DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS

dokumen-dokumen yang mirip
DIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN INTISARI

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

OPERASI MODIFIKASI ARITMATIKA INTERVAL TERHADAP INVERS MATRIKS INTERVAL

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

MATRIKS UNITER, SIMILARITAS UNITER DAN MATRIKS NORMAL. Anis Fitri Lestari. Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Ponorogo ABSTRAK

APLIKASI MATRIKS LESLIE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH DAN LAJU PERTUMBUHAN SUATU POPULASI

MATRIKS BENTUK KANONIK RASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN PEMBAGI ELEMENTER INTISARI

Eigen value & Eigen vektor

Diagonalisasi Matriks Segitiga Atas Ring komutatif Dengan Elemen Satuan

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

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

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

MATRIKS. Notasi yang digunakan NOTASI MATRIKS

TUGAS MANDIRI MATRIKS. Mata Kuliah : Matematika ekonomi

KAJIAN METODE KONDENSASI CHIO PADA DETERMINAN MATRIKS

Part II SPL Homogen Matriks

ALGORITMA ELIMINASI GAUSS INTERVAL DALAM MENDAPATKAN NILAI DETERMINAN MATRIKS INTERVAL DAN MENCARI SOLUSI SISTEM PERSAMAAN INTERVAL LINEAR

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

BAB II LANDASAN TEORI

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

Aljabar Linear Elementer

PENYELESAIAN MASALAH NILAI EIGEN UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL STURM-LIOUVILLE DENGAN METODE NUMEROV

KAJIAN MATRIKS JORDAN DAN APLIKASINYA PADA SISTEM LINEAR WAKTU DISKRIT

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

RANK MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

DIAGONALISASI MATRIKS PERSEGI (SQUARE MATRIX) MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI SCHUR TUGAS AKHIR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

SIFAT-SIFAT KESETARAAN PADA MATRIKS SECONDARY NORMAL ABSTRACT

BAB V DIAGONALISASI DAN DEKOMPOSISI MATRIKS. Sub bab ini membahas tentang faktorisasi matriks A berorde nxn ke dalam hasil

8 MATRIKS DAN DETERMINAN

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan

BAB II KAJIAN TEORI. yang diapit oleh dua kurung siku sehingga berbentuk empat persegi panjang atau

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

SUMMARY ALJABAR LINEAR

MODUL ATAS RING MATRIKS ( ) Arindia Dwi Kurnia Universitas Jenderal Soedirman Ari Wardayani Universitas Jenderal Soedirman

A 10 Diagonalisasi Matriks Atas Ring Komutatif

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

MATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR

Matriks - 1: Beberapa Definisi Dasar Latihan Aljabar Matriks

Jln. Perintis Kemerdekaan, Makassar, Indonesia, Kode Pos Perintis Kemerdekaan Street, Makassar, Indonesia, Post Code 90245

BAB 3 FUNGSI MONOTON MATRIKS

MODUL V EIGENVALUE DAN EIGENVEKTOR

Invers Tergeneralisasi Matriks atas Z p

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

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

MATRIKS JORDAN DAN APLIKASINYA PADA SISTEM LINIER WAKTU DISKRIT. Soleha, Dian Winda Setyawati Jurusan Matematika, FMIPA Institut Teknologi Surabaya

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang dibicarakan yang akan digunakan pada bab selanjutnya. Bentuk umum dari matriks bujur sangkar adalah sebagai berikut:

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL MENGGUNAKAN METODE PANGKAT

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan

METODE PANGKAT DAN METODE DEFLASI DALAM MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS

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

BAB MATRIKS. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II )

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

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

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

Aljabar Linear Elementer MUG1E3 3 SKS

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

DIAGONALISASI MATRIKS HILBERT

Pertemuan 2 Matriks, part 2

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1

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

MODIFIKASI ARITMETIKA INTERVAL DAN PENERAPANNYA PADA SISTEM PERSAMAANINTERVAL LINEAR

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

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

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini dibahas tentang matriks, metode pengganda Lagrange, regresi

