vektor u 1, u 2,, u n.

dokumen-dokumen yang mirip
Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

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

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Latihan 5: Inner Product Space

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

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

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

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

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

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

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

BAB II DASAR DASAR TEORI

Transformasi Linear dari R n ke R m

Kumpulan Soal,,,,,!!!

Materi 2: Matriks dan Operasi Matriks

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

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

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

Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

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

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

untuk setiap x sehingga f g

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

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

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

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

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

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Aljabar Linier & Matriks

3.6. NILAI SAMPEL DARI KOMBINASI LINEAR DARI VARIABEL

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

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

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks

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

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

Pengolahan Dasar Matriks Bagus Sartono

MATRIK dan RUANG VEKTOR

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik

Part II SPL Homogen Matriks

Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR

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

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

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Vektor di Ruang N TIM KALIN

Minggu II Lanjutan Matriks

Secara umum persamaan linear untuk n peubah x 1, x 2,, x n dapatdinyatakandalambentuk: dimanaa 1, a 2,, a n danbadalahkonstantakonstanta

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

RANK MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF

01-Pengenalan Vektor. Dosen: Anny Yuniarti, M.Comp.Sc Gasal Anny2011 1

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

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

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

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

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

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

BAB III PEMBAHASAN. Bab III terbagi menjadi tiga sub-bab, yaitu sub-bab A, sub-bab B, dan subbab

Aljabar Linier & Matriks

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

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Eigen Value Eigen Vector TIM KALIN

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

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

Trihastuti Agustinah

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

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

Aljabar Linier Ruang vektor dan subruang vektor. 2 Oktober 2014

MATRIKS. Slide : Tri Harsono PENS - ITS. 1 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) - ITS

BAB II LANDASAN TEORI

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

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

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

BASIS DAN DIMENSI. dengan mengurangkan persamaan kedua dengan persamaan menghasilkan

2. Himpunan E yang merupakan himpunan pasangan berurut V V yang tak harus berbeda dari semua titik, elemen dari E disebut arc dari digraf D.

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

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

BAB III MATRIKS HERMITIAN. dan konsep-konsep lainnya yang berkaitan dengan matriks Hermitian. Matriks

6 Sistem Persamaan Linear

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINIER JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor 2.

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

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

Aljabar Linier Elementer

P2.1 Teori. Secara umum, matriks Amxn = Pada matriks A di atas a23 menyatakan elemen matriks A pada baris ke-2 dan kolom ke Jenis-Jenis Matriks

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2

II. TINJAUAN PUSATAKA

Transkripsi:

KOMBINASI LINEAR BEBAS LINEAR BERGANTUNG LINEAR Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

Kombinasi Linear (linear combination) Andaikan ruang vektor V melalui field F, dengan vektor-vektor u, u,, u n V. Sembarang vektor di dalam V (misal v V) yang dapat dinyatakan dlm bentuk : v = a u + a u + + a n u n ; dng a i F dinamakan kombinasi linear dari vektordinamakan kombinasi linear dari vektor vektor u, u,, u n.

Contoh : Andaikan s, u, v, w V; dengan 0 u =, v = 0, w =, dan s = 3. 6 Jika mungkin nyatakan v sbg kombinasi linear dari u, s, dan w! Diperoleh persamaan: Solusi : x y + z = - v = xu + ys + zw -x 3y + z = 0 x + 6y z = 0 3 6 = x + y + z Diperoleh nilai-nilai x = -, y =, dan z = Jadi v kombinasi linear dri u, s, dan w dengan v = -u + s + w

Sistem Pembentuk Himpunan vektor { u, u,, u m } disebut sistem pembentuk dari ruang vektor V; ditulis V = L{u, u,, u m } jika semua vektor v V dapat dinyatakan a sebagai kombinasi linear dari {u, u,, u m }.

Contoh : 0 3 Andaikan V = R, dengan u =, u =, u 3 = 0 Dapat ditunjukkan bahwa u, u, dan u 3 tersebut adalah sistem pembentuk bagi R ; sebab semua v V dapat dinyatakan sbg kombinasi linear dari u, u dan u 3. 3 4 00 5 Misalnya v = v = u u 3u 3 Misalnya v = v = -3u +u +u 3 ; dsb.

