MATRIK DAN KOMPUTASI

dokumen-dokumen yang mirip
Metode Matematika untuk Geofisika

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Menggunakan Matlab-

Komputasi untuk Sains dan Teknik

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Dalam Matlab-

Komputasi untuk Sains dan Teknik

MATRIKS. Notasi yang digunakan NOTASI MATRIKS

Komputasi untuk Sains dan Teknik

Analisa Numerik. Matriks dan Komputasi

Matriks - Definisi. Sebuah matriks yang memiliki m baris dan n kolom disebut matriks m n. Sebagai contoh: Adalah sebuah matriks 2 3.

Tujuan. Mhs dapat mendemonstrasikan operasi matriks: penjumlahan, perkalian, dsb. serta menentukan matriks inverse

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

Pengolahan Dasar Matriks Bagus Sartono

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Menggunakan Matlab-

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

Pertemuan 2 Matriks, part 2

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

MATRIKS Matematika Industri I

Operasi Pada Matriks a. Penjumlahan pada Matriks ( berlaku untuk matriks matriks yang berukuran sama ). Jika A = a ij. maka matriks A = ( a ij)

BAB IX OPERASI MATRIK

MATRIKS Matematika Industri I

MODUL E LEARNING SEKSI -1 MATA KULIAH : ALJABAR LINIER KODE MATA KULIAH : ESA 151 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA

8 MATRIKS DAN DETERMINAN

Vektor. Vektor. 1. Pengertian Vektor

Banyaknya baris dan kolom suatu matriks menentukan ukuran dari matriks tersebut, disebut ordo matriks

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Menggunakan Matlab-

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3

Contoh. C. Determinan dan Invers Matriks. C. 1. Determinan

03-Pemecahan Persamaan Linier (2)

Pertemuan 4 Aljabar Linear & Matriks

Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks

BAB I MATRIKS DEFINISI : NOTASI MATRIKS :

MATRIKS. Matematika. FTP UB Mas ud Effendi. Matematika

Komputasi untuk Sains dan Teknik

MATRIK dan RUANG VEKTOR

Matriks Jawab:

Part II SPL Homogen Matriks

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS

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

LU DECOMPOSITION (FAKTORISASI MATRIK)

PAM 252 Metode Numerik Bab 3 Sistem Persamaan Linier

Definisi : det(a) Permutasi himpunan integer {1, 2, 3,, n}:

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

MATRIKS. 2. Matriks Kolom Matriks kolom adalah matriks yang hanya mempunyai satu kolom. 2 3 Contoh: A 4 x 1 =

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR DAN ELIMINASI GAUSS

MATRIKS Nuryanto, ST., MT.

Bagian 2 Matriks dan Determinan

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS (WAJIB)

PELATIHAN INSTRUKTUR/PENGEMBANG SMU 28 JULI s.d. 12 AGUSTUS 2003 MATRIKS. Oleh: Drs. M. Danuri, M. Pd.

METODE ITERASI DALAM SISTEM PERSAMAAN LINEAR

MATRIKS. Perhatikan tabel yang memuat data jumlah siswa di suatu sekolah Tabel Jumlah Siswa Kelas Laki-laki Wanita

MATRIKS. 3. Matriks Persegi Matriks persegi adalah matriks yang mempunyai baris dan kolom yang sama.

TUGAS MANDIRI MATRIKS. Mata Kuliah : Matematika ekonomi

MATERI 8 MATRIKS. Contoh vektor kolom : Pengoperasian matriks dan vektor. Penjumlahan dan pengurangan matriks

Bab 5 Array (Variabel Berindeks)

PENERAPAN KONSEP MATRIKS DALAM KEHIDUPAN SEHARI-HARI

Matriks. Matriks B A B. A. Pengertian Matriks. B. Operasi Hitung pada Matriks. C. Determinan dan Invers

BAB 2. DETERMINAN MATRIKS

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

& & # = atau )!"* ( & ( ( (&

Komputasi untuk Sains dan Teknik

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

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

Bab 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. dalam matriks (Anton, 2000:45). kolom (garis vertikal) yang dikandungnya. Suatu matriks dengan hanya