MAKALAH ALJABAR LINIER

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

6 Sistem Persamaan Linear

Beberapa Sifat Operator Self Adjoint dalam Ruang Hilbert

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Pengolahan Dasar Matriks Bagus Sartono

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

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMPUTER Semester : 2

untuk setiap x sehingga f g

BAB II MATRIKS POSITIF. Pada bab ini akan dibahas mengenai Teorema Perron, yaitu teori hasil kontribusi

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

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

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

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

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

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

Transkripsi:

Buletin Ilmiah Mat Stat dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No 3 (2015), hal 337-346 DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS Heronimus Hengki, Helmi, Mariatul Kiftiah INTISARI Matriks kompleks merupakan matriks yang entri-entrinya bilangan kompleks Matriks kompleks terdiri dari matriks hermit jika A=A*, hermit miring jika A=A*, matriks satuan (uniter) jika A -1 =A* dan matriks normal jika AA*=A*A Penelitian ini mengkaji syarat matriks kompleks supaya bisa didiagonalisasikan Suatu matriks kompleks A bisa didiagonalisasikan secara satuan jika dan hanya jika terdapat matriks satuan P yang digunakan untuk mendiagonalkan matriks kompleksnya Langkah pertama mendiagonalisasi matriks A adalah menentukan persamaan karakteristik dari polinomial karakteristik untuk mencari nilai eigen dan vektor eigennya Selanjutnya, membentuk vektor basis untuk masing-masing vektor eigen dari matriks A, kemudian menerapkan proses Gram-Schmidt pada masingmasing vektor basis sehingga diperoleh suatu basis ortonormal Matriks baru P dibentuk dari vektorvektor basis yang ortonormal Jika matriks P yang terbentuk merupakan matriks satuan maka matriks diagonalnya dapat dicari dengan menghitung P -1 AP=P*AP=D, dimana D adalah matriks diagonal, adalah invers dari matriks, dan adalah transpose konjugat dari matriks Kata Kunci: matriks kompleks, proses Gram-Schmidt, diagonalisasi satuan PENDAHULUAN Aljabar merupakan salah satu cabang dari ilmu matematika yang didalamnya secara khusus memuat tentang matriks Matriks merupakan suatu susunan bilangan-bilangan dalam bentuk persegi atau persegi panjang yang disusun berdasarkan aturan baris dan kolom Bilangan-bilangan yang disusun berdasarkan aturan baris dan kolom disebut sebagai entri dari matriks Susunan bilangan seperti ini ditemui dalam berbagai cabang ilmu matematika terapan Dalam banyak kasus susunan ini membentuk koefisien-koefisien transformasi linear atau sistem persamaan linear 1 Jenis-jenis matriks diantaranya matriks persegi, matriks identitas, matriks diagonal, matriks simetri, dan matriks ortogonal Matriks-matriks tersebut seringkali digunakan dengan entri-entrinya bilangan real Selain matriks-matriks tersebut terdapat juga matriks-matriks yang entrinya bilangan kompleks diantaranya matriks normal, matriks hermit, matriks hermit miring dan matriks satuan Suatu matriks persegi dengan entri-entrinya bilangan kompleks disebut matriks normal jika, disebut matriks hermit jika, disebut matriks hermit miring jika dan disebut matriks satuan jika 2 Salah satu jenis matriks persegi yang sering digunakan dalam berbagai aplikasi atau penelitian adalah matriks diagonal Matriks diagonal merupakan salah satu bentuk matriks persegi dengan semua entri diluar diagonal utamanya nol dan paling tidak satu entri pada diagonal utamanya tidak sama dengan nol Jika suatu matriks berbentuk diagonal, maka entri diagonal utama dari matriks adalah nilai-nilai eigen dari matriks Beberapa matriks yang bukan berbentuk matriks diagonal dapat diubah menjadi matriks diagonal dengan proses diagonalisasi Diagonalisasi matriks merupakan suatu proses terhadap matriks persegi untuk mencari matriks diagonal yang similar terhadap matriks Matriks dikatakan similar terhadap jika terdapat matriks invertibel sedemikian sehingga 3 Pada matriks dengan entri-entrinya bilangan real, matriks ortogonal mempunyai peranan penting didalam permasalahan diagonalisasi Sedangkan matriks dengan entrientri bilangan kompleks, peran utama digantikan oleh suatu matriks satuan (uniter) 2 Berdasarkan latar belakang tersebut syarat apa yang harus dipenuhi dalam mendiagonalisasikan matriks kompleks dan bagaimana membentuk matriks diagonalnya Penelitian ini bertujuan mengkaji syarat matriks 337

