RUANG VEKTOR UMUM.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
General Vector Spaces.
Advertisements

Matriks.
RUANG VEKTOR II BUDI DARMA SETIAWAN.
Matriks Definisi Matriks adalah kelompok bilangan yang disusun dalam suatu jajaran berbentuk persegi atau persegi panjang yang terdiri dari baris dan kolom.
Definisi kombinasi linear
Sistem Persamaan Linier
RUANG VEKTOR Trihastuti Agustinah..
SUB RUANG ..
Ruang N Euclides Ruang vektor umum Subruang
InversRANK MATRIKS.
Bab 4 vektor.
Konsep Vektor dan Matriks
RUANG VEKTOR (1).
Ruang Vektor berdimensi - n
Aljabar Linear Elementer
RUANG VEKTOR EUCLIDEAN
Matrik dan Ruang Vektor
Bab 3 MATRIKS.
Sistem Persamaan Linier
MATRIKS DEFINISI MATRIKS :
Transformasi Linier.
BAB VII RUANG VEKTOR UMUM (lanjutan).
BAB VII RUANG VEKTOR UMUM.
RUANG VEKTOR EUCLIDEAN
Matriks dan Transformasi Linier
TRANSFORMASI LINIER.
Vektor Ruang Dimensi 2 dan Dimensi 3
KELOMPOK 3 Matematika 5F MATERI : 4.4 MEMBANGUN DAN BEBAS LINIER
MATRIKS.
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
TRANSFORMASI LINIER.
BAB I SISTEM PERSAMAAN LINIER
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
RUANG PERKALIAN DALAM.
BAB 8 RUANG PERKALIAN DALAM.
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
Sistem Persamaan Linier Oleh : Sudaryatno Sudirham
Matriks dan Determinan
Ruang Vektor: Ruang baris, ruang kolom dan ruang nol Edi Cahyono
Standard Unit Vektor Kombinasi Linear Membangun Bebas Linear Basis
Ruang-n Euclides Orang yang pertama kali mempelajari vektor-vektor di Rn adalah Euclides sehingga vektor-vektor yang berada di ruang Rn dikenal sebagai.
Aljabar Linier I [Pengantar dan OBE] Pertemuan [1-2]
Determinan.
ALJABAR LINEAR RUANG EUCLID, RUANG VEKTOR, DAN SUB RUANG
(Tidak mempunyai arah)
RUANG VEKTOR BUDI DARMA SETIAWAN.
RUANG HASIL KALI DALAM Kania Evita Dewi.
ALJABAR LINEAR BASIS DAN DIMENSI
BAB I SISTEM PERSAMAAN LINIER
Sistem Persamaan Linier dan Matriks Jilid 2
PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PANCA MARGA
Kelas XII Program IPA Semester 1
Lanjutan Ruang Hasil Kali Dalam
TRANSFORMASI LINIER KANIA EVITA DEWI.
RUANG VEKTOR.
Ruang vektor real Kania Evita Dewi.
TRANSFORMASI LINIER KANIA EVITA DEWI.
RUANG VEKTOR BUDI DARMA SETIAWAN.
RUANG VEKTOR BUDI DARMA SETIAWAN.
DETERMINAN.
KANIA EVITA DEWI RUANG VEKTOR REAL.
Standard Unit Vektor Kombinasi Linear Membangun Bebas Linear Basis
RUANG VEKTOR REAL Kania Evita Dewi.
RUANG VEKTOR bagian pertama
Matriks & Operasinya Matriks invers
PERTEMUAN 2 MATRIKS.
DETERMINAN.
RUANG VEKTOR II BUDI DARMA SETIAWAN.
Standard Unit Vektor Kombinasi Linear Membangun Bebas Linear Basis
Bab 1.3 – 1.5 Matriks & Operasinya Matriks invers.
Transcript presentasi:

RUANG VEKTOR UMUM

DEFINISI Misalkan V adalah sebarang himpunan benda pada mana didefinisikan dua operasi, yakni penambahan dan perkalian dengan skalar (bilangan real). Jika aksioma-aksioma berikut dipenuhi oleh semua benda u, v, w di dalam V dan oleh semua skalar k dan l, maka kita menamakan V sebuah ruang vektor (vector space) dan benda-benda di dalam V kita namakan vektor : Jika u dan v adalah benda-benda di dalam V, maka u + v berada di dalam V. u + v = v + u (sifat komutatif) u + (v + w) = (u + v) + w (sifat asosiatif) Ada sebuah benda 0 di dalam V sehingga 0 + u = u + 0 = u untuk semua u di dalam V (elemen identitas terhadap operasi penjumlahan) Untuk setiap u di dalam V, ada sebuah benda –u di dalam V yang dinamakan negatif dari u sehingga u + (-u) = (-u) + u = 0 (elemen invers terhadap operasi penjumlahan)

Jika k adalah sebarang bilangan real dan u adalah sebarang benda di dalam V, maka ku berada di dalam V k(u + v) = ku + kv (k + l)u = ku + lu k(lu) = (kl)(u) 1u = u Vektor 0 di dalam Aksioma 4 dinamakan vektor nol (zero vector) untuk V.

