BAB X TRANSFORMASI LINIER.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Eigen value & Eigen vektor
Advertisements

PERTEMUAN KE-2 Penggunaan Matriks dan Transformasi Linear dalam
Pertemuan 8 Transformasi Linier 4.2 bilqis.
TRANSFORMASI LINIER II
Transformasi Linier.
RUANG VEKTOR UMUM.
RUANG VEKTOR Trihastuti Agustinah..
Transformasi geometri.  Pemindahan objek (titik, garis, bidang datar) pada bidang.  Perubahan yang (mungkin) terjadi: Kedudukan / letak Arah Ukuran.
InversRANK MATRIKS.
Vektor GARIS DAN BIDANG DALAM RUANG BERDIMENSI 3
ALJABAR LINIER & MATRIKS
ALJABAR MATRIKS pertemuan 10 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom
RUANG VEKTOR (1).
RUANG VEKTOR EUCLIDEAN
MATRIKS DEFINISI MATRIKS :
Transformasi Linier.
BAB VII RUANG VEKTOR UMUM (lanjutan).
Aljabar Linear Elementer
TRANSFORMASI KOORDINAT & PERUBAHAN VARIABEL PADA INTEGRAL LIPAT
TRANSFORMASI LINIER.
BAB V (lanjutan) VEKTOR.
HOMOMORFISMA GRUP.
PERMUTASI Merupakan suatu himpunan bilangan bulat {1,2,…,n} yang disusun dalam suatu urutan tanpa penghilangan atau pengulangan. Contoh : {1,2,3} ada 6.
FUNGSI(Functions) DEFINISI FUNGSI PEMETAAN, OPERATOR, TRANSFORMASI
BAB V (lanjutan) VEKTOR.
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
TRANSFORMASI LINIER.
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
RUANG PERKALIAN DALAM.
BAB 8 RUANG PERKALIAN DALAM.
2. VEKTOR 2.1 Vektor Perpindahan B
BAB 3 DETERMINAN.
DETERMINAN Route Gemilang routeterritory.wordpress.com.
BAB VIII RUANG HASILKALI DALAM (lanjutan).
ALJABAR LINEAR DAN MATRIKS
Standard Unit Vektor Kombinasi Linear Membangun Bebas Linear Basis
BAB 3 DETERMINAN.
Pertemuan 10 INVERS MATRIK.
MATRIKS & TRANSFORMASI LINIER
Rank Matriks Riri Irawati, M.kom 3 sks.
RUANG HASIL KALI DALAM Kania Evita Dewi.
ALJABAR LINIER (MATRIKS)
Sistem Persamaan Linier dan Matriks Jilid 2
dan Transformasi Linear dalam
NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Definisi :
ALJABAR LINEAR KOMBINASI LINEAR, MERENTANG
TRANSFORMASI LINIER II
P. XIV RUANG-RUANG VEKTOR EUCLIDEAN
Aljabar Linear Elementer
Homomorfisma Definisi
Lanjutan Ruang Hasil Kali Dalam
Transformasi Linier.
TRANSFORMASI LINIER KANIA EVITA DEWI.
RUANG VEKTOR.
Ruang vektor real Kania Evita Dewi.
TRANSFORMASI LINIER KANIA EVITA DEWI.
Transformasi Linear Misalkan V dan W adalah ruang vektor, T : V  W
Core Teknik Informatika Kode MK/SKS : TIF /2
Transformasi Linier.
TRANSFORMASI LINEAR  Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pengampu : Abdul Aziz Saefudin, M.Pd   Disusun oleh : Kelompok 7 Kelas.
KANIA EVITA DEWI RUANG VEKTOR REAL.
OPERASI BARIS ELEMENTER
TRANSFORMASI LINIER Afri Yudamson, S.T., M.Eng..
Kelas 1.C Nina Ariani Juarna Ghia Mugia Wilujeng Faujiah Lulu Kamilah.
VEKTOR.
ULANGAN SELAMAT BEKERJA Mata Pelajaran : Matematika
PERTEMUAN 8 TRANSFORMASI LINIER.
ALJABAR MATRIKS pertemuan 5 (Quiz’s Day) Oleh : L1153 Halim Agung,S
TRANSFORMASI LINIER BUDI DARMA SETIAWAN.
BAB 6: TRANSFORMASI LINIER
Transcript presentasi:

