Ruang R n Euclides. Pengertian. Sifat-sifat Operasi Penjumlahan dan Perkalian dengan Skalar

dokumen-dokumen yang mirip
Aljabar Linier Elementer. Kuliah ke-9

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

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

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

R maupun. Berikut diberikan definisi ruang vektor umum, yang secara eksplisit

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

Matematika II : Vektor. Dadang Amir Hamzah

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

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

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

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

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

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS

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

ALJABAR LINEAR DAN MATRIKS

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

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

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam

VEKTOR II. Tujuan Pembelajaran

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

Aljabar Linier & Matriks

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

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS

LEMBAR AKTIVITAS SISWA MATRIKS

9.1. Skalar dan Vektor

BAB II LANDASAN TEORI

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

Soal-Soal dan Pembahasan Matematika IPA SNMPTN 2012 Tanggal Ujian: 13 Juni 2012

Hasil Kali Titik, Hasil Kali Silang, dan Hasil Kali Tripel

Part II SPL Homogen Matriks

untuk setiap x sehingga f g

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

ALJABAR LINEAR DAN MATRIKS VEKTOR

Vektor di ruang dimensi 2 dan ruang dimensi 3

Hand-Out Geometri Transformasi. Bab I. Pendahuluan

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

Aljabar Linier Ruang vektor dan subruang vektor. 2 Oktober 2014

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3

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

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

MATRIKS. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XII. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Catatan Kuliah Aljabar Linier

BAB I MATRIKS DEFINISI : NOTASI MATRIKS :

Aljabar Linear Elementer Part IV. Oleh : Yeni Susanti

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

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

Vektor-Vektor. Ruang Berdimensi-2. Ruang Berdimensi-3

Vektor di Bidang dan di Ruang

MATRIKS. kolom, sehingga dapat dikatakan matriks berordo 3 1 Penamaan suatu matriks biasa menggunakan huruf kapital

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

erkalian Silang, Garis & Bidang dalam Dimensi 3

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

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

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

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

IKIP BUDI UTOMO MALANG. Analytic Geometry TEXT BOOK. Alfiani Athma Putri Rosyadi, M.Pd

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

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

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Vektor di Ruang N TIM KALIN

Bab1. Sistem Bilangan

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

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

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

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 II TINJAUAN PUSTAKA

VEKTOR. maka a c a c b d b d. , maka panjang (besar/nilai) vector u ditentukan dengan rumus. maka panjang vector

Bab 1 : Skalar dan Vektor

BAB II DASAR DASAR TEORI

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

L mba b ng n g d a d n n n o n t o asi Ve V ktor

SISTEM BILANGAN BULAT

TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor)

BAB MATRIKS. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

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

Aljabar Linier & Matriks

L mba b ng n g d a d n n n o n t o asi Ve V ktor

FUNGSI dan LIMIT. 1.1 Fungsi dan Grafiknya

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

Vektor di R 2 dan R 3

Vektor Ruang 2D dan 3D

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

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

Struktur Aljabar I. Pada bab ini disajikan tentang pengertian. grup, sifat-sifat dasar grup, ordo grup dan elemennya, dan konsep

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Bab 2. Teori Dasar. 2.1 Erlanger Program Kongruen

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

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

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

ALJABAR LINEAR ELEMENTER

Konsep Dasar. Modul 1 PENDAHULUAN

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

Modul 2.2 Matriks dan Sistem Persamaan Linear (Topik 4) A. Pendahuluan Matriks dan Sistem Persamaan Linear

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

II. TINJAUAN PUSTAKA. bilangan riil. Bilangan riil biasanya dilambangkan dengan huruf R (Negoro dan

Transkripsi:

Ruang R n Euclides Pengertian Sebuah vektor di R n, dinyatakan oleh n bilangan terurut, yaitu u=(u 1, u 2,..., u n ) Vektor nol: yaitu vektor yang semua entri-nya nol, misalkan o=(0, 0,..., 0) Dua vektor disebut sama, atau u = v, jika dan hanya jika u 1 =v 1, u 2 =v 2,..., u n =v n {semua entri yang seletak sama} u + v = (u 1 +v 1, u 2 +v 2,..., u n +v n ) {entri yang seletak dijumlahkan} ku = (ku 1, ku 2,..., ku n ) {setiap entri dikalikan dengan skalar} u - v = u + (-v) = u + (-1)v Sifat-sifat Operasi Penjumlahan dan Perkalian dengan Skalar Misalkan u, v, w R n, k, l skalar, berlaku: 1. u + v = v + u {komutatif} 2. (u + v) + w = u + (v + w) {asosiatif} 3. u + o = o + u = u {anggota identitas} 4. u + (-u) = (-u) + u = o {invers anggota} 5. k(u + v) = ku + kv {distributif terhadap skalar} 6. (k+l)u = ku + lu {distributif terhadap skalar} 7. (kl)u = k(lu) {asosiatif perkalian dengan skalar} 8. 1.u = u {perkalian dengan skalar 1 (satu)} Kedelapan sifat di atas nantinya akan diambil sebagai sebuah kebenaran (aksioma) dan ditambah dengan dua aksioma ketertutupan dipakai untuk mendefinisikan ruang vektor 1

Contoh Misalkan u=(2, -1, 9, 3, 4), v=(1, -2, 3, -2, 1, 0), dan w=(5, -8, 2, 3, 4, 5) 1. u + v = tidak terdefinisi {karena u R 5, sedangkan v R 6 } 2. v + w = (1+5,(-2)+(-8),3+2,(-2)+3,1+4, 0+5) =(6, -10, 5, 1, 5, 5) 3. -3u=(-6, 3, -27, -9, -12) 4. 3v - 6w = (3,-6,9,-6,3,0)-(30,-48,12,18,24,30) = (-27,42,-3,-24,21,-30) Hasil Kali Titik Misalkan u, v R n, didefinisikan : u v =u 1 v 1 + u 2 v 2 +...+u n v n {jumlah dari semua hasil kali entri yang seletak} Jika u=(2, -1, 9, 3, 4), v=(1, -2, 3, -2, 1, 0), dan w=(5, -8, 2, 3, 4, 5), maka 1. u v = tidak terdefinisi, {karena u R 5, sedangkan v R 6 } 2. v w = 1.5 + (-2).(-8) + 3.2 + (-2).3 + 1.4 + 0.5 = 5 + 16 + 6 6 + 4 + 0 = 25 Sifat Hasil Kali Titik Misalkan u, v, w R n, k skalar, berlaku: 1. u v = v u {komutatif} 2. u (v + w) = u v + u w {distributif} 3. k(u v) = (ku) v= u (kv) {kehomogenan} 4. u u> 0, jika u o, dan u u = 0, jika u = o {kepositifan} Keempat sifat di atas nantinya akan diambil sebagai kebenaran (aksioma) untuk membentuk definisi hasil kali dalam. Nama lain dari Hasil Kali Titik: Hasil Kali Dalam Euclides 2

Panjang, Sudut, dan Jarak Misalkan u, v R n didefinisikan : 1. Norm/ Panjang: u = (u u) 1/2 {akar dari hasil kali titik dengan dirinya sendiri} 2. Jarak dua vektor: d(u, v)= u v = ((u -v) (u -v)) 1/2 {norm dari u dikurang v} 3. Cosinus sudut u dan v: cos θ = u v, jika u o dan v o u v = 0, jika u=o atau v=o Jika u.v=0, maka vektor u dan v salng tegak lurus atau ortogonal Contoh Misalkan u=(2, -1, 9, 3, 4) dan v=(1, -2, 3, -2, 1). Hitung: u ; d(u, v); cos θ, θ= sudut antara u dan v u =(2.2 + (-1).(-1) + 9.9 + 3.3 + 4.4) 1/2 = (4 + 1 + 81 + 9 + 16) 1/2 = (111) 1/2 d(u, v)= u v = (1,1,6,5,3) =(1.1+1.1+6.6+5.5+3.3) 1/2 = (72) 1/2 u v cos θ = = u v 2+ 2+ 27 6+ 4 = 4+ 1+ 81+ 9+ 16 1+ 4+ 9+ 4+ 1 29 = 111 19 29 2109 Proyeksi Ortogonal Misalkan u, v R n, Vektor u dan v disebut ortogonal (tegak lurus) memenuhi: u v=0 proyeksi ortogonal u pada v adalah: proy v u= u v v v v komponen u yang ortogonal pada v = u -proy v u 3

