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

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

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

MAKALAH RUANG VEKTOR UMUM

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

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

Kumpulan Soal,,,,,!!!

MAKALAH BASIS RUANG SOLUSI

Aljabar Linier Elementer

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

BAB II DASAR DASAR TEORI

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

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

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

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

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

Aljabar Linier Elementer. Kuliah ke-9

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Baris Ruang Kolom Ruang Nol TIM KALIN

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 26

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

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

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

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

Aljabar Linear Elementer

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

RUANG HASIL KALI DALAM (RHKD) Makalah Ini Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pengampu: Abdul Aziz Saefudin, M.

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

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

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

PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER

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

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

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

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

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

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

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 27

Sistem Persamaan linier

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

MATRIKS INVERS MOORE-PENROSE DALAM PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINIER

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

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

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

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

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

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

BAB 2. DETERMINAN MATRIKS

BAB II LANDASAN TEORI

1.1. Definisi, Notasi, dan Operasi Vektor 1.2. Susunan Koordinat Ruang R n 1.3. Vektor di dalam R n 1.4. Persamaan garis lurus dan bidang rata

Program Studi Teknik Mesin S1

ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Ruang Vektor Euclid R 2 dan R 3

WARP PADA SEBUAH SEGITIGA

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini diterangkan materi yang berkaitan dengan penelitian, diantaranya konsep

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

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

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

BAB I VEKTOR DALAM BIDANG

Aljabar Linear dan Matriks. Semester Pendek TA 2010/2011 S1 Teknik Informatika. Dosen Pengampu: Heri Sismoro, M.Kom.

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

TRANSFORMASI LINIER PADA RUANG BANACH

UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Yogyakarta

BAB II VEKTOR DAN GERAK DALAM RUANG

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 7

BAB X SISTEM PERSAMAAN LINIER

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

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

MAKALAH ALJABAR LINIER

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

MATRIKS Nuryanto, ST., MT.

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 1

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

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

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

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

JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

Sistem Persamaan Linier (SPL)

Matematika Teknik I: Matriks, Inverse, dan Determinan. Oleh: Dadang Amir Hamzah STT DR. KHEZ MUTTAQIEN 2015

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

BAB 2 LANDASAN TEORI

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

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

Transkripsi:

HASIL PRESENTASI ALJABAR LINIER ( SUB RUANG VEKTOR ) Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linier Dosen Pengampu : Darmadi, S,Si, M.Pd Disusun oleh Matematika 5F Kelompok 5: ARLITA ROSYIDA 08411.081 ASIH DEWI LESTARI 08411.084 DEVI BUDHI HARMINI 08411.102 FITRIYANI 08411.137 SUPRIHATIN 08411.265 PROGRAM PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM IKIP PGRI MADIUN Tahun 2010

SUB RUANG VEKTOR Sebuah ruang vektor mungkin saja dapat berada di dalam ruang vektor lainnya. Bidangbidang yang melewati titik asal adalah ruang vektor yang terletak di dalam ruang vektor R 3. Definisi 4.3 Suatu sub himpunan W dan suatu ruang vektor V disebut sub ruang dari V jika W itu sendiri merupakan suatu ruang vektor di bawah penjumlahan dan perkalian skalar yang terdefinisi pada V. Suatu himpunan W yang terdiri dari satu atau lebih vektor dan suatu sub ruang V disebut tertutup terhadap penjumlahan jika syarat a. pada teorema 4 berlaku, dan dikatakan tertutup terhadap perkalian skalar jika syarat b. berlaku. Jadi teorema 4 menyatakan bahwa W adalah sub ruang dari V jika dan hanya jika W tertutup terhadap penjumlahan dan tertutup terhadap perkalian skalar. Definisi 4.4 Suatu vektor W disebut suatu kombinasi linier dari vektor-vektor v 1,v 2,..v n. Jika dapat dinyatakan dalam bentuk : w = k 1 v 1 + k 2 v 2 +.+ k r v r Dimana k 1,k 2,..k r adalah skalar. Jika r = 1 maka persamaan definisi di atas akan tereduksi menjadi w = k 1 v 1 yaitu, w adalah kombinasi linier dari suatu vektor tunggal v 1 jika w merupakan kelipatan skalar dari v 1. Merentang Jika v 1,v 2,.v r adalah vektor-vektor pada suatu ruang vektor V, maka umumnya beberapa vektor pada V mungkin merupakan kombinasi linier dari v 1,v 2,.v r dan vektor lainnya mungkin tidak. Definisi 4.5 Jika S = { v 1,v 2,.v r } adalah suatu himpunan vektor-vektor pada suatu ruang vector V, maka sub ruang W dari V yang terdiri dari semua kombinasi linier vektor-vektor pada S disebut sebagai ruang yang direntang oleh v 1,v 2,.v r dan vektor-vektor v 1,v 2,.v r merentang W. Untuk menyatakan bahwa W adalah ruang yang direntang oleh vektor-vektor pada himpunan S = { v 1,v 2,.v r } dapat dituliskan : W = rentang ( S ) atau W = rentang { v 1,v 2,.v r }