SUBRUANG Definisi : Sebuah subhimpunan W dari sebuah ruang vektor V dinamakan sebuah subruang (subspace) dari V jika W itu sendiri adalah sebuah ruang vektor di bawah penambahan dan perkalian skalar yang didefinisikan pada V.

TEOREMA Jika W adalah sebuah himpunan dari satu atau lebih vektor dari sebuah ruang vektor V, maka W adalah sebuah subruang dari V jika dan hanya jika kondisi-kondisi berikut berlaku. Jika u dan v adalah vektor-vektor di dalam W, maka u + v berada di dalam W. Jika k adalah sebarang skalar dan u adalah sebarang vektor di dalam W, maka ku berada di dalam W.

KEBEBASAN LINIER Definisi : Sebuah vektor w dinamakan kombinasi linier dari vektor-vektor v1, v2,…,vr jika vektor tersebut dapat dinyatakan di dalam bentuk w = k1v1 + k2v2 + … + krvr dimana k1, k2,…, kr adalah skalar.

KEBEBASAN LINIER Definisi : Jika v1, v2,…,vr adalah vektor-vektor di dalam sebuah ruang vektor V dan jika tiap-tiap vektor di dalam V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari v1, v2,…,vr maka kita mengatakan bahwa vektor-vektor ini merentang V/membangun V/span V.

KEBEBASAN LINIER Jika S = [v1, v2,…,vr} adalah sebuah himpunan vektor, maka persamaan vektor k1v1 + k2v2 +… + krvr = 0 mempunyai paling sedikit satu pemecahan, yakni : k1 = 0, k2 = 0,…, kr = 0 Jika ini adalah satu-satunya pemecahan, maka S dinamakan sebuah himpunan yang bebas linier (linearly independent). Jika ada pemecahan lain, maka S dinamakan sebuah himpunan yang tak bebas linier (linearly dependent).

BASIS DAN DIMENSI DEFINISI : Jika V adalah sebarang ruang vektor dan S = {v1,v2,…,vr} adalah sebuah himpunan berhingga dari vektor-vektor di dalam V, maka S dinamakan sebuah basis untuk V jika S bebas linier; S merentang V Sebuah ruang vektor tak nol V dinamakan berdimensi berhingga (finite dimensional) jika ruang vektor tersebut mengandung sebuah himpunan berhingga dari vektor-vektor {v1,v2,…,vn} yang membentuk sebuah basis. Jika tidak ada himpunan seperti itu, maka V dinamakan berdimensi tak berhingga (infinite dimensional).

DIMENSI Definisi : Dimensi dari sebuah ruang vektor V yang berdimensi berhingga didefinisikan sebagai banyaknya vektor di dalam sebuah basis untuk V.

RUANG BARIS DAN RUANG KOLOM

RUANG BARIS DAN RUANG KOLOM

TEOREMA Jika A adalah sebarang matriks, maka ruang baris dan ruang kolom dari A mempunyai dimensi yang sama.

RANK DAN NULLITAS DARI A Definisi : Dimensi ruang baris dan ruang kolom dari sebuah matriks A dinamakan rank (rank) dari A. Dimensi ruang kosong dari A disebut dengan nullitas dari A dan ditulis dengan null(A).

TEOREMA Jika A matriks sebarang, rank(A) = rank(AT). Jika A matriks sebarang dengan n kolom, maka : rank(A) + null(A) = n.

TEOREMA Jika A adalah sebuah matriks n x n, maka pernyataan-pernyataan berikut ekuivalen satu sama lain. A dapat dibalik (invertible) Ax = 0 hanya mempunyai satu pemecahan trivial. A ekuivalen baris dengan In. Ax = b konsisten untuk tiap-tiap matriks b yang berukuran n x 1. det(A) ≠ 0 A mempunyai rank n. Vektor-vektor baris dari A bebas linier. Vektor-vektor kolom dari A bebas linier.