Contoh Misalkan u=(2, -4, 9, -2, 4) dan v=(1, -2, 0, 2, 3) Proyeksi ortogonal r r v pada u adalah: v u r 2+ 8+ 0 4+ 12 proy u v = r r u = (2, 4,9, 2,4) u u 4+ 16+ 81+ 4+ 16 18 = (2, 4,9, 2,4) 36 (, 72, 162 72 =, 36, ) 121 121 121 121 121 121 1/ 2 1296 + 5184 + 26244 + 1296 + 5184 39204 198 proy u v = 2 = = 121 121 121 Komponen v yang ortogonal pada u = v -proy u v = 36 ( 1, 2,0,2,3) (, 72, 162 72, 36, ) 121 121 121 121 121 85 291 = (, 170,0, 278, ) 121 121 121 121 Tantangan 1 1. Misalkan u=(0,-1,2,3,4), v=(1, 2, -3, 2, 1), dan w=(4,2,1,-3,2) u + (v + w) 3u + 2v u + (2v w) (3v + 2u) - 6w proy u v proy w u komponen w yang ortogonal pada u. proy v u komponen u yang ortogonal pada v Tantangan 2 2. Misalkan u=(0,-1,2,3,4), v=(1,2,-3,2,1), dan w=(4,2,1,-3,2) u + v -2u + 3v u+2v + -4w u + 2v w d(v, w) d(u + v, w) cosinus sudut antara u dan w cosinus sudut antara u + v dan w 4

Tantangan 3 3. Tentukan a, b, dan c, sehingga u = (a, -1, 0, 1) ortogonal pada v=(3,b, 1, -1), dan w=(1, 1, -1, c), begitupun v ortogonal pada w 4. Tentukan k, sehingga sudut antara u = (1,1,-1,1) dan v = (k,1,2k,0) sebesar π/3 Ruang Vektor Definisi Ruang Vektor (1/ 2) Misalkan V himpunan yang dilengkapi dengan operasi penjumlahan dan perkalian dengan skalar (dalam hal ini skalar adalah bilangan riil). V disebut ruang vektor, jika memenuhi sepuluh aksioma berikut: 1. Untuk setiap u, v V, berlaku u + v V {tertutup penjumlahan} 2. Untuk setiap u, v V, berlaku u + v = v + u {komutatif} 3. Untuk setiap u, v, w V, berlaku (u + v) +w = u + (v + w) {asosiatif} 4. Ada o V, dan berlaku u + o = o + u = u, untuk setiap u V {anggota identitas penjumlahan} 5. Untuk setiap u V, ada -u V, dan berlaku u +(-u) =(-u)+ u = o {anggota invers penjumlahan} 5

Definisi Ruang Vektor (2/ 2) 6. Untuk setiap u V dan setiap k R, berlaku ku V {tertutup perkalian skalar} 7. Untuk setiap u, v V dan setiap k R, berlaku k(u + v) = ku + kv {distributif perkalian dgn skalar} 8. Untuk setiap u V dan setiap k, l R, berlaku (k+l)u = ku + lu {distributif skalar} 9. Untuk setiap u V dan setiap k, l R, berlaku (kl)u = k(lu) {asosiatif perkalian dengan skalar} 10. Untuk setiap u V, berlaku 1.u = u {perkalian dengan skalar 1} Anggota ruang vektor disebut vektor. Contoh Ruang Vektor 1 Tentunya karena kesepuluh aksioma tersebut diambil dari vektor R n dan matrik M nxm yang dilengkapi dengan operasi penjumlahan dan perkalian skalar yang biasa (seperti yang selama ini dipakai), maka R n dan matrik M nxm yang dilengkapi dengan operasi yang biasa adalah ruang vektor Polinom Bentuk umum polinom adalah: a 0 x + a 2 x 2 +...+a n x n, dimana a 0, a 1, a 2,...,a n konstanta riil (disebut koefisien), dan jika a n 0, disebut polinom berderajat n. Operasi yang biasa pada polinom: Misalkan p= a 0 x + a 2 x 2 +...+a n x n, q= b 0 +b 1 x + b 2 x 2 +...+b n x n. p + q = (a 0 + b 0 )+(a 1 + b 1 )x + (a 2 + b 2 )x 2 +...+(a n +b n )x n {koefisien yang seletak dijumlahkan} kp= ka 0 +ka 1 x + ka 2 x 2 +...+ka n x n {setiap koefisien dikalikan konstanta k} Contoh: p = 1 + 2x 3x 2 x 3 + 2x 4 ; q = 5 + 4x 2 + 2x 3 2x 4 p + q = 6 + 2x + x 2 + x 3-3p = -3 6x + 9x 2 + 3x 3 6x 4 6

