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

dokumen-dokumen yang mirip
RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

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

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

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

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

BAB II DASAR DASAR TEORI

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

vektor u 1, u 2,, u n.

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

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

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

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

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

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Aljabar Linear Elementer

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

Kumpulan Soal,,,,,!!!

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

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

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

Aljabar Linier Elementer

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

Pertemuan 13 persamaan linier NON HOMOGEN

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

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

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

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

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

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

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

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

Aljabar Linier Ruang vektor dan subruang vektor. 2 Oktober 2014

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

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam

Kode, GSR, dan Operasi Pada

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

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

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

BAB II LANDASAN TEORI

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

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

BAB II LANDASAN TEORI

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

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Part II SPL Homogen Matriks

MATRIKS DAN OPERASINYA. Nurdinintya Athari (NDT)

Transformasi Linier. Transformasi linier memiliki beberapa fungsi yang perlu dipelajari. Fungsi-fungsi tersebut antara lain :

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

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR

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

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

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

MATRIKS VEKTOR DETERMINAN SISTEM LINEAR ALJABAR LINEAR

BAB II LANDASAN TEORI

SUMMARY ALJABAR LINEAR

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pertemuan 4 Aljabar Linear & Matriks

Aljabar Linear Elementer MUG1E3 3 SKS

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

BAB 3 : INVERS MATRIKS

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)

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

BESARAN SKALAR DAN VEKTOR. Besaran Skalar. Besaran Vektor. Sifat besaran fisis : Skalar Vektor

04-Ruang Vektor dan Subruang

Aljabar Linier Elementer. Kuliah 1 dan 2

02-Pemecahan Persamaan Linier (1)

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

Transkripsi:

Ruang Vektor Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf Syarat agar V disebut sebagai ruang vektor 1. Jika vektor vektor u, v V, maka vektor u + v V 2. u + v = v + u 3. u + ( v + w ) = ( u + v ) + w 4. Ada 0 V sehingga 0 + u = u + 0 untuk semua u V, 0 : vektor nol 5. Untuk setiap u V terdapat u V sehingga u + ( u ) = 0 6. Untuk sembarang skalar k, jika u V maka ku V 7. k ( u + v ) = k u + k v, k sembarang skalar 8. (k + l) u = k u + l u, k dan l skalar 9. k( l u ) = ( kl ) u 10. 1 u = u 2 Aljabar Linear dan Matriks 1

ruang vektor : 1. V adalah himpunan vektor euclidis dengan operasi standar (operasi penjumlahan dan operasi perkalian dengan skalar ) Notasi: R n. 2. V adalah himpunan polinom pangkat n dengan operasi standar Bentuk umum polinom orde n p n (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n q n (x) = b 0 + b 1 x + + b n x n Operasi standar pada polinom orde n p n (x) + q n (x) = a 0 + b 0 + (a 1 + b 1 )x + + (a n + b n )x n k p n = ka 0 + ka 1 x + + ka n x n Notasi: P n 3. V adalah himpunan matriks berukuran mxn dengan operasi standar ( penjumlahan matriks dan perkalian matriks dengan skalar ) Notasi: M mn 3 Sub ruang vektor Diketahui V ruang vektor dan U subhimpunan V. U dikatakan sub ruang dari V jika memenuhi dua syarat berikut : 1. Jika u,v U maka u + v U 2. Jika u U, untuk skalar k berlaku ku U 4 Aljabar Linear dan Matriks 2

Kombinasi linier Vektor v dikatakan merupakan kombinasi linier dari vektor vektor v 1, v 2,,v n bila v bisa dinyatakan sebagai : v = k 1 v 1 + k 2 v 2 + + k n v n, k 1,k 2,,k n adalah skalar 5 Diketahui a = ( 1,2 ), b = ( 2, 3 ) dan c = ( 1,3 ) Apakah c merupakan kombinasi linier dari a dan b? 6 Aljabar Linear dan Matriks 3

Tunjukkan bahwa v =(3,9,-4,-2) merupakan kombinasi linier u 1 = (1,-2,0,3), u 2 = (2,3,0,-1) dan u 3 = (2,-1,2,1) Jawab: Bila v merupakan kombinasi linier dari u 1, u 2, dan u 3 maka dapat ditentukan x, y dan z sehingga: v= xu 1 + yu 2 + zu 3 (3,9,-4,-2) = x(1,-2,0,3)+ y(2,3,0,-1) + z (2,-1,2,1) (3,9,-4,-2) = (1x,-2x, 0x, 3x)+ (2y,3y,0y,-1y) + (2 z,-1z,2z,1z) 7 (3,9,-4,-2) = (x+2y+2z, -2x+3y-z, 2z, 3x-y+z) Diperoleh persamaan: x + 2 y + 2 z = 3 2 x + 3 y z = 9 2 z = 4 3x y + z = 2 8 Aljabar Linear dan Matriks 4