PENDAHULUAN A. Latar Belakang 1. Metode Langsung Metode Langsung Eliminasi Gauss (EGAUSS) Metode Eliminasi Gauss Dekomposisi LU (DECOLU),

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

Matriks. Modul 1 PENDAHULUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

Komputasi untuk Sains dan Teknik

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pertemuan 2 & 3 DEKOMPOSISI SPEKTRAL DAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR

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

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

BAB 2 : DETERMINAN. 2. Tentukan banyaknya permutasi dari himpunan bilangan bulat {1, 2, 3, 4}

6 Sistem Persamaan Linear

BAB 2 LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA. Suatu matriks didefinisikan dengan huruf kapital yang dicetak tebal, misalnya A,

INVERS MATRIK DAN ELIMINASI GAUSS

BAB II LANDASAN TEORI

Minggu II Lanjutan Matriks

BAB I PENDAHULUAN. 3) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan invers matriks. 4) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan determinan matriks

METODE ITERATIF YANG DIPERCEPAT UNTUK Z-MATRIKS ABSTRACT

BAB V HASIL PENGEMBANGAN DAN PEMBAHASAN

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN FUZZY

MATEMATIKA INFORMATIKA 2 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS GUNADARMA FENI ANDRIANI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penyelesaian SPL dalam Rangkaian Listrik

Materi 2: Matriks dan Operasi Matriks

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari

DIKTAT MATEMATIKA II

Metode Simpleks Minimum

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

METODE MATRIKS (MATRIKS) Mekanika Rekayasa IV. Norma Puspita, ST. MT. a 11 a 12 a 13 a 1n a 21 a 22 a 23 a 2n

Transkripsi:

MATRIK DAN KOMPUTASI Penulis: Supriyanto, email: supri@fisika.ui.ac.id Staf Lab. Komputer, Departemen Fisika, Universitas Indonesia Fukuoka, 5 Feb 2005 Catatan ini bermaksud menjelaskan secara singkat tentang dasar-dasar matrik dan beberapa operasi matematika yang melibatkan matrik serta beberapa matrik spesial yang sering terlibat dalam komputasi numerik. Pengenalan Matrik Notasi suatu matrik berukuran n x m ditulis dengan huruf besar dan dicetak tebal, misalnya A n m. Huruf n menyatakan jumlah baris, dan huruf m jumlah kolom. Matrik terdiri dari elemen-elemen matrik yang dinyatakan dengan huruf kecil diikuti angka-angka indeks, misalnya a ij, dimana i menunjukan posisi baris ke-i dan j menentukan posisi kolom ke-j. a 11 a 12... a 1m a 21 a 22... a 2m A (a ij ) (1)... a n1 a n2... a nm Contoh 1: Matrik A 2 3 3 8 5 A 6 4 7 dimana masing-masing elemennya adalah a 11 3, a 12 8, a 13 5, a 21 6, a 22 4, dan a 23 7. Contoh 2: Matrik B 3 2 1 3 B 5 9 2 4 dimana masing-masing elemennya adalah b 11 1, b 12 3, b 21 5, b 22 9, b 31 2, dan b 32 4. Inisialisasi Matrik Dalam Memori Komputer 1

Dalam bahasa pemrograman Fortran77, cara mengisi memori komputer dengan elemen-elemen matrik A 2 3, sesuai dengan Contoh 1 adalah A(1,1) 3 A(1,2) 8 A(1,3) 5 A(2,1) 6 A(2,2) 4 A(2,3) 7 Sedangkan untuk matrik B 3 2, sesuai Contoh 2 adalah B(1,1) 1 B(1,2) 3 B(2,1) 5 B(2,2) 9 B(3,1) 2 B(3,2) 4 Transpose Matrik Operasi transpose terhadap suatu matrik akan menukar posisi kolom menjadi posisi baris demikian pula sebaliknya. Notasi matrik tranpose adalah A T atau A t. Contoh 3: Operasi transpose terhadap matrik A 3 6 3 8 5 A A T 6 4 7 8 4 5 7 Matrik Bujursangkar Matrik bujursangkar adalah matrik yang jumlah baris dan jumlah kolomnya sama. Contoh 4: Matrik bujursangkar berukuran 3x3 atau sering juga disebut matrik bujursangkar orde 3 1 3 8 A 5 9 7 2 4 6 2

