MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE

dokumen-dokumen yang mirip
Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

MENENTUKAN NILPOTENT ORDE 4 PADA MATRIKS SINGULAR MENGGUNAKAN TEOREMA CAYLEY HAMILTON TUGAS AKHIR

SIFAT-SIFAT KESETARAAN PADA MATRIKS SECONDARY NORMAL ABSTRACT

Penentuan Nilai Eigen Tak Dominan Matriks Hermit Menggunakan Metode Pangkat Invers Dengan Nilai Shift

GERSHGORIN DISK FRAGMENT UNTUK MENENTUKAN DAERAH LETAK NILAI EIGEN PADA SUATU MATRIKS. Anggy S. Mandasary 1, Zulkarnain 2 ABSTRACT

KAJIAN MATRIKS JORDAN DAN APLIKASINYA PADA SISTEM LINEAR WAKTU DISKRIT

Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks atas Ring Komutatif

Tujuan Instruksional Umum : Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa dapat mengenal dan mengaplikasikan sifat-sifat Ring Polinom

OBSERVER UNTUK SISTEM KONTROL LINIER KONTINU

PEMBENTUKAN POLINOMIAL ORTOGONAL MENGGUNAKAN PERSAMAAN INTEGRAL NONLINEAR. Susilawati 1 ABSTRACT

BAB II LANDASAN TEORI

PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL PREKONDISI DAN METODE SOR UNTUK MENDAPATKAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Merintan Afrina S ABSTRACT

SYARAT PERLU DAN SYARAT CUKUP MATRIKS CLEAN PADA M 2 (Z) ABSTRACT

SOLUSI REFLEKSIF DAN ANTI-REFLEKSIF DARI PERSAMAAN MATRIKS AX = B

SYARAT PERLU DAN CUKUP SISTEM PERSAMAAN LINEAR BERUKURAN m n MEMPUNYAI SOLUSI ABSTRACT

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

Diagonalisasi Matriks Segitiga Atas Ring komutatif Dengan Elemen Satuan

MATRIKS BENTUK KANONIK RASIONAL DENGAN MENGGUNAKAN PEMBAGI ELEMENTER INTISARI

FAKTORISASI POLINOMIAL ALJABAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DAN FAKTOR PERSEKUTUAN TERBESAR

II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al.,

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

MODUL V EIGENVALUE DAN EIGENVEKTOR

SOLUSI POLINOMIAL TAYLOR PERSAMAAN DIFERENSIAL-BEDA LINEAR DENGAN KOEFISIEN VARIABEL ABSTRACT

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

Nilai Eigen dan Vektor Eigen Universal Matriks Interval Atas Aljabar Max-Plus

SIFAT NILAI EIGEN MATRIKS ANTI ADJACENCY DARI GRAF SIMETRIK

MENGHITUNG DETERMINAN MATRIKS MENGGUNAKAN METODE SALIHU

PEMBUKTIAN RUMUS BENTUK TUTUP BEDA MUNDUR BERDASARKAN DERET TAYLOR

DIAGONALISASI MATRIKS HILBERT

Generalized Inverse Pada Matriks Atas

DIAGONALISASI MATRIKS KOMPLEKS

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

PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK. Nurul Ain Farhana 1, Imran M. 2 ABSTRACT

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL MENGGUNAKAN METODE PANGKAT

APLIKASI MATRIKS KOMPANION PADA PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER NON HOMOGEN TUGAS AKHIR

MENENTUKAN INVERS SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUGMENTASI DAN REDUKSI ABSTRACT

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

METODE ITERASI JACOBI DAN GAUSS-SEIDEL PREKONDISI UNTUK MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAN LINEAR DENGAN M-MATRIKS ABSTRACT

Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Semi Definit dan Indefinit Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift

Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift

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

A 10 Diagonalisasi Matriks Atas Ring Komutatif

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

DIAGONALISASI MATRIKS ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN INTISARI