Contoh : Andaikan V = R 3, dengan u = 0, u =, u 3 = 0 Dapat ditunjukkan bahwa u, u, dan u 3 tersebut adalah sistem pembentuk bagi R 3 ; sebab semua v V dapat dinyatakan sbg kombinasi linear dari u, u dan u 3. 3 0 Misalnya v = v = u u + u 3 4 3 Misalnya v = v = 3u +u +u 3 ; dsb.

A = Ruang Baris & Ruang Kolom a a... a n a a... an............ a m am... amn Ruang Baris = R n m = {,,, } a a... a n a a... a n am a... amn = m = n Ruang Kolom R {,,, } a a... a m a a... a m a n a... a mn

Latihan

Bergantung Linear (linearly dependence) dan Bebas Linear (Linearly Independence). Andaikan ruang vektor V melalui field F. Vektor-vektor u, u, u 3,, u n V disebut bergantung linear atau dependen d jika ada skalar a, a, a 3,, a n F yang tidak semuanya nol sedemikian hingga berlaku : a u +a u + + a n u n =0

Dari hubungan a u + a u + + a n u n = 0 jika hanya berlaku untuk semua skalar a i = 0 (a = a = = a n = 0), maka vektor- vektor u, u, u 3,, u n V disebut bebas linear atau independen.

Vektor u, v, w R 3, dng : 3 5 6 u =, v =, dan w =. Selidiki vektor-vektor tsb dependen atau independen?. Diperoleh nilai i : x = -, y =, dan z = - x u + y v + z w = 0 Jadi : - u + v w = 0 Karena ada skalar yang tidak nol, maka vektor-vektor u, v, dan w adalah dependen atau bergantung linear. Solusi : -x + 3y + 5z = 0 x y 6z = 0 x + y z = 0

Solusi : (dng menggunakan matriks) u v = w 3 5 6 u3 v+ u = 0 4 4 w+ 5u 0 4 4 u v +3u = 0 4 4 ( w+ 5u) ( v + 3u) 0 0 0 Telah menjadi matriks eselon, Baris terakhir dapat dibaca : (w + 5u) (v + 3u) = 0 atau : u v + w = 0 Karena ada skalar yang tidak nol, maka vektor-vektor u, v, dan w adalah dependen atau bergantung linear. Amati bahwa matriks eselon punya baris nol.

Vektor u, v, w R 3, dng : u =, v =, dan w =. Selidiki vektor-vektor tsb dependen atau independen?. Hanya diperoleh nilai i : x = 0, y = 0, dan z = 0 x u + y v + z w = 0 Jadi : 0u + 0v + 0w = 0 Karena hanya ada skalar nol, maka vektor-vektor u, v, dan w adalah independen atau bebas linear. Solusi : x + y z = 0 -x x+y+z=0 y + x y z = 0

Solusi : (dng menggunakan matriks) Solusi : (dng menggunakan matriks) u = Telah menjadi matriks eselon, w v = Tetapi tidak mempunyai baris nol. Karenanya vektor-vektor v u u = 3 6 0 nol. Karenanya vektor vektor u, v, dan w adalah i d d t b b +u w 0 0 independen atau bebas linear. v u u = 3 6 0 + + ) ( 6 ) ( u v u w 0 0 A ti b h t ik l Amati bahwa matriks eselon tidak punya baris nol.

Teorema Baris-baris yg tidak nol dari matriks eselon adalah bebas linear (Independen)

Teorema Vektor-vektor u, u, u 3,, u n V disebut bergantung linear (dependen) jika salah satu vektor-vektor tersebut dapat dinyatakan sbg kombinasi i linear dari vektor-vektor e yang lainnya.

Catatan : jika u = 0, maka u pasti dependen. Jika u 0, maka u pasti independen. d Himpunan vektor yang memuat vektor nol pasti dependen. d Himpunan vektor yang memuat dua vektor yang sama atau dua vektor yang berkelipatan, pasti dependen. Andaikan U V. jika U dependen, d maka V juga dependen. Andaikan W V. Jika V independen, d maka W juga independen. Secara geometris, dua vektor yg dependen d terletak t pd garis (bidang) yang sama.