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

dokumen-dokumen yang mirip
Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

BASIS DAN DIMENSI. dengan mengurangkan persamaan kedua dengan persamaan menghasilkan

Aljabar Linier Elementer

BAB III OPERATOR LINEAR TERBATAS PADA RUANG HILBERT. Operator merupakan salah satu materi yang akan dibahas dalam fungsi

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

Kumpulan Soal,,,,,!!!

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

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

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

Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

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

adalah isomorphik dengan im( ), 2) The rank plus nullity Theorem dim(ker ( ) )+dim(im ( )

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

Aljabar Linier. Kuliah

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

Aljabar Linear Elementer

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

BAB II LANDASAN TEORI

Aljabar Linier. Kuliah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

Aljabar Linier. Kuliah 2 30/8/2014 2

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

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

vektor u 1, u 2,, u n.

MODUL DAN KEUJUDAN BASIS PADA MODUL BEBAS

1. PENDAHULUAN 2. METODE PENELITIAN 3. HASIL DAN PEMBAHASAN. Abstrak

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang B. Rumusan Masalah C. Tujuan

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

BAB III PEMBAHASAN. Bab III terbagi menjadi tiga sub-bab, yaitu sub-bab A, sub-bab B, dan subbab

BAB II DASAR DASAR TEORI

BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR

BAB II LANDASAN TEORI

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Table of Contents. Table of Contents 1

II. TINJAUAN PUSATAKA

INF-104 Matematika Diskrit

Kriteria Struktur Aljabar Modul Noetherian dan Gelanggang Noetherian

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

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

6. TRANSFORMASI LINIER

BAB III PEMBAHASAN. Dalam tesis ini akan dibahas definisi alajabar klasik dan definisi aljabar

SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang. Abstrak

seperti yang akan kita lihat, ada banyak cara untuk membangun ruang-ruang vektor baru dari ruang vektor ruang vektor yang lama

BAB III REGRESI PADA DATA SIRKULAR

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

3 HASIL DAN PEMBAHASAN

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

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

(MS.3) SUBRUANG CONINVARIAN DARI MATRIKS KUADRAT KOMPLEKS

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PERSETUJUAN... II HALAMAN PENGESAHAN... III KATA PENGANTAR... IV DAFTAR ISI... V BAB I PENDAHULUAN...

Ruang Hasil Kali Dalam

TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep mendasar meliputi ruang vektor,

OPERATOR FREDHOLM. Kartika Yulianti December 20, 2007

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor)

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

Teorema Jacobson Density

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

BAB 2 RUANG HILBERT. 2.1 Definisi Ruang Hilbert

SUMMARY ALJABAR LINEAR

dari ruang vektor berdimensi hingga V (dimana I adalah suatu himpunan indeks) disebut basis bagi V jika V = span(ψ) dan vektorvektor

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

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

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

PROYEKSI ORTOGONAL PADA RUANG HILBERT. Skripsi

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

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

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. tegak, perlu diketahui tentang materi-materi sebagai berikut.

II. LANDASAN TEORI ( ) =

TINJAUAN PUSTAKA. Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh

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

Latihan 5: Inner Product Space

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

BAB IV TRANSFORMASI LINEAR. sebuah vektor yang unik di dalam W dengan sebuah vektor di dalam V, maka kita mengatakan F

Lampiran 1 Pembuktian Teorema 2.3

SILABUS PENGALAMAN BELAJAR ALOKASI WAKTU

BAB I PENDAHULUAN. Ada beberapa materi yang terdapat pada aljabar abstrak, salah satu materi

Aljabar Linier Lanjut. Kuliah 1

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini akan diberikan konsep dasar graf dan bilangan kromatik lokasi pada

Kode, GSR, dan Operasi Pada

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

BAB III PERLUASAN INTEGRAL

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

Transkripsi:

