MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

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

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

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

Sistem Persamaan Linear Homogen 3P x 3V Metode OBE

uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasd fghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfg

PERTEMUAN 11 RUANG VEKTOR 1

RUANG VEKTOR UMUM AKSIOMA RUANG VEKTOR

Kumpulan Soal,,,,,!!!

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

KS KALKULUS DAN ALJABAR LINEAR Ruang Vektor TIM KALIN

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

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

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

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

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

Part II SPL Homogen Matriks

BAB II LANDASAN TEORI

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linier Sistem koordinat, dimensi ruang vektor dan rank

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

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

SUMMARY ALJABAR LINEAR

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

BAB 5 RUANG VEKTOR A. PENDAHULUAN

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

BAB II DASAR DASAR TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

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

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

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

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

6 Sistem Persamaan Linear

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

Ruang Vektor. Adri Priadana. ilkomadri.com

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

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

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR

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

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

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

Matematika Teknik INVERS MATRIKS

DEFINISI DAN RUANG SOLUSI

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

DIKTAT PERKULIAHAN. EDISI 1 Aljabar Linear dan Matriks

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

Aljabar Linier Elementer

Aljabar Matriks. Aljabar Matriks

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

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

Bab 4 RUANG VEKTOR. 4.1 Ruang Vektor

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

ALJABAR LINEAR SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS

V dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Prof.Dr. Budi Murtiyasa Muhammadiyah University of Surakarta

MODUL ALJABAR LINEAR 1 Disusun oleh, ASTRI FITRIA NUR ANI

BAB II DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS

Aljabar Linear Elementer

Part III DETERMINAN. Oleh: Yeni Susanti

Pertemuan 13 persamaan linier NON HOMOGEN

untuk setiap x sehingga f g

BAB 4 : SISTEM PERSAMAAN LINIER

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TEORI KODING DAN TEORI INVARIAN

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

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

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

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

Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Pertemuan 14. persamaan linier NON HOMOGEN

BAB 7 TRANSFORMASI LINEAR PADA RUANG VEKTOR

Matriks. Baris ke 2 Baris ke 3

Ruang Vektor Real. Modul 1 PENDAHULUAN

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN

BAB II LANDASAN TEORI

& & # = atau )!"* ( & ( ( (&

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

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)

ALJABAR LINIER DAN MATRIKS

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

4. SISTEM PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN

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

MODUL IV SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Matematika Teknik DETERMINAN

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

Transkripsi:

MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN 5 Ruang Vektor

Ruang Vektor Sub Pokok Bahasan Ruang Vektor Umum Subruang Basis dan Dimensi Beberapa Aplikasi Ruang Vektor Beberapa metode optimasi Sistem Kontrol Operation Research dan lain-lain 2 4/15/217

Ruang Vektor Umum Misalkan u, റv, w V dan k, l R V dinamakan ruang vektor jika memenuhi aksioma: untuk setiap u, റv V maka u + റv V (V tertutup terhadap operasi penjumlahan) u + റv = റv + u u + ( റv + w)=(u + റv) + w Terdapat V sehingga untuk setiap u V berlaku u + = + u = u 3 4/15/217

Ruang Vektor Umum_2 untuk setiap u V terdapat u sehingga u + ( u) =( u + u) = untuk setiap u V dan k R maka ku V (V tertutup terhadap operasi perkalian dengan scalar) k(u + റv)=ku + k റv k + l u = ku + lu k lu = l ku = (kl)u 1u = u 4 4/15/217

Contoh Ruang Vektor: Contoh : Himpunan vektor Euclides dengan operasi standar (operasi penjumlahan dan operasi perkalian dengan skalar). Notasi : R n (Ruang Euclides orde n) Himpunan matriks berukuran m n dengan operasi standar (penjumlahan matriks dan perkalian matriks dengan skalar), Notasi : M m n (Ruang Matriks m n) Himpunan polinom pangkat n dengan operasi standar. Notasi : P n (Ruang Polinom orde n) 5 4/15/217

