Informatika Semester 1. Mahasiswa mampu memahami konsep aljabar linier dan memilih metoda yang tepat untuk menyelesaikan berbagai persoalan aljabar linier.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Ruang Hasil kali Dalam (INNER PRODUCT SPACE)
Advertisements

RUANG VEKTOR Trihastuti Agustinah..
Matrik dan Ruang Vektor
ALJABAR MATRIKS pertemuan 10 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom
MATEMATIKA TEKNIK I ZULFATRI AINI, ST., MT
Ruang Vektor berdimensi - n
SISTEM PERSAMAAN LINIER
Aljabar Linier Pertemuan 1.
TRANSFORMASI LINIER.
ALJABAR MATRIKS pertemuan 2 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom
Pemecahan Persamaan Linier 1
SISTEM PERSAMAAN LINEAR
SISTEM PERSAMAAN LINIER
Sistem Persamaan Linier Non Homogin
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
RUANG PERKALIAN DALAM.
ALJABAR LINEAR DAN MATRIKS
V. PENYELESAIAN PERSAMAAN Ax = b Dengan A adalah MBS (I)
ALJABAR LINIER KONTRAK PERKULIAHAN Title INDAH MANFAATI NUR.
Hill Cipher & Vigenere Cipher
Pertemuan 1 Aturan Alin 2016 Bilqis
INVERS MATRIKS (dengan adjoint)
KOMPUTASI NUMERIK PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER
V. PENYELESAIAN PERSAMAAN Ax = b Dengan A adalah MBS (I)
ALJABAR LINEAR, VEKTOR & MATRIKS
ALJABAR LINEAR, VEKTOR & MATRIKS
Aljabar Linier I [Pengantar dan OBE] Pertemuan [1-2]
SISTEM PERSAMAAN LINIER
Determinan.
ALJABAR LINIER WEEK 1. PENDAHULUAN
BAB 5: Sistem Persamaan Linier (SPL)
Pertemuan 7 Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss Jordan)
Aljabar Linier Pertemuan 1.
dan Transformasi Linear dalam
Aplikasi Terapan – Aljabar Linier
Aljabar Linear Elementer
Persamaan Linear Persamaan linear adalah persamaan dimana peubahnya tidak memuat eksponensial, trigonometri (seperti sin, cos, dll.), perkalian, pembagian.
SISTEM PERSAMAAN LINIER
P. XIV RUANG-RUANG VEKTOR EUCLIDEAN
Core Teknik Informatika Kode MK/SKS : TIF /2
Aljabar Linier dan Matriks
Aljabar Linear Elementer
4. INVERS SUATU MATRIKS : Pendahuluan
NURINA FIRDAUSI
TRANSFORMASI LINIER KANIA EVITA DEWI.
TRANSFORMASI LINIER KANIA EVITA DEWI.
Transformasi Linear Misalkan V dan W adalah ruang vektor, T : V  W
Operasi Matrik.
Mahasiswa mampu memecahkan persoalan
Aljabar Linier dan Matriks
Pertemuan 6 Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss) - 2
ALJABAR MATRIKS Budi Murtiyasa Jur. Pendidikan Matematika
Pertemuan 7 Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss Jordan)
Tutorial-02 Aljabar Linier
Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss)
Pertemuan 11 Matrik III dan Determinan
PEMROGRAMAN KOMPUTER : OPERASI MATRIKS
Pertemuan 11 Matrik III dan Determinan
Aljabar Linier Pertemuan 1.
Aljabar Linear Elementer
Operasi Baris Elementer
Pertemuan 7 Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss Jordan)
A. Sistem Persamaan Linier dan Kuadrat
Metode Eliminasi Gauss Jordan
Aljabar Linear Elementer
Peta Konsep. Peta Konsep A. Sistem Persamaan Linier dan Kuadrat.
SISTEM PERSAMAAN LINIER
ALJABAR MATRIKS pertemuan 5 (Quiz’s Day) Oleh : L1153 Halim Agung,S
Aljabar Linear Arif Kurniawan, Sibut [ ]
ALJABAR MATRIKS pertemuan 3 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom
Transcript presentasi:

Informatika Semester 1

Mahasiswa mampu memahami konsep aljabar linier dan memilih metoda yang tepat untuk menyelesaikan berbagai persoalan aljabar linier

 Mahasiswa mampu menyelesaikan masalah sistem persamaan linier menggunakan komputasi matriks  Mahasiswa mampu menjelaskan ruang vektor dan aplikasinya dalam transformasi linier  Mahasiswa mampu mengaplikasikan aljabar linier dalam beberapa contoh kasus

 Sistem persamaan linier dan matrix  Determinan  Vektor pada ruang 2 dan ruang 3  Ruang vektor Euclidean  Ruang vektor  Ruang inner product  Eigenvalue dan eigenvektor  Transformasi linier lanjut  Aplikasi aljabar linier

 Eliminasi gauss  Gauss Jordan  Matrix dan operasinya  Invers matrix (praktek menggunakan Matematics laboratory)

 Fungsi dan properti fungsi determinan  Evaluasi determinan dengan reduksi baris  Kofaktor  Aturan cramer (praktek menggunakan Matlab)  Ruang vektor real dan sub ruang vektor  Bebas linier dan ruang baris  Basis dan dimensi  Ruang kolom dan ruang null  Rank dan nullity (praktek menggunakan Matlab)

 Pengenalan vektor, vektor normal dan vektor aritmatik  Product, proyeksi dan cross product  Garis dan bidang pada ruang 3 (praktek menggunakan matlab)

 Ruang n, euclidean dan transformasi linier dari rn ke rm  Inner product, sudut dan ortogonaliti pada inner product  Basis Orthonormal, Gram Schmidt

 Pengenalan eigenvalue dan eigenvektor  Diagonalization  Ortogonal diagonalization (praktek menggunakan Matlab). Pengenalan transformasi linier lanjut Pengenalan transformasi linier lanjut Kernel dan range, Invers transformasi linier Kernel dan range, Invers transformasi linier Similarity (praktek menggunakan Matlab) Similarity (praktek menggunakan Matlab)

 Program linier geometric, Interpolasi kubik spline  Markov chains, Teori graf  Grafika computer, Kriptografi dan genetik 1.Elementary Linear Algebra ; Howard Anton, Drexel University, John Wiley & Sons, Inc; ninth edition, Elementary Linear Algebra - applications version; Howard Anton, Chris Rorres; John Wiley & Sons, Inc; ninth edition, 2005