Penyelesaian: x =1, y = 3 dan z = -2 Jadi v = u 1 + 3u 2 2u 3 Jika sistem persamaan di atas tidak memiliki penyelesaian maka v tidak dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari u 1, u 2, dan u 3 9 Diketahui V ruang vektor dan S = { s 1, s 2,, s n } s 1, s 2,, s n V S dikatakan membangun/merentang V bila untuk setiap v V, v merupakan kombinasi linier dari S,yaitu : v = k 1 s 1 + k 2 s 2 + + k n s n k 1,k 2,,k n adalah skalar 10 Aljabar Linear dan Matriks 5

Apakah u = ( 1,2,3 ), v = ( 2,4,6 ) dan w = ( 3,4,7 ) membangun R 3 11 Kebebasan Linier Vektor vektor di S dikatakan bebas linier (linearly independent) jika persamaan 0 = k 1 s 1 +k 2 s 2 + + k n s n hanya memiliki penyelesaian k 1 = k 2 = = k n = 0 jika ada penyelesaian lain untuk nilai k 1,k 2,,k n selain 0 maka dikatakan vektor vektor di S bergantung linier (linearly dependent) 12 Aljabar Linear dan Matriks 6

Diketahui u = ( 1,2 ), v = ( 2,2 ), w = ( 1,3 ) a. Apakah u, v dan w membangun R 2? b. Apakah u, v dan w bebas linier? 13 Basis dan Dimensi Misalkan V ruang vektor dan S = { s 1, s 2,, s n }. S disebut basis dari V bila memenuhi dua syarat, yaitu : 1. S bebas linier 2. S membangun V Basis dari suatu ruang vektor tidak harus tunggal tetapi bisa lebih dari satu. Ada dua macam basis yang kita kenal yaitu basis standar dan basis tidak standar 14 Aljabar Linear dan Matriks 7

basis standar : 1. S = { e 1, e 2,, e n }, dengan e 1, e 2,, e n R n e 1 = ( 1,0,,0),e 2 = ( 0,1,0,,0 ),,e n = ( 0,0,,1 ) merupakan basis standar dari R n 2. S = { 1, x, x 2,x n } merupakan basis standar untuk P n ( polinom orde n ) 3. S = { } 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0,,, merupakan basis standar untuk M 22 0 0 0 1 15 Misal v 1 =(1,2,1), v 2 =(2,9,0), dan v 3 =(3,3,4). Tunjukkan bahwa himpunan S=(v 1,v 2,v 3 ) adalah basis untuk R 3 Syarat: 1. S bebas linier 2. S membangun V Sebarang vektor b dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier b = k 1 v 1 +k 2 v 2 + k 3 v 3 Sistem memiliki pemecahan untuk semua pilihan b= (b 1,b 2,b 3 ) k 1 v 1 +k 2 v 2 + k 3 v 3 = 0 Pembuktian bebas linier pembuktian sistem homogen S bebas linier dan membangun R 3 matriks koefisien dapat dibalik, karena det A =. 16 Aljabar Linear dan Matriks 8

Basis ruang baris dan basis ruang kolom Suatu matriks berukuran mxn dapat dipandang sebagai susunan bilangan yang tersusun dari bilangan dalam kolom 1 sampai kolom n atau dalam baris 1 sampai baris m. Jika A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22... a 2n : : : a m1 a m1... a mn Maka A tersusun atas vektor vektor baris r i dengan r i = (a i1,a i2,,a in ) atau bisa juga dikatakan A tersusun atas vektor vektor kolom c j = (c 1j,c 2j,,c mj } dengan i = 1,2,,m dan j =1,2,,n Subruang R n yang dibangun oleh vektor vektor baris disebut ruang baris dari A Subruang R m yang dibangun oleh vektor vektor kolom disebut ruang kolom dari A 17 A = 2 1 0 3 1-4 Vektor baris A adalah Vektor kolom A adalah 18 Aljabar Linear dan Matriks 9

Menentukan basis ruang kolom / baris Basis ruang kolom A didapatkan dengan melakukan OBE pada A, sedangkan basis ruang kolom A didapatkan dengan melakukan OBE pada A t Banyaknya unsur basis ditentukan oleh banyaknya satu utama pada matriks eselon baris tereduksi. Dimensi ( ruang baris ) = dimensi ( ruang kolom ) = rank matriks 19 Aljabar Linear dan Matriks 10