338 H HENGKI, HELMI, M KIFTIAH kompleks agar bisa didiagonalisasikan dan membentuk matriks diagonal pada matriks kompleks tersebut Untuk mendiagonalkan matriks kompleks persegi langkah pertama menentukan persamaan karakteristik dari polinomial karakteristik ( ) Kemudian mencari nilai eigen dan vektor eigen dari matriks Dari vektor eigen ini dibentuk vektor basis Selanjutnya lakukan normalisasi dengan menggunakan proses Gram-Schmid untuk mendapatkan vektor-vektor basis yang ortonormal Setelah itu bentuk matriks satuan yang kolom-kolomnya adalah vektor-vektor basis Dari matriks dibentuk matriks atau transpose konjugatnya Kemudian periksa apakah matriks yang terbentuk merupakan matriks satuan dengan menunjukkan Jika tidak matriks tidak dapat didiagonalisasikan Jika ya, maka selanjutnya lakukan diagonalisasi matriks dengan menghitung, dimana ( ) dan adalah matriks diagonal yang terbentuk dari matriks Dengan kata lain matriks mendiagonalkan matriks secara satuan MATRIKS KOMPLEKS Pada umumnya definisi matriks adalah suatu susunan bilangan-bilangan dalam bentuk persegi atau persegi panjang yang disusun berdasarkan aturan baris dan kolom Bilangan-bilangan yang disusun berdasarkan aturan baris dan kolom disebut sebagai entri dari matriks Matriks kompleks merupakan matriks yang entri-entrinya terdiri atas bilangan kompleks 4 Misalkan ( ) adalah suatu matriks dengan untuk setiap dan merupakan baris ke dan kolom ke Matriksnya dapat ditulis kembali kedalam bentuk dimana dan mempunyai entri bilangan real, dan adalah imajiner Secara umum dapat ditulis Dalam hal ini ruang vektor untuk matriks dengan entrinya bilangan kompleks disimbolkan Sebuah matriks dengan baris dan kolom disebut matriks persegi berordo dan entri-entrinya disebut sebagai diagonal utama dari Operasi-operasi penjumlahan, pengurangan dan perkalian matriks kompleks sama seperti matriks real Dalam hal ini diberikan dua matriks yang didefinisikan sama jika keduanya mempunyai ukuran yang sama dan dengan entri-entrinya yang berpadanan sama, maka jumlah atau selisih dari kedua matriks tersebut dapat diperoleh dengan menjumlahkan atau mengurangkan semua entri-entri yang bersesuaian pada kedua matriks tersebut Matriks yang ukurannya berbeda tidak dapat dijumlahkan atau dikurangkan Sedangkan perkalian matriks jika adalah sebuah matriks dan adalah sebuah matriks, maka adalah matriks yang setiap entri-entrinya merupakan jumlahan hasil kali entri pada baris dari matriks dengan kolom dari matriks, yang berpadanan dari baris dan kolom secara bersama-sama 2 Definisi 1 5 Jika adalah suatu matriks dengan entri-entri bilangan kompleks, maka transpose konjugat dari, yang dinyatakan dengan, didefinisikan oleh dengan adalah matriks yang entri-entrinya adalah konjugat kompleks dari entri-entri yang berpadanan pada dan adalah transpose dari Teorema 2 5 Jika dan adalah matriks-matriks dengan entri-entri bilangan kompleks dan adalah sebarang bilangan kompleks, maka : (a) ( )