Ruang Euclides orde n Operasi-operasi pada ruang vektor Euclides: Penjumlahan u + റv = (u 1 + v 1, u 2 + v 2,, u n + v n ) Perkalian dengan scalar Riil sebarang k ku = (ku 1, ku 2,, ku n ) Perkalian titik (Euclidean inner product) u റv = u 1 v 1 + u 2 v 2 + + u n v n Panjang vektor didefiniskan oleh: u = u u 1 2 = u 1 2 + u 2 2 + + u n 2 Jarak antara dua vektor didefinisikan oleh: d u, റv = u റv = u 1 v 1 2 + u 2 v 2 2 + + u n v n 2 6 4/15/217

Contoh: Diketahui u = (1, 1, 2, 3) dan റv = 2,2,1,1 Tentukan panjang masing-masing vektor dan jarak antara kedua vektor tersebut Jawab: Panjang vektor: u = u u 1 2 = 1 2 + 1 2 + 2 2 + 3 2 = 15 റv = റv റv 1 2 = 2 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 = 1 Jarak antar kedua vektor: d u റv = u റv = (1 2) 2 +(1 2) 2 +(2 1) 2 +(3 1) 2 = 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 = 7 7 4/15/217

SubRuang Misal W merupakan subhimpunan dari sebuah ruang vektor V W dinamakan subruang (subspace) V jika W juga merupakan ruang vektor yang tertutup terhadap operasi penjumlahan dan perkalian dengan scalar. Syarat W disebut subruang dari V adalah: W W V Jika u, റv W maka u + റv W Jika u W dan k R maka ku W 8 4/15/217

Contoh 1: Tunjukan bahwa himpunan W yang berisi semua matriks orde 2 2 dimana setiap unsur diagonalnya adalah nol merupakan subruang dari ruang vektor matriks 2 2 Jawab: O = W maka W {} Jelas bahwa W V 9 4/15/217

Ambil sembarang matriks A, B W maka Perhatikan bahwa: A + B = a 1 a 2 + b 1 b 2 = + a 1 + b 1 a 2 + b 2 Ini menunjukan bahwa A + B W Ambil sembarang matriks A W dan k Riil maka ka = k a 1 a 2 W Ini menunjukan bahwa ka W Jadi, W merupakan subruang dari M 2 2 1 4/15/217

Contoh 2: Periksa apakah himpunan D yang berisi semua matriks orde 2x2 yang determinannya nol merupakan subruang dari ruang vektor M 2 2 Jawab: Ambil sembarang matriks A, B W. Dimana dipilih a ± b: A = a b B = b a, jelas bahwa det A =, jelas bahwa det B = 11 4/15/217

Perhatikan bahwa: A + B = a b Karena a b b a Maka det A + B = a 2 b 2 Jadi D bukan merupakan subruang Matriks berukuran 2 2 karena tidak tertutup terhadap operasi penjumlahan 12 4/15/217

Kombinasi Linear Sebuah vektor u dinamakan kombinasi linear dari vektor-vektor v 1, v 2,, v n Jika vektor u tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk: u = k 1 v 1 + k 2 v 2 + + k n v n dimana k 1, k 2,, k n adalah skalar Riil 13 4/15/217

Contoh: Misal u = (2,4,) dan റv = (1, 1,3) adalah vektorvektor di R 3. Apakah vektor berikut merupakan kombinasi linear dari vektor-vektor di atas റa = (4,2,6) b = (1,5,6) റc = (,,) 14 4/15/217

Jawab: a. Tulis k 1 u + k 2 റv = റa Akan diperiksa apakah ada k 1, k 2 sehingga kesamaan tersebut dipenuhi 2 1 4 k 1 4 + k 2 1 3 = 2 6 Persamaan diatas dapat dituliskan dalam bentuk perkalian matriks sebagai berikut: 2 1 4 1 3 menggunakan OBE diperoleh: 2 1 2 4 1 6 3 6 k 1 k 2 = ~ ~ 4 2 6 1 1 1 2 Dengan demikian റa merupakan kombinasi linear dari vektor u dan റv atau റa = u + 2 റv 15 4/15/217