Bukti Ruang Vektor P n (1/10) Apakah himpunan semua polinom berderajat maksimal n yang dilengkapi dengan operasi penjumlahan dan perkalian dengan skalar yang biasa, yang dilambangkan dengan P n, merupakan ruang vektor? 1. Ambil p, q P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n, q=b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n x n p+q=(a 0 +(b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n p+q=(a 0 + b 0 )+(a 1 +b 1 )x+(a 2 +b 2 )x 2 +...+(a n +b n )x n {a 0 +b 0, a 1 +b 1, a 2 +b 2,..., a n +b n konstanta riil} p+q P n Bukti Ruang Vektor P n (2/10) 2. Ambil p, q P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n, q=b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n x n p+q=(a 0 + b 0 )+(a 1 +b 1 )x+(a 2 +b 2 )x 2 +...+(a n +b n )x n {sifat komutatif penjumlahan bilangan riil} p+q=(b 0 +a 0 )+(b 1 )x+(b 2 +a 2 )x 2 +...+(b n +a n )x n {sifat distributif bilangan riil} p+q=b 0 +a 0 +b 1 x x+b 2 x 2 +a 2 x 2 +...+b n x n +a n x n {sifat asosiatif bilangan riil} p+q=(b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n + (a 0 p+q=q+p Bukti Ruang Vektor P n (3/10) 3. Ambil p,q,r P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n, q=b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n x n, r= c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +...+c n x n (p+q)+r=((a 0 + b 0 )+(a 1 +b 1 )x+(a 2 +b 2 )x 2 +...+ (a n +b n ) +(c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +...+c n (p+q)+r= a 0 x n + b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+ b n x n + c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +...+c n x n {asosiatif bil. riil} (p+q)+r= a 0 x n + (b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+ b n x n + c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +...+c n (p+q)+r= a 0 x n +((b 0 +c 0 )+(b 1 +c 1 )x +(b 2 +c 2 )x 2 +...+(b n +c n ) (p+q)+r=p+(q+r) 7

Bukti Ruang Vektor P n (4/10) 4. Ada o P n, yaitu o=0, dan ambil p P n, berarti dapat diuraikan sebagai : p=a 0 x n, o+p=0+a 0 x n =a 0 x n =p p+o= a 0 x n +0 = a 0 x n =p p+o= o+p=p Bukti Ruang Vektor P n (5/10) 5. Ambil p P n, berarti dapat diuraikan sebagai : p=a 0 x n, ada -p P n, yaitu -p=(-1)(a 0 = -a 0 -a 1 x-a 2 x 2 -...-a n x n p+(-p)=(a 0 +(-a 0 -a 1 x-a 2 x 2 -...-a n {asosiatif dan distributif bil. riil} p+(-p)=(a 0 -a 0 )+(a 1 -a 1 )x+(a 2 -a 2 )x 2 +...+(a n -a n )x n =0=o -p+p=(-a 0 -a 1 x-a 2 x 2 -...-a n +(a 0 {asosiatif dan distributif bil. riil} -p+p=(-a 0 +a 0 )+(-a 1 )x+(-a 2 +a 2 )x 2 +...+(-a n +a n )x n =0=o p+(-p)=-p+p=o Bukti Ruang Vektor P n (6/10) 6. Ambil p P n, berarti dapat diuraikan sebagai : p=a 0 x n, ambil k R, maka kp=k(a 0 =ka 0 + ka 1 x+ k a 2 x 2 +...+ ka n x n karena ka 0,ka 1,k a 2,..., ka n R, maka kp P n 8