Diagonalisasi Matriks Kompleks 339 (b) ( ) (c) ( ) (d) ( ) Dimisalkan,, dan, berdasarkan Definisi 1 maka (a) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (b) ( ) ( ) ( ) ( (c) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (d) Untuk bukti (d) kita anggap entri-entri yang bersesuaian dari ( ) dan adalah sama, yaitu (( ) ) ( ) (1) Dari ruas kiri Persamaan (1) berdasarkan perkalian matriks diperoleh (( ) ) (( ) ) (2) Dari ruas kanan Persamaan (1) jika dimisalkan dan sehingga dan Dari hubungan tersebut berdasarkan perkalian matriks kita memperoleh ( ) ) (3) Jadi berdasarkan Persamaan (2) dan (3) yang memenuhi Persamaan (1) dapat disimpulkan bahwa ( ) Misalkan adalah suatu matriks Skalar disebut nilai eigen dari jika terdapat suatu vektor tak nol yang memenuhi Vektor disebut vektor eigen dari yang berpadanan dengan nilai eigen 4 Persamaan dapat dituliskan kedalam bentuk ( ) (4) Persamaan (4) mempunyai solusi nontrivial jika ( ) singular atau ( ) ( ) disebut sebagai polinomial karakteristik yang dinotasikan dengan ( ) ( ) adalah persamaan karakteristik dari Definisi 3 6 Suatu matriks kompleks persegi disebut matriks satuan jika atau memenuhi Teorema 4 1 Suatu matriks persegi dikatakan satuan jika dan hanya jika vektor-vektor kolomnya dan juga vektor-vektor barisnya membentuk suatu sistem satuan Jika A adalah suatu matriks satuan dengan vektor-vektor kolom, dimana,, sehingga dan maka menurut Definisi 316 (definisi matriks satuan) diperoleh

340 H HENGKI, HELMI, M KIFTIAH (5) sehingga { (6) Ini menunjukkan bahwa vektor-vektor kolom matriks membentuk suatu sistem satuan Sebaliknya, jika vektor-vektor kolom matriks memenuhi (6) unsur-unsur diluar diagonal utama bernilai nol, sedangkan pada diagonal utama bernilai 1 Oleh karena itu, yang ditunjukkan oleh (5) Begitu pula untuk, hal ini berimplikasi bahwa Karena dan bersifat tunggal Jadi adalah matriks satuan Teorema 5 2 Jika adalah suatu matriks dengan entri-entri bilangan kompleks, maka pernyataan berikut ini ekuivalen (a) adalah matriks satuan (b) Vektor-vektor baris dari membentuk suatu himpunan ortonormal pada dengan hasil kali dalam euclidean (c) Vektor-vektor kolom dari membentuk suatu himpunan ortonormal pada dengan hasil kali dalam euclidean (a) ( ) Misalkan matriks dan, - sehingga hasil kali titik baris ke-i dan kolom ke-j antara matriks dan adalah, karena vektor kolom ke-j dari adalah vektor baris ke-j dari Jadi vektor-vektor baris dari adalah * +, dan berdasarkan definisi jika dan hanya jika maka Yang berarti jika dan hanya jika * + adalah suatu himpunan ortonormal pada (a) ( ) Misalkan matriks, - dan sehingga hasil kali titik baris ke-i dan kolom ke-j antara matriks dan adalah, karena vektor baris ke-i dari adalah vektor kolom ke-i dari Jadi vektor-vektor kolom dari adalah * +, dan berdasarkan definisi jika dan hanya jika maka Yang berarti jika dan hanya jika