b. Tulis k 1 u + k 2 റv = b Akan diperiksa apakah ada k 1, k 2 sehingga kesamaan tersebut dipenuhi 2 1 1 k 1 4 + k 2 1 3 = 5 6 Persamaan diatas dapat dituliskan dalam bentuk perkalian matriks sebagai berikut: 2 1 4 1 3 menggunakan OBE diperoleh: 2 1 1 4 1 5 3 6 k 1 k 2 = ~ ~ 1 5 6 1 1 Baris terakhir pada matriks ini menunjukan bahwa SPL tersebut tidak konsisten(tidak mempunyai solusi). Jadi, tidak ada nilai k 1 dan k 2 yang memenuhi persamaan tersebut. Oleh karena itu, b tidak dapat dinyatakan sebagai kombinasi linear dari u dan റv 1 1 9 16 4/15/217

c. Dengan memilih k 1 = dan k 2 = maka k 1 u + k 2 റv = റc Vektor nol merupakan kombinasi linear dari vektor apapun 17 4/15/217

Membangun Suatu Ruang Vektor Himpunan vektor S = v 1, v 2,, v n dikatakan membangun suatu ruang vektor V jika setiap vektor pada V selalu dapat dinyatakan sebagai kombinasi linear dari vektor-vektor di S. Contoh: Tentukan apakah v 1 = 1,1,2, v 2 = 1,,1, dan v 3 = (2,1,3) Membangun R 3 18 4/15/217

Jawab: Ambil sembarang vektor di R 3, misalkan u 1 u = u 2 u 3 Tulis: u = k 1 v 1 + k 2 v 2 + k 3 v 3 Dalam bentuk perkalian matriks, persamaan tersebut dapat dituliskan sebagai berikut: 1 1 2 k 1 u 1 1 1 k 2 = u 2 2 1 3 k 3 u 3 19 4/15/217

Syarat agar u dapat dikatakan kombinasi linear v 1, v 2, v 3 adalah SPL tersebut harus mempunyai solusi. Dengan OBE diperoleh: 1 1 2 1 1 u 1 u 2 u 1 u 3 u 1 u 2 Agar SPL itu konsisten haruslah u 3 u 2 u 1 = Ini kontradiksi dengan pengambilan vektor sembarang(unsurunsurnya bebas, tak bersyarat) Dengan demikian vektor-vektor tersebut tidak membangun R 3 2 4/15/217

Vektor Bebas Linear Misalkan S = u 1, u 2,, u n adalah himpunan vektor diruang vektor V. S dikatakan bebas linear(linearly independent) jika kombinasi linear: k 1 u 1 + k 2 u 2 + + k n u n = Hanya dipenuhi oleh k 1 =, k 2 =,, k n = 21 4/15/217

Contoh: Diketahui u = 1,3,2 dan റa = 1,1, 1. Apakah u dan റa saling bebas linear di R 3 Jawab: Tulis k 1 u + k 2 റa = Atau 1 1 3 1 2 1 k 1 k 2 = 22 4/15/217

Menggunakan OBE dapat diperoleh: 1 1 1 3 1 ~ ~ 1 2 1 Dengan demikian diperoleh: k 1 = dan k 2 = Ini berarti u dan റa saling bebas linear 23 4/15/217

Contoh: Misalkan റa = 1 3 2, b = 1 1 1, റc = 2 6 4 Apakah ketiga vektor diatas saling bebas linear Jawab: Tulis = k 1 റa + k 2 b + k 3 റc Atau 1 1 2 3 1 6 2 1 4 k 1 k 2 k 3 = 24 4/15/217

Dengan OBE diperoleh: 1 1 2 4 ~ ~ 1 Ini menunjukan bahwa 1 1 2 1 k 1, k 2, k 3 solusi tidak trivial (k 1, k 2, k 3 tidak selalu ) Jadi റa, b, റc adalah vektor-vektor yang bergantung linear 25 4/15/217

Basis Jika V adalah sembarang ruang vektor dan S = {u 1, u 2,, u n } merupakan himpunan berhingga dari vektor-vektor di V, maka S dinamakan basis bagi V jika kedua syarat berikut dipenuhi: S membangun V S bebas linear 26 4/15/217