Dimensi dari Suatu Ruang Vektor Jika suatu ruang vektor V memiliki suatu himpunan S yang merentang V, maka ukuran dari sembarang himpunan di V yang bebas linier tidak akan melebihi ukuran dari S. Teorema 1.10 Misalkan V adalah suatu ruang vektor. Jika vektor-vektor v 1,, v n adalah bebas linier dan vektor-vektor s 1,, s m merentang V, maka n m. Buktinya: Pertama, daftarkan kedua himpunan vektor: himpunan yang merentang diikuti dengan himpunan yang bergantung linear, perhatikan: s 1,, s m ; v 1,, v n pindahkan vektor pertama v 1 ke urutan paling pertama dari daftar. v 1, s 1,, s m ; v 2,, v n Karena s 1,, s m merentang V, lalu v 1 merupakan suatu kombinasi linier dari s i maka salah satu dari s i dapat dihilangkan, dengan cara mengindeks ulang dengan mengambil s 1 dari daftar pertama dan tetap memiliki himpunan yang merentang yaitu v 1, s 2,, s m ; v 2,, v n Ingat bahwa himpunan yang pertama pasti tetap merentang V dan himpunan yang kedua tetap bebas linier. Sekarang ulangi proses ini, pindahkan v 2 dari daftar kedua ke daftar pertama v 1, v 2, s 2,, s m ; v 3,, v n Seperti pada proses sebelumnya, vektor-vektor pada daftar pertama pasti bebas linier, karena mereka merentang V sebelum dicampur dengan v 2. Bagaimanapun juga, karena v i bebas linier, maka kombinasi yang nontrivial dari vektor-vektor pada daftar pertama yang sama dengan 0 harus melibatkan paling sedikit satu dari s i. Sehingga vektor tersebut dapat dipindahkan, lalu kembali diindeks ulang dengan mengambil s 1 dan tetap memiliki himpunan yang merentang yaitu v 1, v 2, s 2,, s m ; v 3,, v n Sekali lagi, himpunan vektor yang pertama merentang V dan himpunan yang kedua tetap bebas linier.

Andaikan m < n, maka proses ini akan menghilangkan semua s i dan menuju ke daftar v 1, v 2,, v m ; v m +1,, v n dimana v 1, v 2,, v m merentang V dan ini tidak mungkin terjadi karena v 1, v 2,, v m tidak berada di dalam rentangan dari v 1, v 2,, v m. kesimpulannya n m. Akibat 1.11 Jika V memiliki suatu himpunan terentang yang berhingga, maka sembarang dua basis dari V akan berukuran sama. Teorema 1.12 Jika V suatu ruang vektor, maka sembarang dua basis dari V akan berukuran sama. Buktinya: Diasumsikan bahwa semua basis untuk V adalah himpunan tak-hingga, jika sembarang basisnya berhingga, maka V memiliki suatu himpunan terentang yang berhingga dan akibat 1.11 akan berlaku. Misalkan B = b i i I adalah suatu basis untuk V, dan misalkan C adalah basis lain untuk V. Sembarang vektor c C dapat ditulis sebagai suatu kombinasi linier berhingga dari vektor-vektor di B, dimana semua koefisiennya tidak nol, misalkan c = r i b i i U c Namun karena C merupakan suatu basis, maka juga berlaku c C U c = I Untuk vektor-vektor di C dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier berhingga dari vektor-vektor di suatu subset sejati B dari B, maka B merentang V, dan kenyataannya bukan seperti ini. Karena U c < ℵ 0 untuk setiap c C, Teorema 0.17 mengakibatkan B = I ℵ 0 C = C

Namun karena berlaku juga untuk kebalikannya dan mengakibatkan C B dan sehingga C = B. Definisi Suatu ruang vektor V adalah berdimensi-hingga jika ia adalah ruang nol {0}, atau ia memiliki suatu basis yang berhingga. Semua ruang vektor selain itu adalah berdimensi-takhingga. Dimensi dari ruang nol adalah 0 dan dimensi dari ruang vektor taknol V adalah kardinalitas dari setiap basis untuk V. Jika suatu ruang vektor V memiliki suatu basis berkardinalitas κ, maka V disebut berdimensi-κ dan ditulis dim(v) = κ. Catatan: Jika S adalah suatu subruang dari V, maka dim(s) dim(v). Dan dim(s) = dim(v) <, maka S = V. Teorema 1.13 Bukti: Misalkan V suatu ruang vektor. 1. Jika B adalah suatu basis untuk V dan jika B = B 1 B 2 dimana B 1 B 2 =, maka V = B 1 B 2 2. Misalkan V = S T. Jika B 1 adalah suatu basis untuk S dan B 2 adalah suatu basis untuk T, maka B 1 B 2 = dan B = B 1 B 2 adalah suatu basis untuk V. 1. Misal B = b 1,, b k, b k+1, b n adalah basis untuk V, B 1 = b 1,, b k dan B 2 = b k+1,, b n. maka untuk sembarang v V, α i F v = α 1 b 1 + α k b k + α k+1 b k+1 + α n b n sehingga v B 1 B 2. Misal untuk sembarang v B 1 B 2, maka