Diagonalisasi Matriks Kompleks 341 * + adalah suatu himpunan ortonormal pada Definisi 6 2 Suatu matriks persegi A dengan entri-entri bilangan kompleks disebut hermit jika Teorema 7 4 (Teorema schur) Untuk setiap matriks yang berordo terdapat matriks satuan sehingga adalah matriks segitiga atas (upper triangular) Pembuktian dilakukan dengan induksi matematika terhadap n (i) Untuk, jelas matriks, - adalah matriks segitiga atas (ii) Untuk, Diasumsikan bahwa hipotesis berlaku untuk matriks dan misalkan adalah suatu matriks ( ) ( ) Misalkan adalah nilai eigen dari dan adalah vektor eigen satuan milik Dengan proses gram-schmidth sedemikian rupa sehingga * + adalah suatu basis ortonormal untuk Misalkan adalah suatu matriks yang vektor kolom ke-i nya adalah untuk Jadi dengan susunan ini adalah matriks satuan Kolom pertama dari akan menjadi Dimana Jadi adalah suatu matriks berbentuk Dimana adalah suatu matriks berdasarkan hipotesis induksi, terdapat matriks satuan berorde, sedemkian sehingga, dimana adalah matriks segitiga Misalkan Karena adalah matriks satuan dan kolom pertama pada matriks kecuali maka berakibat dalah matriks satuan Jelas Misalkan, karena ( ) Maka adalah matriks satuan Sehingga ( ) Jadi dari (i) dan (ii), berlaku untuk apabila, dengan kata lain dapat disimpulkan untuk setiap matriks berorde, terdapat matriks satuan sehingga adalah matriks segitiga atas Teorema 8 4 Jika adalah matriks hermit, maka akan terdapat suatu matriks satuan yang mendiagonalkan Diketahui matriks hermit merupakan matriks persegi, berdasarkan Teorema 7, terdapat matriks satuan

342 H HENGKI, HELMI, M KIFTIAH sehingga, dimana adalah matriks segitiga atas Karena matriks hermit maka, dan apabila ( ) Dengan demikian adalah hermit Karena hermit dan adalah matriks segitiga atas maka diagonal Jadi matriks mendiagonalkan secara satuan Teorema 9 2 Nilai eigen dari suatu matriks hermit adalah bilangan real Diberikan adalah suatu nilai eigen dan x adalah vektor eigen yang berpadanan dari suatu matriks hermit, sehingga persamaannya adalah Selanjutnya mengalikan setiap ruas persamaan dari sebelah kiri dengan transpose konjugatnya adalah, diperoleh ( ) Berdasarkan Definisi 1 dimana dan merupakan vektor eigen sehingga hasil kali dalam berikut berlaku dan hasilnya adalah bilangan real, bukan nol Karena, sehingga bisa dilakukan pembagian untuk memperoleh dimana Jadi pastilah bilangan real Suatu matriks persegi dengan entri-entri kompleks disebut hermit miring (skew hermit) jika memenuhi 1 Selanjutnya suatu matriks persegi dengan entri-entri kompleks disebut normal jika memenuhi 2 Teorema 10 2 Jika adalah suatu matriks normal, maka vektor eigen dari ruang eigen yang berbeda dari adalah ortogonal Andaikan adalah vektor eigen yang berpadanan dengan nilai eigen yang berbeda dari matriks Akan ditunjukkan bahwa Untuk membuktikan ini diawali dengan mengalikan dengan, dalam hal ini matriks hermit adalah normal Sehingga, karena adalah suatu vektor eigen dari yang berpadanan dengan dan adalah suatu vektor eigen dari yang berpadanan dengan, sehingga dihasilkan hubungan yang bisa ditulis ulang sebagai ( )( ), akan tetapi untuk karena dianggap berbeda Jadi dari ( )( ) diperoleh DIAGONALISASI SATUAN Definisi 11 2 Suatu matriks persegi dengan entri-entri bilangan kompleks disebut dapat didiagonalkan secara satuan jika ada matriks satuan sedemikian sehingga dengan adalah matriks diagonal dan matriks dikatakan mendiagonalkan secara satuan Teorema 12 2 Jika adalah suatu matriks persegi dengan entri-entri kompleks, maka yang berikut ini ekuivalen: (a) dapat didiagonalkan secara satuan (b) mempunyai suatu himpunan n vektor eigen yang ortonormal (c) adalah normal (a) ( ) Karena dianggap dapat didiagonalkan secara satuan, maka ada suatu matriks yang dapat dibalik atau dikonjugatkan dari dimana:

Diagonalisasi Matriks Kompleks 343 Sedemikian sehingga dengan adalah matriks diagonal n vektor kolom dari adalah vektor eigen dari karena ortogonal, maka vektor-vektor kolom ini ortonormal, sehingga mempunyai n vektor eigen yang ortonormal (b) ( ) Dimisalkan mempunyai n vektor eigen yang ortonormal, Matriks dengan vektor eigen ini sebagai kolom mendiagonalkan secara sama Karena vektor eigen ini ortonormal, maka vektor dapat dibalik atau merupakan konjugat transpose dari Jadi ; dengan kata lain dapat didiagonalkan secara satuan (a) ( ) Pada bukti (a) (b) ditunjukan bahwa suatu matriks, yang dapat didiagonalkan secara satuan oleh suatu matriks, yang kolom-kolomnya membentuk himpunan-himpunan ortonormal dari vektor-vektor eigen Anggap adalah suatu matriks diagonal Sehingga dengan demikian ( )( ) dan ( ) ( ) Jadi, adalah Normal LANGKAH-LANGKAH DIAGONALISASI SATUAN PADA MATRIKS KOMPLEKS Suatu matriks kompleks yang didalamnya terdapat matriks Normal, hermit, hermit miring dan matriks satuan dapat didiagonalkan oleh sembarang matriks satuan yang vektor-vektor kolomnya adalah vektor-vektor basis ortonormal dari matriks kompleks tersebut Langkah-langkah mendiagonalkan suatu matriks kompleks adalah sebagai berikut: Dimisalkan matriks kompleks persegi, langkah pertama menentukan persamaan karakteristik dari polinomial karakteristik ( ) ( ) Selanjutnya mencari nilai eigen dari matriks Kemudian mencari vektor eigen dengan mensubstitusikan nilai eigen ke Persamaan (4) dan dengan menggunakan eliminasi Gauss-Jordan diperoleh vektor eigennya Selanjutnya membentuk vektor basis untuk masing-masing vektor eigen dari matriks Kemudian menerapkan proses Gram-Schmidt pada masing-masing vektor basis sehingga diperoleh suatu basis ortonormal untuk setiap ruang eigen yang berpadanan dengan nilai eigennya Selanjutnya bentuk matriks satuan yang kolom-kolomnya adalah vektor-vektor basis yang ortonormal Selanjutnya bentuk matriks atau transpose konjugat dari matriks Kemudian periksa apakah matriks yang terbentuk merupakan matriks satuan dengan menunjukkan Jika ya maka selanjutnya lakukan diagonalisasi untuk memperoleh matriks diagonalnya dengan menghitung, dimana ( ) dan adalah matriks diagonal yang terbentuk dari matriks Dengan kata lain matriks mendiagonalkan matriks secara satuan Jika tidak matriks tidak dapat didiagonalisasikan Contoh 13 Tentukan matriks diagonal dari matriks hermit berikut

344 H HENGKI, HELMI, M KIFTIAH Penyelesaian: (i) Polinomial karakteristik dari matriks ( ) ( ) jadi persamaan karakteristik dari matriks adalah ( ) (7) (ii) Dengan memfaktorkan Persamaan (7) diperoleh nilai eigen dari adalah (iii) Berdasarkan Persamaan (4) akan ditentukan vektor eigen dari matriks Untuk diperoleh gunakan eliminasi Gauss-Jordan diperoleh, misalkan sehingga vektor eigen dari matriks yang berpadanan dengan adalah vektor-vektor tak nol dalam yang berbentuk Untuk dengan ruang eigennya berdimensi 1 diperoleh gunakan eliminasi Gauss-Jordan diperoleh, misalkan sehingga vektor eigen dari yang berpadanan dengan adalah vektor-vektor tak nol dalam yang berbentuk dengan ruang eigennya berdimensi 1 (iv) Vektor basis yang terbentuk dari vektor eigen tersebut berturut-turut adalah dan (v) Terapkan proses gram-schmidt vektor-vektor basisnya untuk menormalkan Untuk Karena maka vektor basis adalah suatu basis ortonormal untuk ruang eigen yang berpadanan dengan Untuk Karena