Contoh: Tunjukan bahwa himpunan matriks berikut: M = 3 6 3 6, 1 1, 8 12 4, 1 1 2 Merupakan basis bagi matriks berukuran 2 2 Jawab: Tulis kombinasi linear: 3 6 k 1 3 6 + k 1 2 1 + k 3 8 12 4 + k 4 1 1 2 a b = c d Atau 3k 1 + k 4 6k 1 k 2 8k 3 3k 1 k 2 12k 3 k 4 6k 1 4k 3 + 2k 4 = a b c d 27 4/15/217

Dengan menyamakan setiap unsur pada kedua matriks, diperoleh SPL: 3 1 k 1 a 6 1 8 k 2 = b 3 1 12 1 k 3 c 6 4 2 k 4 d Determinan matriks koefisien = 48 determinan matriks koefisiennya tidak sama dengan maka - Ketika a =, b =, c =, d =, SPL Homogen punya solusi trivial yaitu k 1 =, k 2 =, k 3 =, k 4 = (bebas linear) - SPL memiliki solusi untuk setiap a, b, c, d R (membangun) Jadi, M bebas linear. 28 4/15/217

Karena M bebas linear dan membangun M 2 2 maka M merupakan basis bagi M 2 2. Ingat, basis untuk setiap ruang vektor adalah tidak tunggal Contoh: Untuk ruang vektor M 2 2, himpunan matriks 1 1, 1, 1, 1 juga merupakan basisnya 29 4/15/217

Dimensi Perhatikan matriks berikut: A = 1 1 1 2 2 2 1 3 2 1 1 1 3 4/15/217

Dengan melakukan OBE diperoleh 1 2 1 1 Perhatikan kolom-kolom pada matriks hasil OBE 1 2 1 1 Berdasarkan satu utama dari matriks A. Maka matriks A mempunyai basis ruang kolom yaitu: 1 1 1, 1 3 2 31 4/15/217

Jika A ditransposkan terlebih dahulu dan dilakukan OBE pada A t, maka diperoleh 1 1/2 1 1/2 Perhatikan kolom-kolom pada matriks hasil OBE 1 1/2 1 1/2 Berdasarkan satu utama dari matriks A. Maka Matriks A tersebut mempunyai basis ruang baris: 1 2 1 1, 1 2 3 1 32 4/15/217

Dimensi basis ruang baris-ruang kolom dinamakan rank Basis Ruang Kolom Jadi rank dari matriks A adalah 2.? Basis Ruang Baris Basis Ruang Solusi 33 4/15/217

Contoh: Diberikan SPL homogen: 2p + q 2r 2s = p q + 2r s = p + 2q 4r + s = 3p 3s = Tentukan basis ruang solusi dari SPL diatas: Jawab: SPL dapat ditulis dalam bentuk: 2 1 2 1 1 2 1 2 4 3 2 1 1 3 34 4/15/217

Dengan melakukan OBE diperoleh 1 1 1 2 Solusi SPL Homogen tersebut adalah p 1 q r = a + b 2 1 s 1 Dimana a, b merupakan parameter 35 4/15/217

Jadi, basis ruang solusi dari SPL diatas adalah: 1 1, 2 1 Dimensi dari basis ruang solusi dinamakan nulitas. Dengan demikian, nulitas dari SPL diatas adalah 2. 36 4/15/217

Latihan Nyatakan matriks 6 3 8 Sebagai kombinasi linear dari matriks berikut: 1 2 1 3, 1 2 4, dan 4 2 2 Periksa apakah himpunan berikut bebas linear! 6 x 2, 6 + x + 4x 2 {1 + 3x + 3x 2, x + 4x 2, 5 + 6x + 3x 2, 7 + 2x x 2 } Periksa apakah himpunan A = {6 x 2, 6 + x + 4x 2 } membangun polinom orde 2? 37 4/15/217

Periksa, apakah himpunan berikut merupakan basis bagi polinom orde 2 4 + 6x + x 2, 1 + 4x + 2x 2, 5 + 2x x 2 { 4 + x + 3x 2, 6 + 5x + 2x 2, 8 + 4x + x 2 } Misalkan J = a + bx + cx 2 a 2 = b 2 + c 2 Merupakan himpunan bagian dari ruang vektor polinom orde dua Periksa apakah J merupakan subruang dari ruang vektor Polinom orde dua Jika ya, tentukan basisnya 38 4/15/217

THANK YOU