Matrik Simetrik Matrik simetrik adalah matrik bujursangkar yang elemen-elemen matrik A bernilai sama dengan matrik transpose-nya (A t ). Contoh 5: Matrik simetrik 2 3 7 1 2 3 7 1 A 3 5 6 2 7 6 9 8 A t 3 5 6 2 7 6 9 8 1 2 8 10 1 2 8 10 Matrik Diagonal Matrik diagonal adalah matrik bujursangkar yang seluruh elemen-nya bernilai 0 (nol), kecuali elemen-elemen diagonalnya. Contoh 6: Matrik diagonal orde 3 11 0 0 A 0 29 0 0 0 61 Matrik Diagonal Dominan Matrik diagonal dominan adalah matrik bujursangkar yang memenuhi a ii > n j1,j i dimana i1,2,3,..n. Coba perhatikan matrik-matrik berikut ini 7 2 0 6 4 3 A 3 5 1 B 4 2 0 0 5 6 3 0 1 a ij (2) Pada elemen diagonal a ii matrik A, 7 > 2 + 0, lalu 5 > 3 + 1, dan 6 > 5 + 0. Maka matrik A disebut matrik diagonal dominan. Sekarang perhatikan elemen diagonal matrik B, 6 < 4 + 3, 2 < 4 + 0, dan 1 < 3 + 0. Dengan demikian, matrik B bukan matrik diagonal dominan. Matrik Identitas 3

Matrik identitas adalah matrik bujursangkar yang semua elemen-nya bernilai 0 (nol), kecuali elemen-elemen diagonal yang seluruhnya bernilai 1. Contoh 7: Matrik identitas orde 3 1 0 0 I 0 1 0 0 0 1 Matrik Upper-triangular Matrik upper-tringular adalah matrik bujursangkar yang seluruh elemen dibawah elemen diagonal bernilai 0 (nol). Contoh 8: Matrik upper-triangular 3 6 2 1 A 0 4 1 5 0 0 8 7 0 0 0 9 Matrik Lower-triangular Matrik lower-tringular adalah matrik bujursangkar yang seluruh elemen diatas elemen diagonal bernilai 0 (nol). Contoh 9: Matrik lower-triangular 12 0 0 0 A 32 2 0 0 8 7 11 0 5 10 6 9 Matrik Tridiagonal Matrik tridiagonal adalah matrik bujursangkar yang seluruh elemen bukan 0 (nol) berada disekitar elemen diagonal, sementara elemen lainnya bernilai 0 (nol). Contoh 10: Matrik tridiagonal 3 6 0 0 A 2 4 1 0 0 5 8 7 0 0 3 9 4

Vektor-baris dan Vektor-kolom Notasi vektor biasanya dinyatakan dengan huruf kecil dan dicetak tebal. Suatu matrik dinamakan vektor-baris berukuran m, bila hanya memiliki satu baris dan m kolom, yang dinyatakan sebagai berikut ] ] a [a 11 a 12... a 1m [a 1 a 2... a m (3) Sedangkan suatu matrik dinamakan vektor-kolom berukuran n, bila hanya memiliki satu kolom dan n baris, yang dinyatakan sebagai berikut a a 11 a 12. a n1 a 1 a 2. a n (4) Penjumlahan Matrik Operasi penjumlahan pada dua buah matrik hanya bisa dilakukan bila kedua matrik tersebut berukuran sama. Misalnya matrik C 2 3 9 5 3 C 7 2 1 dijumlahkan dengan matrik A 2 3, lalu hasilnya (misalnya) dinamakan matrik D 2 3 D D A + C 3 8 5 9 5 3 + 6 4 7 7 2 1 3 + 9 8 + 5 5 + 3 6 + 7 4 + 2 7 + 1 12 13 8 13 6 8 Tanpa mempedulikan nilai elemen-elemen masing-masing matrik, operasi penjumlahan antara matrik A 2 3 dan C 2 3, bisa juga dinyatakan dalam indeks masing-masing dari kedua matrik tersebut, yaitu d11 d 12 d 13 a11 + c 11 a 12 + c 12 a 13 + c 13 d 21 d 22 d 23 a 21 + c 21 a 22 + c 22 a 23 + c 23 5