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PEMBUKTIAN BENTUK TUTUP RUMUS BEDA MAJU BERDASARKAN DERET TAYLOR

2 G R U P. 1 Struktur Aljabar Grup Aswad 2013 Blog: aswhat.wordpress.com

Sifat Strong Perron-Frobenius Pada Solusi Positif Eventual Sistem Persamaan Differensial Linier Orde Satu

STRUKTUR ALJABAR: RING

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

MODIFIKASI METODE HUNGARIAN UNTUK PENYELESAIAN MASALAH PENUGASAN

Aljabar Linear Elementer

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

Invers Tergeneralisasi Matriks atas Z p

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

BAB II LANDASAN TEORI

KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN ABSTRACT

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

STABILISASI SISTEM DESKRIPTOR DISKRIT LINIER POSITIF

SOLUSI POSITIF DARI PERSAMAAN LEONTIEF DISKRIT

ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS

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

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

RUANG FAKTOR. Oleh : Muhammad Kukuh

APLIKASI METODE PANGKAT DALAM MENGAPROKSIMASI NILAI EIGEN KOMPLEKS PADA MATRIKS

POLINOMIAL KARAKTERISTIK MATRIKS DALAM ALJABAR MAKS-PLUS. 1. Pendahuluan

MENENTUKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL TUGAS AKHIR

METODE ITERASI BARU BERTIPE SECANT DENGAN KEKONVERGENAN SUPER-LINEAR. Rino Martino 1 ABSTRACT

POLINOMIAL KARAKTERISTIK PADA GRAF KINCIR ANGIN BERARAH

Created By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk

SPECTRUM DETOUR GRAF n-partisi KOMPLIT

Aljabar Linier & Matriks. Tatap Muka 2

SOLUSI POSITIF DARI SISTEM SINGULAR DISKRIT

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE DUA DENGAN KOEFISIEN VARIABEL ABSTRACT

KONSTRUKSI MATRIKS SINGULAR DARI SUATU MATRIKS YANG MEMENUHI SIFAT KHUSUS TUGAS AKHIR

BAB II LANDASAN TEORI

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)

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

Menentukan Invers Drazin dari Matriks Singular Dengan Metode Leverrier Faddeev

SUATU KRITERIA STABILISASI SISTEM DESKRIPTOR LINIER KONTINU REGULAR

Matriks Leslie dan Aplikasinya dalam Memprediksi Jumlah dan Laju pertumbuhan Penduduk di Kota Makassar

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

PARTISI BILANGAN p(5n + 4), p(7n + 5) DAN p(11n + 6) SECARA BERTURUT-TURUT KONGRUEN MODULO 5, 7 DAN 11 ABSTRACT

Pembagi Bersama Terbesar Matriks Polinomial

MAKALAH ALJABAR LINIER

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

MATRIKS Nuryanto, ST., MT.

MATERI ALJABAR LINEAR LANJUT RUANG VEKTOR

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR (SVD) TUGAS AKHIR. Oleh : SABRINA INDAH MARNI

Aplikasi Matriks Leslie Untuk Memprediksi Jumlah Dan Laju Pertumbuhan Perempuan Di Provinsi Riau Pada Tahun 2017

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

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

FORMULA PENGGANTI METODE KOEFISIEN TAK TENTU ABSTRACT

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI DOOLITTLE

0,1,2,3,4. (e) Perhatikan jawabmu pada (a) (d). Tuliskan kembali sifat-sifat yang kamu temukan dalam. 5. a b c d

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

DESKRIPSI MATA KULIAH MT413 ALJABAR LINEAR LANJUT. Prasyarat : Mahasiswa telah mengikuti mata kuliah Aljabar Linear

Transkripsi:

MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE Rini Pratiwi 1*, Rolan Pane 2, Asli Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kampus Binawidya Pekanbaru, 28293, Indonesia * rinipratiwi89@yahoocom ABSTRACT This paper discusses an algorithm to determine the power of a square matrix,, without computing its eigenvalues The algorithm can be used to compute, for each real number which is greater or equal to two Keywords: characteristic polynomial, Cayley-Hamilton theorem, division algorithm ABSTRAK Artikel ini membahas sebuah algoritma untuk menentukan perpangkatan matriks bujur sangkar,, tanpa harus menghitung eigenvalue matriks tersebut terlebih dahulu Algoritma yang dipergunakan dapat digunakan untuk menghitung dengan bilangan bulat dan bernilai lebih besar atau sama dengan dua Kata kunci: polinomial karakteristik, teorema Cayley-Hamilton, dan algoritma pembagian 1 PENDAHULUAN Perhatikan sistem persaman diferensi linear yang ditulis dalam bentuk sebagai berikut, dengan ( ), adalah matriks berukuran yang nonsingular, dan mempunyai solusi tunggal, sebagaimana yang dinyatakan dalam [4] Menghitung perpangkatan matriks dapat menggunakan metode kesamaan transformasi yang dinyatakan [3] dan beberapa algoritma diantaranya analog diskrit, serta beberapa cara menghitung perpangkatan matriks seperti yang ditulis dalam [4] Namun, semua cara yang digunakan tersebut menggunakan eigenvalue, yang artinya menemukan nilai nol dari polinomial karakteristik dari Penghitungan polinomial karakteristik dari sulit diselesaikan untuk polinomial yang berderajat lima atau lebih Pada artikel ini dibagian dua dibahas mengenai polinomial karakteristik pada matriks, kemudian dilanjutkan dibagian tiga menentukan perpangkatan matriks tanpa menggunakan eigenvalue yang merupakan review dari artikel yang berjudul Avoiding Eigenvalues in Computing Matrix Powers oleh Raghib Abu-Saris dan Wajdi Ahmad [5] 1

2 POLINOMIAL KARAKTERISTIK PADA MATRIKS Bentuk polinomial karakteristik pada matriks yang merupakan dasar dari teorema Cayley-Hamilton didefinisikan sebagai berikut Definisi 1 (Eigenvalue dan Eigenvector) [1, h 277] Jika adalah suatu matriks berukuran maka sebuah vektor tak nol dalam disebut vektor eigen (eigenvector) dari matriks jika adalah kelipatan skalar dari dapat ditulis, (1) untuk skalar sebarang λ Skalar λ disebut nilai karakteristik (eigenvalue) dari dan disebut vektor eigen dari yang bersesuaian dengan λ Berdasarkan Definisi 1, untuk mencari nilai karakteristik (eigenvalue) matriks persamaan (1) dapat dibentuk menjadi, atau (2) Lihat persamaan (2), nilai karakteristik λ dapat ditentukan dengan menetapkan ( (3) Persamaan (3) dinamakan persamaan karakteristik dari matriks Selanjutnya dapat ditulis menjadi (4) Persamaan (4) disebut sebagai polinomial karakteristik pada Teorema 2 (Teorema Cayley-Hamilton) [3, h 119] Misalkan adalah suatu matriks yang berukuran yang mempunyai polinomial karakteristik, maka, atau Bukti: Misalkan adalah suatu matriks yang berukuran dengan bentuk sebagai berikut [ ], dari matriks diperoleh polinomial karakteristik Misalkan, dengan adalah suatu matriks persegi, untuk Berdasarkan definisi determinan [1] diperoleh bahwa pada matriks berlaku (5) Pada ruas kiri persamaan (5) diperoleh 2

Sedangkan dari ruas kanan persamaan (5) diperoleh Sehingga persamaan (5) menjadi Selanjutnya dengan menyamakan koefisien-koefisien diperoleh (6) } Jika matriks identitas pada persamaan (6) berturut-turut dikalikan dari kiri dengan diperoleh (7) } Sehingga dari persamaan (7) bila kedua ruas dijumlahkan akan diperoleh Maka Algoritma Pembagian 3 [2, h 160] Jika dan adalah polinom atas, dengan, maka terdapat polinom dan atas, sehingga, dengan, atau Polinomial merupakan hasil bagi dan adalah sisa pembagian dari polinomial dan Bukti: Ambil, dan Jika, maka untuk setiap dan Jika maka, dan, dan jika maka sehingga Selanjutnya, tunjukkan dan dengan menggunakan induksi pada Jika, maka 3