PERTANYAAN 1.Yetik : Apa bedanya ruang vektor dan sub ruang vektor? Jawab : Ruang vektor terdiri dari vektor-vektor sedangkan su ruang vektor adalah bagian dari ruang vektor. 2. Joko : Tunjukkan vector-vektor solusi dari suatu system linier yang homogen membentuk ruang vektor yang disebut ruang solusi ( teorema 4.5)! Jawab : Akan dibuktikan dengan menggunakan 10 aksioma ruang vector. Ax = 0 Misalkan : x 1 dan x 2 penyelesaian Ax 1 = 0 dan Ax 2 = 0 Bukti : Aksioma 1 : Akan dibuktikan x 1 + x 2 himpunan penyelesaian yaitu : A ( x 1 + x 2 ) = 0 A ( x 1 + x 2 ) = Ax 1 + Ax 2 = 0 + 0 = 0 ( Terbukti ) Aksioma 2 : Akan dibuktikan x 1 + x 2 = x 2 + x 1 ( Terbukti ) Aksioma 3 : Akan dibuktikan x 1 + ( x 2 + x 3 ) = ( x 1 + x 2 ) + x 3 x 1 + ( x 2 + x 3 ) = x 1 + x 2 + x 3 = ( x 1 + x 2 ) + x 3 ( Terbukti ) Aksioma 4 : Akan dibuktikan vector nol = ( 0,0 ) dan vector x 0 + x = ( 0,0 ) + ( x 1 + x 2 ) = ( 0 + x 1, 0 + x 2 ) = ( x 1, x 2 ) = x

x + 0 = ( x 1, x 2 ) + ( 0,0 ) = ( x 1 + 0, x 2 + 0 ) = ( x 1, x 2 ) = x ( Terbukti ) Aksioma 5 : Akan dibuktikan : Ambil x V sebarang sehingga x = ( x 1 + x 2 ) terdapat -x = ( -x 1, -x 2 ) Sehingga x + ( -x ) = ( x 1, x 2 ) + ( -x 1, -x 2 ) = ( x 1 x 1, x 2 x 2 ) = ( 0,0 ) = 0 ( -x ) + x = ( -x 1, -x 2 ) + ( x 1, x 2 ) = ( -x 1 + x 1, -x 2 + x 2 ) = ( 0,0 ) = 0 Sehingga x + (-x ) = (-x) + x = 0 ( Terbukti ) Aksioma 6 : Akan dibuktikan, jika x Hp maka kx 1 juga Hp dengan k sembarang scalar A (kx ) = k (Ax ) = k. 0 = 0 (Terbukti ) Aksioma 8 : Akan dibuktikan, Bukti : ( k + l ) x = ( k + l ) ( x 1, x 2 ) = ( ( k + l ) x 1, ( k + l ) x 2 ) = ( kx 1 +lx 1, kx 2 +lx 2 ) = ( kx 1, kx 2 ) + ( lx 1, lx 2 ) = k ( x 1, x 2 ) + l (x 1, x 2 ) = kx + lx ( Terbukti )

Aksioma 9 : Akan dibuktikan k ( lx ) = kl ( x ) Bukti : ( kl )x = ( kl ) ( x 1,x 2 ) = ( kl ) x 1, ( kl ) x 2 ) k ( lx ) = k ( l ( x 1, x 2 ) = k ( lx 1, lx 2 ) = klx 1, klx 2 ( Terbukti ) Aksioma 10 : Akan dibuktikan 1x = x Bukti : 1x = 1 ( x 1, x 2 ) = ( x 1, x 2 ) x = ( x 1, x 2 ) 1 x = x ( Terbukti ) Jadi terbukti bahwa x 1 + x 2 dan k x adalah Vektor Solusi. 3. Yudhi : Bagaimana cara memeriksa soal 4d halaman 160? Jawab : Diketahui : u = ( 1, 2, -2 ) v = ( -1, 3, 1 ) w = ( 0, 0, 0 ) Ditanya : W merupakan kombinasi linier? Jawab : w = k 1 u + k 2 v (0,0, 0 ) = k 1 ( 1, 2, -2 ) + k 2 ( -1, 3, 1 ) = k 1 k 2, 2k 1 + 3k 2, -2k 1 + k 2 Subsitusi: k 1 k 2 = 0

k 1 = k 2 2k 1 + 3k 2 = 0 2k 2 + 3k 2 = 0 5k 2 = 0 k 2 = 0, k 1 = k Sehingga W = k 1 u + k 2 v dengan k 1 = k 2 = 0 4. Hartik : Bagaimana mencari penyelesaian dari soal 8a halaman 161? Jawab : Diketahui: v 1 = (2, -2, 2) v 2 = (2, 0, 3) v 3 = ( 1, 1, 1) Misal vector sembarang b = ( b 1, b 2, b 3 ) pada R 3 b =k 1 v 1 + k 2 v 2 + k 3 v 3 dari vector-vektor v 1, v 2, v 3 Dengan menyatakan persamaan ini dalam bentuk komponen-komponennya menghasilkan ( b 1, b 2, b 3, ) = k 1 ( 2, -2, 2 ) + k 2 ( 2, 0,3 ) + k 3 ( 1, 1, 1 ) = (2k 1, -2k 1, 2k 1 ) + ( 2k 2, 0, 3k 2 ) + ( k 3,k 3,k 3 ) = ( 2k 1 + 2k 2 + k 3, -2k 1 + 0 + k 3, 2k 1 + 3k 2 + k 3 ) Menghasilkan suatu persamaan : 2k 1 + 2k 2 + k 3 = b 1-2k 1 + 0 + k 3 = b 2 2k 1 + 3k 2 + k 3 = b 3 Sistem ini konsisten untuk semua nilai b 1, b 2, b 3 jika dan hanya jika matriks koefisiennya memiliki determinan tak nol, maka 2 2 1 2 0 1 2 3 1

Dengan menggunakan Sarrus menghasilkan determinan : = 2.0.1 + 2.1.2 + 1.(-2).3 2.0.1 3.1.2 1.(-2).2 = 0 + 4-6 0 6 + 4 = 8 12 = - 4 Karena determinan tak nol maka soal diatas merentang di R 3.