Dijabarkan satu persatu sebagai berikut d 11 a 11 + c 11 d 12 a 12 + c 12 d 13 a 13 + c 13 d 21 a 21 + c 21 d 22 a 22 + c 22 d 23 a 23 + c 23 Dari sini dapat diturunkan sebuah rumus umum penjumlahan dua buah matrik d ij a ij + c ij (5) dimana i1,2,..,n dan j1,2,..,m. Sementara n adalah jumlah baris, dan m adalah jumlah kolom. Komputasi Penjumlahan Matrik Berdasarkan contoh operasi penjumlahan di atas, maka secara komputasi dengan bahasa pemrograman Fortran77, operasi penjumlahan antara matrik A 2 3 dan C 2 3 adalah do i1,2 do j1,3 D(i,j)A(i,j)+C(i,j) Perlu dicatat bahwa ukuran matrik tidak terbatas hanya 2x3. Tentu saja anda bisa mengubah ukurannya sesuai dengan keperluan atau kebutuhan anda. Jika ukuran matrik dinyatakan secara umum sebagai n x m, maka bentuk pernyataan komputasinya menjadi do i1,n do j1,m D(i,j)A(i,j)+C(i,j) Perkalian Dua Matrik 6

Operasi perkalian dua buah matrik hanya bisa dilakukan bila jumlah kolom matrik pertama sama dengan jumlah baris matrik kedua. Jadi kedua matrik tersebut tidak harus berukuran sama seperti pada penjumlahan dua matrik. Misalnya matrik A 2 3 dikalikan dengan matrik B 3 2, lalu hasilnya (misalnya) dinamakan matrik E 2 2 E 2 2 A 2 3.B 3 2 1 3 3 8 5 E 6 4 7 5 9 2 4 3.1 + 8.5 + 5.2 3.3 + 8.9 + 5.4 6.1 + 4.5 + 7.2 6.3 + 4.9 + 7.4 53 101 40 82 Tanpa mempedulikan nilai elemen-elemen masing-masing matrik, operasi perkalian antara matrik A 2 3 dan B 3 2, bisa juga dinyatakan dalam indeks masing-masing dari kedua matrik tersebut, yaitu e11 e 12 a11.b 11 + a 12.b 21 + a 13.b 31 a 11.b 12 + a 12.b 22 + a 13.b 32 e 21 e 22 a 21.b 11 + a 22.b 21 + a 23.b 31 a 21.b 12 + a 22.b 22 + a 23.b 32 Bila dijabarkan, maka elemen-elemen matrik E 2 2 adalah e 11 a 11.b 11 + a 12.b 21 + a 13.b 31 e 12 a 11.b 12 + a 12.b 22 + a 13.b 32 e 21 a 21.b 11 + a 22.b 21 + a 23.b 31 e 22 a 21.b 12 + a 22.b 22 + a 23.b 32 kemudian secara sederhana dapat diwakili oleh rumus berikut e ij dimana i1,2, dan j1,2. 3 a ik b kj k1 Berdasarkan contoh ini, maka secara umum bila ada matrik A n m yang dikalikan dengan matrik B m p, akan didapatkan matrik E n p dimana elemen-elemen matrik E memenuhi m e ij a ik b kj (6) k1 7

dengan i1,2,...,n dan j1,2...,p Komputasi Perkalian Dua Matrik Komputasi operasi perkalian antara matrik A 2 3 dan B 3 2 dilakukan melalui 2 tahap; pertama adalah memberikan nilai 0 (nol) pada elemen-elemen matrik E 2 2 dengan cara do i1,2 do j1,2 E(i,j)0.0 kedua adalah menghitung perkalian matrik dengan cara do i1,2 do j1,2 do k1,3 E(i,j)E(i,j)+A(i,k)*B(k,j) Tentu saja anda bisa mengubah ukurannya sesuai dengan keperluan atau kebutuhan anda. Jika ukuran matrik A dinyatakan secara umum sebagai n x m dan matrik B berukuran m x p, maka bentuk pernyataan komputasinya menjadi do i1,n do j1,p E(i,j)0.0 do i1,n do j1,p do k1,m E(i,j)E(i,j)+A(i,k)*B(k,j) 8

