Linear Algebra (Aljabar Linier) Week 14

Slides:



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

Sistem Operasi (Operating Systems) Minggu 5
Sistem Operasi (Operating Systems) Minggu 7
Operating Systems Concept (Konsep Sistem Operasi) Minggu 14 Universitas Multimedia Nusantara Serpong, Tangerang Dr. Ananda Kusuma
Transformasi Geometri
Operating Systems Concept (Konsep Sistem Operasi) Minggu 11
Aljabar Linier Pertemuan 1.
Kerjakan Latihan ini dan persiapkan diri anda dengan baik
TRANSFORMASI LINIER.
Linear Equation. Example i1i1 i2i2 i3i3 V1V1 V2V2 R1R1 R2R2 R3R3 R4R4 R5R5.
Korelasi Linier KUSWANTO Korelasi Keeratan hubungan antara 2 variabel yang saling bebas Walaupun dilambangkan dengan X dan Y namun keduanya diasumsikan.
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Diferensial Fungsi Majemuk
Presented By : Group 2. A solution of an equation in two variables of the form. Ax + By = C and Ax + By + C = 0 A and B are not both zero, is an ordered.
Zulharman. Tujuan Belajar 1. Mahasiswa mampu memahami berbagai metode membuat catatan kuliah (note taking) 2. Mahasiswa mampu memahami metode membaca.
RUANG PERKALIAN DALAM.
Permainan Metoda Grafik Pertemuan 11: Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Reduksi dimensi menggunakan PCA. 2 Dimensionality Reduction Satu pendekatan terkait dengan dimensi yang tinggi adalah mengurangi dimensi data tersebut.
Transformasi Linear dan Sistem Persamaan Linear Pertemuan 5
RUANG VEKTOR Pertemuan 3
Pertemuan 07 Peluang Beberapa Sebaran Khusus Peubah Acak Kontinu
Bina Nusantara Mata Kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun : 2008 Aplikasi Model Markov Pertemuan 22:
Sebaran Peluang Kontinu (I) Pertemuan 7 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan 8 JARINGAN COMPETITIVE Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
1 HAMPIRAN NUMERIK SOLUSI PERSAMAAN LANJAR Pertemuan 5 Matakuliah: K0342 / Metode Numerik I Tahun: 2006 TIK:Mahasiswa dapat meghitung nilai hampiran numerik.
Tourism and Environment (Pariwisata dan Lingkungan) Week 12
9.3 Geometric Sequences and Series. Objective To find specified terms and the common ratio in a geometric sequence. To find the partial sum of a geometric.
Suharmadi Sanjaya - Matematika ITS. BACKGROUND A Good course has a clear purpose: Applied Mathematics is alive and very vigorous Teaching of Apllied Mathematics.
Berikut Ini Jurusan yang ada di Fakultas Ekonomi.
Penyelidikan Operasi Pemrograman Dinamik Stokastik.
KOMPUTASI NUMERIK PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER
MATRIKS Konsep Matriks Matrik.
MATRIX Concept of Matrix Matrik.
ALJABAR LINIER WEEK 1. PENDAHULUAN
GEOMETRI SUDUT DAN BIDANG.
Aljabar Linier Pertemuan 1.
Cartesian coordinates in two dimensions
Program Studi S-1 Teknik Informatika FMIPA Universitas Padjadjaran
Welcome to Aljabar Linear Elementer/ Linear Algebra 3 Credits
Cartesian coordinates in two dimensions
Basic Finance Management
Jurusan Teknik Pengairan Fakultas Teknik UB Semester Ganjil 2012/2013
Turunan Fungsi Logaritma
VECTOR VECTOR IN PLANE.
English for Academic Purposes
01.1 Hari-1 Sesi-1 Pendahuluan.
Analytical Hierarchy Process ( AHP )
ALJABAR MATRIKS pertemuan 8 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom
PENYELESAIAN PROLIN DENGAN METODE ALJABAR
Two-and Three-Dimentional Motion (Kinematic)
FACTORING ALGEBRAIC EXPRESSIONS
Review Aljabar Matrix (Lanjutan) Pertemuan 2
Tutorial-02 Aljabar Linier
Matematika PERSAMAAN KUADRAT Quadratic Equations Quadratic Equations
Magnitude and Vector Physics 1 By : Farev Mochamad Ihromi / 010
Aljabar Linier Pertemuan 1.
Simultaneous Linear Equations
Aljabar Linear Quiz I.
Pengendalian Kualitas
Aljabar Linier TIF 206 Mohammad Nasucha, S.T., M.Sc.
System of Linear Equations, Matrices, and Determinants Jimmy Trio Putra, S.T., M.Eng.
Operasi Matriks Dani Suandi, M.Si..
Yosua Heru Irawan, S.T., M.Eng.
SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER
Al Muizzuddin F Matematika Ekonomi Lanjutan 2013
Vector. A VECTOR can describe anything that has both MAGNITUDE and DIRECTION The MAGNITUDE describes the size of the vector. The DIRECTION tells you where.
Materi bahasa indonesia Pertemuan kedua Di kelas 8 b.
What are they doing?. Then, when they got ….or become a …
Transcript presentasi:

Linear Algebra (Aljabar Linier) Week 14 Dr. Ananda Kusuma e-mail: ananda_kusuma@yahoo.com Universitas Multimedia Nusantara Serpong, Tangerang

Agenda Review Quiz 3 Review umum: Tentang ujian Sekilas materi kuliah minggu 8-14

Review Quiz 3 Diberikan sebagai basis standar untuk Kemudian diberikan sebagai transformasi linier yang mana Tentukan kernel dan range dari A vector space is a mathematical structure formed by a collection of vectors:

Review Quiz 3 Diberikan transformasi linier dengan Tentukan coordinate vector dari relatif ke basis standar Tentukan transformasi linier dalam bentuk diagonal matrix, dan tentukan basisnya. A vector space is a mathematical structure formed by a collection of vectors:

Beberapa Catatan Tentang Ujian Konfirmasikan juga dengan teman-teman di kelasnya Bu Hira dan Pak M. Arief Bahan ujian: Bab 4 sampai Bab 6 (sub-bab 6.6) Tetap perlu pengetahuan dasar yang ada di bab-bab awal (kuliah-kuliah awal semester) Waktu ujian: 3 jam Jumlah soal: 6 Open Note: gunakan selembar kertas A4 dengan cap UMN dan tuliskan semua definisi, rumus, teorem, deskripsi (boleh ditulis bolak-balik) Catatan: Tidak Boleh Menuliskan Contoh Soal dan Jawabannya. Pengawas ujian berhak menyita catatan ini apabila berisikan contoh soal

Orthogonality Two vectors u and v in Rn are orthogonal to each other if

Orthogonal Matrices

Orthogonal Projection Example: Tugas Mandiri 2

Gram-Schmidt Process Example: Tugas Mandiri 2

QR Factorization: Example QR Factorization procedure: Use the Gram-Schmidt process to find an orthonormal basis for Col A Since Q has orthonormal columns, then . If then Find a QR factorization of

Spectral Decomposition Find the spectral decomposition of the matrix

Linear Independence, Basis, Coordinate Vector

Change of Basis Matrix

Example Find the change of basis matrices and for the bases and . Then find the coordinate vector of with respect to A vector space is a mathematical structure formed by a collection of vectors:

Kernel and Range Analogy with matrix transformation: Kernel null space Range column space

arbitrary linear transformation Standard matrix for arbitrary linear transformation The matrix A is called the matrix of T with respect to the bases and A vector space is a mathematical structure formed by a collection of vectors:

Change of Basis and Similarity A vector space is a mathematical structure formed by a collection of vectors:

Thank you for your attention! The End Thank you for your attention!