y 1, x 1 - y 1 ) + (x 2, x 2 + y 2, x 2 - y 2 ) = (x 1 + x 2, x 1 + x 2 + y 1 + y 2, x 1 + x 2 - y 1 - y 2 ) Dan, F(u+v) = (x 1 + x 2, [x 1 + x 2 ] + [y 1 + y 2 ],[ x 1 + x 2 ] [y 1 + y 2 ] = (x 1 + x 2, x 1 + x 2 + y 1 + y 2, x 1 + x 2 - y 1 - y 2 ) = F(u) + F(v) syarat (i) dipenuhi Misalkan k adalah sebuah skalar, ku =n(kx 1, ky 1 ), maka: F(ku) = (kx 1, kx 1 + ky 1, kx 1 - ky 1 ) = k(x 1, x 1 + y 1, x 1 - y 1 ) = k F(u) syarat (ii) dipenuhi Jadi F adalah transformasi linier Proyeksi: L : R 3 R 2 didefinisikan oleh:

L(* +) * + L adalah transformasi linier karena: 1. Untuk setiap u = [ ], v = [ ], L(u+v) =L([ ])=* += * + * + ([ ]) ([ ]) ( ) ( ) 2. Untuk k ϵ R, L(ku) = L([ ]) [ ] * + ([ ]) ( ) 2. Matriks Penyajian untuk Transformasi Linier Misalkan T:R n R m adalah transformasi linier dari ruang vektor real V ke ruang real vektor W, bila V dan W berdimensi berhingga, maka transformasi linier tersebut dapat dinyatakan dengan suatu matriks, yangdisebut matriks penyajian (representasi matriks) Misalkan e 1, e 2,, e n adalah basis baku untuk R n dan misalkan A adalah sebuah matriks mxn yang dibentuk oleh T(e 1 ), T(e 2 ),, T(e n ) sebagai vektor-vektor kolomnya, maka A disebut sebagai matriks penyajian atau matriks baku. Misalkan T:R 2 R 2 diberikan oleh: T(* +) [ ] Maka T(e 1 ) = (* +) * + dan T(e 2 ) = (* +) * + Jadi A = * + adalah matriks penyajian untuk T di atas. Misalkan T:R 2 R 3 diberikan oleh:

T(* +) [ ] Maka T(e 1 ) = (* +) * + dan T(e 2 ) = (* +) * + Jadi A = * + adalah matriks penyajian untuk T di atas. Latihan: Misalkan T:R 3 R 2 diberikan oleh: T(* +) [ ] 3. Vektor Koordinat dan Perubahan Basis Selama in kita sering menggunakan basis baku sebagai basis semua vektor. Padahal selain basis baku, ada basis-basis lain yang bisa digunakan untuk menyatakan sebuah vektor. Beberapa contoh basis baku: Basis baku di ruang R 2 : e 1 = * + e 2 = * + Basis baku di ruang R 3 : e 1 = * + e 2 = * + e 3 = * + Dan seterusnya. Misalkan B = { e 1, e 2,, e n } adalah basis baku untuk R n dan sebuah titik X adalah sebuah vektor yang dibentuk oleh kombinasi linier dari basis tersebut, maka: X = x 1 e 1 + x 2 e 2 + + x n e n X = (x 1, x 2,, x n ) disebut vektor koordinat relatif terhadap basis B. Bagaimana bila titik X tersebut dilihat dari basis lain (basis B misalnya)? Cara pandang sebuah titik vektor X dari basi B ke basis lain B ini disebut perubahan basis. Artinya bila kita berada di acuan basis B, kemudian memandang titik X, tentu saja hasilnya akan berbeda dengan bila kita berada pada acuan basis B, kemudian memandang titik X. perhatikan gambar di bawah ini. Titik X bila dipandang dari basis B mempunyai koordinat (6,3), tetapi bila dilihat dari basis B berada di koordinat (4,1). Hal ini terjadi karena perubahan basis.

B B 4 4 2 e 2 0 e 1 2 E 2 X 0 E1 2 4 6 2 4 6 8 Tinjau R 3 dengan basis B = {e 1, e 2, e 3 } dan basis B = {E 1, E 2, E 3 } dengan E 1 = (1,0,1), E 2 = (1,1,-1) dan E 3 = (0,1,2). a. Sebuah titik X terhadap basis B mempunyai vektor koordinat (2,7,0). Tentukan vektor koordinat X terhadap basis B. b. Biala titik X mempunyai vektor koordinat (1,-2,3) terhadap basis B, tentukan vektor koordinat X terhadap basis B. Penyelesaian: a. Kombinasi linier vektor koordinat X terhadap basis B harus sama dengan kombinasi linier vektor koordinat X terhadap basis B. 2e 1 + 7e 2 + 0.e 3 = x 1 E 1 + x 2 E 2 + x 3 E 3 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Maka x 1, x 2, x 3 memenuhi sistem persamaan linier [ ] [ ] [ ] Berdasarkan persamaan tersebut dan setelah melalui perhitungan diperoleh: [ ] [ ] b. Kombinasi linier vektor koordinat X terhadap basis B harus sama dengan kombinasi linier vektor koordinat X terhadap basis B. x 1 e 1 + x 2 e 2 + x 3 e 3 = 1.E 1 2.E 2 + 3.E 3 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

Maka x 1, x 2, x 3 memenuhi sistem persamaan linier [ ] [ ] [ ] Berdasarkan persamaan tersebut dan setelah melalui perhitungan diperoleh: [ ] [ ] Latihan: Diketahui dua buah basis di R 3 berikut: B = {(1,0,1), (0,1,-1), (1,2,0)} B = {(1,0,0), (-1,1,0), (1,-1,-1)} Bila vektor koordinat X = (2,4,1) terhadap B, tentukan koordinat X terhadap B. Latihan soal: 1. Tunjukkan apakah transformasi berikut adalah transformasi linier atau bukan. a. F(x,y) = (2x, 3y) b. F(x,y) = (2x + y, 3x 4y) c. F(x,y,z) = (1, 3) d. F(x,y,z) = (2x + 5y, 3y 4z) 2. Tentukan matriks penyajian untuk transformasi berikut: a. T(* +) [ ] b. T(* +) [ ] 3. Tinjau R 3 dengan basis B = {e 1, e 2, e 3 } dan basis B = {E 1, E 2, E 3 } dengan E 1 = (-1,0,1), E 2 = (-1,1,1) dan E 3 = (2,1,0). a. Sebuah titik X terhadap basis B mempunyai vektor koordinat (2,4,1). Tentukan vektor koordinat X terhadap basis B. b. Bila titik X mempunyai vektor koordinat (4,2,3) terhadap basis B, tentukan vektor koordinat X terhadap basis B.

4. Diketahui dua buah basis di R 3 berikut: B = {(2,0,1), (0,1,-2), (1,1,0)} B = {(1,0,1), (-2,1,1), (1,0,-1)} a. Bila vektor koordinat X = (2,0,1) terhadap B, tentukan koordinat X terhadap B. b. Bila vektor koordinat X = (3,2,5) terhadap B, tentukan koordinat X terhadap B.