Bukti Ruang Vektor P n (7/10) 7. Ambil p, q P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n, q=b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n x n ambil k R, maka k(p+q)= k((a 0 + b 0 )+(a 1 +b 1 )x+(a 2 +b 2 )x 2 +...+(a n +b n ) k(p+q)=k(a 0 + b 0 )+k(a 1 +b 1 )x+k(a 2 +b 2 )x 2 +...+k(a n +b n )x n k(p+q)= (ka 0 + kb 0 )+(ka 1 +kb 1 )x+(ka 2 +kb 2 )x 2 +...+(ka n +kb n )x n k(p+q)=ka 0 +kb 0 +ka 1 x+kb 1 x+ka 2 x 2 +kb 2 x 2 +...+ka n x n +kb n x n {asosiatif bil. riil} k(p+q)=(ka 0 +ka 1 x+ka 2 x 2 +...+ka n +(kb 0 +kb 1 x+kb 2 x 2 +...+kb n k(p+q)=k(a 0 +k(b 0 +b 1 x+b 2 x 2 +...+b n k(p+q)=kp+kq Bukti Ruang Vektor P n (8/10) 8. Ambil p P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n, ambil k, l R, (k+l)p=(k+l)(a 0 (k+l)p=(k+l)a 0 +(k+l)a 1 x+(k+l)a 2 x 2 +...+(k+l)a n x n (k+l)p=ka 0 +la 0 +ka 1 x+la 1 x+ka 2 x 2 +la 2 x 2 +...+ka n x n +la n x n {asosiatif bil. riil} (k+l)p=(ka 0 +ka 1 x+ka 2 x 2 +...+ka n +(la 0 +la 1 x+la 2 x 2 +...+la n (k+l)p=k(a 0 + l(a 0 (k+l)p=kp+ lp Bukti Ruang Vektor P n (9/10) 9. Ambil p P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n, ambil k, l R, (kl)p=(kl)(a 0 (kl)p=(kl)a 0 +(kl)a 1 x+(kl)a 2 x 2 +...+(kl)a n x n {asosiatif bil. riil} (kl)p=k(la 0 )+k(la 1 )x+k(la 2 )x 2 +...+k(la n )x n (kl)p=k(lp) 9

Bukti Ruang Vektor P n (10/10) 10. Ambil p P n, berarti dapat diuraikan: p=a 0 x n 1.p =1.(a 0 {sifat bilangan riil dikali satu} 1.p= a 0 x n 1.p=p P n ruang vektor Contoh Ruang Vektor 3 O={o} yang dilengkapi dengan penjumlahan dan perkalian skalar yang biasa, termasuk ruang vektor, karena memenuhi sepuluh aksioma ruang vektor. Bukti: o + o = o O. o + o = o + o = o (o + o) + o = o + (o + o) = o ada o O, yang bersifat o + o = o + o = o jika o O, maka selalu ada o=o O, sehingga o + (-o) = -o + o = o ko=o O k(o + o) = ko + ko = o + o = o (k+l)o=ko + lo = o (kl)o = k(lo)= o 1.o = o Contoh Bukan Ruang Vektor Jika V himpunan semua vektor di R 3, dengan operasi penjumlahan u+v=(u 1 +v 2, u 2 +v 1, u 3 +v 3 ), sedangkan perkalian dengan skalar ku=(ku 1, ku 2, ku 3 ). Dari definisi V, terlihat yang tidak biasa adalah operasi penjumlahan pada entri pertama dan kedua, secara intuisi kemungkinan kegagalan aksioma ruang vektor adalah disini, karena itu dicari contoh penyangkal yang mendukung intuisi ini. Contoh penyangkal: a=(2, 3, -1) dan b=(4, 2, 4) a+b=(2+2, 3+4, (-1)+4)=(4, 7, 3) b+a=(4+3, 2+2, (-1)+4)=(7, 4, 3) Karena a+b b+a, berarti tidak memenuhi aksioma ke 2, yaitu aksioma komutatif 10

Tantangan 1 Untuk masing-masing soal di bawah ini, tunjukkan ruang vektor atau jika bukan ruang vektor berikan contoh penyangkalnya. 1. Misalkan V himpunan semua vektor di R 3 dengan operasi yang didefinisikan sebagai: untuk u=(u 1, u 2, u 3 ) dan v=(v 1, v 2, v 3 ), maka u+v=(u 1 +v 1, u 2 +2v 2, u 3 +v 3 ), sedangkan ku=(ku 1, ku 2, ku 3 ). 2. Misalkan V himpunan semua vektor di R 3 dengan operasi yang didefinisikan sebagai: untuk u =(u 1, u 2, u 3 ) dan v=(v 1, v 2, v 3 ), maka u+v=(u 1 +v 1, u 2 +v 2, u 3 +v 3 ), sedangkan ku=(u 1, u 2, ku 3 ). 3. Misalkan V himpunan vektor di R 3, yang mempunyai bentuk u=(u 1, u 2, u 3 ), dengan syarat 2 u 1 +u 2 +u 3 = 0, dengan kedua operasi yang biasa di vektor R 3 Tantangan 2 4. Misalkan V himpunan vektor di R 3, yang mempunyai bentuk u=(u 1, u 2, u 3 ), dengan syarat u 1 +u 2 +u 3 = 2, dengan kedua operasi yang biasa di vektor R 3. 5. Misalkan V himpunan semua solusi sistem persamaan linier homogen, AX=O, dengan A berordo nxn, dengan operasi yang biasa pada R n 6. Misalkan V himpunan semua vektor pada ax + by + cz = 0, dengan operasi yang biasa di R 3. 7. Misalkan V himpunan semua vektor pada bidang ax + by + cz = 2, dengan operasi yang biasa di R 3 Sub Ruang 11