Diagonalisasi Matriks Kompleks 345 maka vektor basis adalah suatu basis ortonormal untuk ruang eigen yang berpadanan dengan (vi) Bentuk matriks satuan yang kolom-kolomnya adalah vektor-vektor basis seperti berikut, - (vii) Membentuk transpose konjugat dari matriks, (viii) Periksa apakah matriks merupakan matriks satuan Dengan menunjukkan maka terbukti matriks merupakan matriks satuan (ix) Hitung Jadi didapat matriks diagonal dan terbukti matriks mendiagonalkan matriks secara satuan KESIMPULAN Matriks kompleks bisa didiagonalisasikan jika dan hanya jika terdapat matriks satuan yang digunakan untuk mendiagonalkan matriks kompleksnya secara satuan Langkah-langkah menentukan diagonalisasi matriks adalah menentukan persamaan karakteristik dari polinomial karakteristik ( ) ( ) Selanjutnya mencari nilai eigen dari matriks Kemudian mencari vektor eigen dengan mensubstitusikan nilai eigen ke persamaan ( ), dan dengan menggunakan eliminasi Gauss-Jordan diperoleh vektor eigennya Membentuk vektor basis untuk masing-masing vektor eigen dari matriks Menerapkan proses Gram-Schmidt pada masing-masing vektor basis sehingga diperoleh suatu basis ortonormal untuk setiap ruang eigen yang berpadanan dengan nilai eigennya Bentuk matriks satuan yang kolom-kolomnya adalah vektor-vektor basis yang ortonormal Bentuk matriks atau transpose konjugat dari matriks Periksa apakah matriks yang terbentuk merupakan matriks satuan dengan menunjukkan, jika ya maka selanjutnya lakukan diagonalisasi untuk memperoleh matriks diagonalnya dengan menghitung, adalah matriks diagonal yang terbentuk dari matriks, atau dengan kata lain matriks mendiagonalkan matriks secara satuan, jika tidak matriks tidak dapat didiagonalisasikan

346 H HENGKI, HELMI, M KIFTIAH DAFTAR PUSTAKA 1 Kreyszig, E Matematika Teknik Lanjutan, Buku I Ed ke-6 Sumantri, B alih bahasa Jakarta: Gramedia Pustaka Utama; 1993 2 Anton, H Dasar-dasar Aljabar Linear, Jilid II, Syarifudin, Damayanti, M, Wulandari, Y (ed), Tangerang: Binarupa Aksara; 2000 3 Kinanti, F Diagonalisasi Matriks n x n Atas Ring Komutatif Dengan Elemen Satuan, Buletin Ilmiah MatStat dan Terapannya 2013; 02(3):183-190 4 Leon, SJ Aljabar Linear dan Aplikasinya, Ed ke-5 Bondan, A alih bahasa Jakarta: Erlangga; 2001 5 Tasari, Sifat-sifat Matriks Uniter, Matriks Normal, dan Matriks Hermitian, Magistra XXV Mar 2013; (83) Th 6 Zhang, F Matrix Theory Basic Result And Techniques, Ed ke-2, New York: Springer New York Dordrecht Heidelberg London; 2011 HERONIMUS HENGKI HELMI MARIATUL KIFTIAH : Jurusan Matematika FMIPA Untan Pontianak, heronimushengki@gmailcom : Jurusan Matematika FMIPA Untan Pontianak, helmi132205@yahoocoid : Jurusan Matematika FMIPA Untan Pontianak, kiftiahmariatul@ymailcom