Jika maka Kemudian asumsikan, jika maka dan, sehingga, dimana dan Kemudian buktikan pernyataan, karena fungsi polinomial yang memiliki pangkat terkecil, maka, dimana Kemudian dalam polinomial terdapat polinomial dan, maka, dengan, atau Kemudian [ ], maka dan (8) Persamaan (8) membuktikan bahwa dan ada Untuk membuktikan polinomial dan adalah polinomial khusus, buktikan bahwa dan juga polinomial pada, maka +, dengan atau, sehingga +, dan [ ] (9) Ruas kanan dari persamaan (9) adalah nol dengan pangkat terkecil dan jika ruas kiri juga nol dengan pangkat terkecil, maka juga berlaku 3 MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE Teorema 4 [3] Jika adalah matriks yang berukuran dengan polinomial karakteristik, maka Jika, dengan dan ditentukan secara berulang, dimana Jika, dapat diekspresikan sebagai berikut ( ), dimana adalah matriks berukuran, dengan,, untuk setiap Bukti: Diketahui adalah sebuah matriks yang berukuran dengan dan misalkan merupakan polinomial karakteristik dari Dengan 4

menggunakan Teorema Cayley-Hamilton yang dinyatakan Teorema 2 diperoleh dan dengan Algoritma Pembagian yang dinyatakan Algoritma 3 diperoleh, untuk, dimana merupakan polinomial khusus dan merupakan polinomial sisa yang berderajat paling banyak Oleh karena itu, perpangkatan matriks dapat dihitung sekali pada saat koefisien yang ditentukan Oleh karena itu, tetapkan Karena, untuk diperoleh Selanjutnya, dengan menyamakan kofisien-koefisien diperoleh karena, maka, untuk setiap Selain itu, [ ] Selanjutnya, dengan membandingkan koefisien diperoleh, (10) untuk dan Persamaan (8) merupakan algoritma berulang untuk menghitung perpangkatan matriks tanpa menggunakan eigenvalue Jika, merupakan syarat penentu dari matriks yang mana matriks adalah matriks yang berukuran yang diberikan sebagai berikut { 5

dimana,, jika Sehingga, Contoh: Tentukan perpangkatan matriks jika Penyelesaian: Untuk menghitung perpangkatan matriks tanpa menggunakan eigenvalue terlebih dahulu cari polinomial karakteristik dari Diperoleh,, dan Karena matriks berorde tiga maka dan, sehingga dengan menggunakan Teorema 4 akan ditentukan nilai dengan memasukkan nilai-nilai dari sebagai berikut Untuk, dan ( ) ( ) ( ) Untuk, dan ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 6

( ) ( ) ( ) Hal ini terus dilakukan berulang hingga ke- Catatan: Selanjutnya, masukkan nilai kepersamaan Untuk, maka Untuk, maka 7

Lanjutkan hingga ke-, maka ( ) DAFTAR PUSTAKA [1] Anton, H 2004 Aljabar Linier Elementer Edisi Kelima Terj Dari ElementaryLinear Algebra, Fifth Edition, Oleh Pantur Silaban & Nyoman Susila I Penerbit Erlangga, Jakarta [2] Durbin, J R, 2000 Modern Algebra An Introduction Fourth Edition Wiley, Austin [3] Elaydi, SN 1995 AnIntroduction to Difference Transformation Third Edition Springer, New York [4] Elaydi, S N, & Harris, JR, W A 1998 On The Computation of REV, 40(4):965-971 [5] Saris, R A, & Ahmad W 2005 Avoiding Eigenvalues in Computing Matriks Powers The American Mathematical Monthly 112(5):450-454 n A SIAM 8