Definisi Sub Ruang Misalkan V ruang vektor. U V dan U. U disebut sub ruang dari V jika U ruang vektor dibawah operasi yang sama dengan di V. Kenyataan bahwa setiap anggota U juga anggota V menyebabkan aksioma (2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10) yang dipenuhi di V juga dipenuhi di U dan juga dikarenakan U ruang vektor maka dapatlah dipenuhi aksioma ketertutupan terhadap penjumlahan dan perkalian dengan skalar. Dari kenyataan ini didapat kesimpulan: Teorema: Misalkan V ruang vektor. U V, dan U. U sub ruang dari V jika dan hanya jika dipenuhi dua aksioma: 1. u, v U, maka u+v U (tertutup thdp operasi penjumlahan) 2. u U, k R maka ku U (tertutup thdp operasi perkalian dgn skalar) Contoh Sub Ruang 1 1. Apakah ruang nol, O, merupakan sub ruang? Bukti: 1. Ada o O, O 2. Ambil u, v O, berarti u=o dan v=o, akibatnya u+v=o+o=o u+v O 3. Ambil u O, berarti u=o, akibatnya ku=ko=o, ku O Jadi O merupakan sub ruang dari setiap ruang vektor yang melingkupinya Contoh Sub Ruang 2 2. Misalkan U himpunan semua solusi sistem persamaan linier homogen AX=O, dengan A berordo nxn dan tetap. Tunjukkan bahwa U sub ruang R n. Bukti: 1. Ada vektor nol, O, sehingga AO = O. Jadi, U. 2. Ambil X 1, X 2 U, berarti memenuhi AX 1 =O dan AX 2 =O. Akan ditunjukkan bahwa X 1 +X 2 U, berarti A(X 1 +X 2 )=O. A(X 1 +X 2 )=AX 1 +AX 2 {sifat distributif perkalian matrik} A(X 1 +X 2 )=O+O=O {karena AX 1 =O dan AX 2 =O} Jadi, X 1 +X 2 U 3. Ambil X 1 U, berarti memenuhi AX 1 =O. Akan ditunjukkan kx 1 U, berarti A(kX 1 )=O. A(kX 1 )=k(ax 1 ) {sifat asosiatif perkalian matrik} A(kX 1 )=ko=o {karena AX 1 =O} Jadi, kx 1 U U sub ruang dari ruang vektor R n 12

Contoh Sub Ruang 3 3. Apakah U={(x, y, z) R 3 xy=0} dengan operasi yang biasa di R 3 merupakan sub ruang R 3? Jawab: u=(-1, 0, 3) U, karena (-1).0 = 0 v=(0, 2,-4) U, karena 0.2=0 Tetapi u+v=(-1, 2,1) dan (-1).2 =-2 0, berarti u+v U Jadi, U bukan sub ruang R 3 Tantangan 3 Untuk masing-masing soal di bawah ini, tunjukkan sub ruang dari ruang vektor yang sesuai atau berikan contoh penyangkal yang menyatakan bukan sub ruang. 1. Misalkan U himpunan semua vektor di R 3, yang mempunyai bentuk u=(u 1, u 2, u 3 ), dengan syarat u 2 +u 3 =0. 2. Misalkan U himpunan semua vektor di R n yang memenuhi sistem persamaan linier AX=B, dengan A berordo nxn dan merupakan matrik konstan, B berordo nx1 dan merupakan matrik konstan. 3. Misalkan U himpunan semua vektor yang terletak pada bidang 2x 3y + 4z = 0. Tantangan 4 4. Misalkan U himpunan semua vektor yang terletak pada garis x=2t, y=-t, z=t. 5. Misalkan U himpunan semua polinom di P 2, yang mempunyai bentuk u=a 0 x 2, dengan syarat a 0 =0 dan a 1 -a 2 =0 6. Misalkan U himpunan semua vektor di R 3 yang memenuhi syarat x+2y=1. 7. Misalkan U himpunan semua vektor di M 22 dengan syarat ab=0. 13