v = α 1 b 1 + α k b k + α k+1 b k+1 + α n b n sehingga v V. Jadi, V = B 1 B 2. Teorema 1.14 Bukti Misalkan S dan T adalah subruang dari suatu ruang vektor V. Maka dim S + dim T = dim S + T + dim (S T) Khususnya, jika T adalah sembarang komplemen dari S pada V, maka yaitu, dim S + dim T = dim V dim S T = dim S + dim T Misalkan B = b i i I adalah suatu basis untuk S T. B ini akan diperluas menjadi A B, suatu basis untuk S dimana A = a j j J dan B saling lepas. B ini juga akan diperluas menjadi B C, suatu basis untuk S dimana C = c k k K dan B saling lepas. Lalu klaim bahwa A B C merupakan suatu basis untuk S + T. Jelas bahwa A B C = S + T. Untuk A B C menunjukkan adalah bebas linier, andaikan α 1 v 1 + + α n v n = 0 dimana v i A B C dan α i 0 untuk setiap i. Maka vektor-vektor v i di dalam A dan C, karena A B dan B C bebas linier. Memisahkan suku-suku yang melibatkan vektor-vektor dari A pada salah satu ruas persamaan menujukkan bahwa terdapat vektor taknol x A B C. Tapi x S T dan x A B, mengakibatkan x = 0. Terjadi suatu kontradiksi. Sehingga disimpulkan bahwa A B C adalah bebas linier lalu menjadi suatu basis untuk S + T. Sehingga dim S + dim T = A B + B C

= A + B + B + C = A + B + C + dim S T = dim S + T + dim S T Meskipun persamaan dim S + dim T = dim S + T + dim (S T) berlaku untuk seluruh ruang vektor, tapi pernyataan dim S + T = dim S + dim T dim (S T) belum tentu berlaku, kecuali jika S + T berdimensi-hingga.

Basis Terurut dan Matriks Koordinat Definisi Misalkan V adalah suatu ruang vektor berdimensi-n. Suatu basis terurut untuk V adalah n-pasangan terurut v 1,, v n dari vektor-vektor dimana himpunan v 1,, v n adalah suatu basis untuk V. Jika B = v 1,, v n adalah suatu basis terurut untuk V, maka untuk setiap v V akan terdapat suatu n-pasangan skalar terurut r 1,, r n yang tunggal dimana v = r 1 v 1 + + r n v n Dari situ dapat didefinisikan pemetaan koordinat Yaitu φ B :V F n φ B v = v B = r 1 Dimana matriks kolom v B disebut sebagai matriks koordinat dari v terhadap basis terurut B. Sehingga jika diketahui v B maka otomatis v juga diketahui (tentunya diasumsikan B sudah diketahui). Pemetaan φ B adalah suatu pemetaan yang bijektif dan memenuhi operasi pada ruang vektor sebagai berikut r n atau φ B r 1 v 1 + + r n v n = r 1 φ B v 1 + + r n φ B v n r 1 v 1 + + r n v n B = r 1 v 1 B + + r n v n B

Bijektif = satu-satu dan pada φ B Satu-satu. Karena untuk sembarang u, v V jika φ B u = φ B v, mengakibatkan u B = v B, dan karena φ B akan selalu menyatakan koordinat yang tunggal untuk setiap vektor, maka u = v. φ B Pada. Ambil sembarang v B F n, maka pasti akan terdapat v V sedemikian hingga φ B v = v B. Keterangan Catatan 1: Karena S subruang dari V, maka pasti S V atau S = V. Untuk S V, maka kardinalitas basis untuk S < kardinalitas basis untuk V, sehingga dim(s) < dim(v). Untuk S = V, maka kardinalitas basis untuk S = kardinalitas basis untuk V, sehingga dim(s) = dim(v). Bukti teorema 1.12 Misalkan B dan C adalah basis untuk V. Karena B adalah suatu basis dan C adalah suatu himpunan yang bebas linier, maka teorema 1.10 menunjukkan bahwa C B. Vice versa. Sehingga B = C.