dimana akan diperoleh hasil berupa matrik E yang berukuran n x p. Perkalian Matrik dan Vektor-kolom Operasi perkalian antara matrik dan vektor-kolom sebenarnya sama saja dengan perkalian antara dua matrik. Hanya saja ukuran vektor-kolom boleh dibilang spesial yaitu m x 1, dimana m merupakan jumlah baris sementara jumlah kolomnya hanya satu. Misalnya matrik A, pada contoh 1, dikalikan dengan vektor-kolom x yang berukuran 3 x 1 atau disingkat dengan mengatakan vektor-kolom x berukuran 3, lalu hasilnya (misalnya) dinamakan vektor-kolom y y Ax y 2 3 8 5 6 4 7 3 4 3.2 + 8.3 + 5.4 6.2 + 4.3 + 7.4 50 52 Sekali lagi, tanpa mempedulikan nilai elemen-elemen masing-masing, operasi perkalian antara matrik A dan vektor-kolom x, bisa juga dinyatakan dalam indeksnya masing-masing, yaitu y1 a11.x 1 + a 12.x 2 + a 13.x 3 y 2 a 21.x 1 + a 22.x 2 + a 23.x 3 Bila dijabarkan, maka elemen-elemen vektor-kolom y adalah y 1 a 11.x 1 + a 12.x 2 + a 13.x 3 y 2 a 21.x 1 + a 22.x 2 + a 23.x 3 kemudian secara sederhana dapat diwakili oleh rumus berikut y i 3 a ij x j j1 dimana i1,2. 9

Berdasarkan contoh tersebut, secara umum bila ada matrik A berukuran n x m yang dikalikan dengan vektor-kolom x berukuran m, maka akan didapatkan vektor-kolom y berukuran n x 1 dimana elemen-elemen vektor-kolom y memenuhi y i m a ij x j (7) j1 dengan i1,2,...,n. Komputasi Perkalian Matrik dan Vektor-kolom Sama seperti perkalian dua matrik, komputasi untuk operasi perkalian antara matrik A berukuran n x m dan vektor-kolom x berukuran m dilakukan melalui 2 tahap; pertama adalah memberikan nilai 0 (nol) pada elemen-elemen vektor-kolom y yang berukuran n. Lalu tahap kedua adalah melakukan proses perkalian. Kedua tahapan ini digabung jadi satu dalam program berikut ini do i1,n Y(i)0.0 do i1,n do j1,m Y(i)Y(i)+A(i,j)*X(j) Matrik Positif Definit Suatu matrik dikatakan positif definit bila matrik tersebut simetrik dan memenuhi x t Ax > 0 (8) Contoh 11: Diketahui matrik simetrik berikut 2 1 0 A 1 2 1 0 1 2 10

untuk menguji apakah matrik A bersifat positif definit, maka x t Ax ] 2 1 0 x 1 [x 1 x 2 x 3 1 2 1 x 2 0 1 2 x 3 ] 2x 1 x 2 [x 1 x 2 x 3 x 1 + 2x 2 x 3 x 2 + 2x 3 2x 2 1 2x 1 x 2 + 2x 2 2 2x 2 x 3 + 2x 2 3 x 2 1 + (x 2 1 2x 1 x 2 + x 2 2) + (x 2 2 2x 2 x 3 + x 2 3) + x 2 3 x 2 1 + (x 1 x 2 ) 2 + (x 2 x 3 ) 2 + x 2 3 Dari sini dapat disimpulkan bahwa matrik A bersifat positif definit, karena memenuhi x 2 1 + (x 1 x 2 ) 2 + (x 2 x 3 ) 2 + x 2 3 > 0 kecuali jika x 1 x 2 x 3 0. Penutup Demikianlah catatan singkat dan sederhana mengenai jenis-jenis matrik dasar yang seringkali dijumpai dalam pengolahan data fisika secara numerik. Semuanya akan dijadikan acuan atau referensi pada pembahasan topik-topik numerik yang akan datang. 11