BAB X TRANSFORMASI LINIER

10.2 Kernel dan Jangkauan (Range) Definisi Jika T : V  W adalah sebuah transformasi linier, maka himpunan vektor-vektor pada V yang dipetakan oleh T ke 0 disebut Kernel dari T (kernel of T ) dan dinotasikan dengan ker(T). Himpuan semua vektor pada W yang merupakan bayangan dari T dari setidaknya satu buah vektor pada V disebut jangkauan (range) dari T dan dinotasikan dengan R(T).

Contoh 10.11 Tentukan kernel dan range (T) jika Penyelesaian

x5 = 0 x3 = –3x4 + 2x5 = –3x4 x1 = –1/2x2 –2x3 –4x4 = –1/2x2 + 2x4 – 4x5 = –1/2x2 + 2x4 Tentukan x2 = 2s x4 = t Sehingga x3 = –3t x1 = –s + 2t

10.3 Transformasi Linier Satu ke Satu Definisi Sebuah transformasi linier T : V  W disebut sata ke satu (one to one) apabila T memetakan vektor-vektor yang berbeda pada V ke vektor-vektor yang berbeda pada W.

Contoh 10.12 Misal T : Pn  Pn+1 adalah transformasi linier T(p) = T(p(x)) = x p(x). Jika p = p(x) = c0 + c1x + … + cnxn dan q = q(x) = d0 + d1x + … + dnxn, adalah polinomial-polinomial yang berbeda, maka perbedaan itu terletak pada setidaknya pada satu koeffisien. Sehingga, T(p) = xp(x) = c0x + c1x2 + … + cnxn+1 T(q) = xq(x) = d0x + d1x2 + … + dnxn+1, juga dipastikan memiliki perbedaan setidaknya pada satu koeffisien. Karena T memetakan polinomial p dan q yang berbeda ke polinomial T(p) dan T(q) yang juga berbeda, maka T adalah satu ke satu.

Contoh 10.13 Transformasi Linier yang Bukan Satu ke Satu Misal D : C1 (–, )  F (–, ) adalah transformasi differensiasi yang memetakan sebuah fungsi f = f(x) ke fungsi turunan pertamanya; yaitu, D(f) = f (x) Misal f = x2 dan q = x2 + 1, maka D(x2) = 2x dan D(x2 + 1) = 2x Karena D memetakan dua fungsi yang berbeda ke fungsi turunan yang sama, maka transformasi linier D : C1 (–, )  F (–, ) bukan satu ke satu.

Teorema 10.4 Pernyataan-pernyataan yang Ekivalen Jika T : V  W adalah sebuah transformasi linier , maka pernyataan-pernyataan berikut ekivalen. (a) T adalah satu ke satu (b) Kernel dari T hanya mengandung vektor nol; yaitu ker(T) = {0} (c) nulitas (T) = 0

Contoh 10.14 Penerapan teorema 10.4 Pada setiap bagian dibawah ini, tentukan apakah transformasi linier yang diberikan adalah satu ke satu dengan cara menentukan kernelnya atau nulitasnya dan menerapkan teorema 10.4. (a) T : ℝ2  ℝ2 merotasikan setiap vektor sebesar sudut  (b) T : ℝ3  ℝ3 adalah proyeksi ortogonal pada bidang xy (c) T : ℝ6  ℝ4 adalah perkalian dengan matriks

Penyelesaian (a) ker(T) = {0} (b) ker(T) mengandung vektor-vektor tak-nol, maka T bukan satu ke satu. (c) Bentuk matriks A menjadi matriks diperluas berikut. Dengan melakukan OBE didapat,

Dari hasil OBE, x1 = 2x2 + 4x4 + 5x5 – 3x6 Jika x2 = s , x3 = t , x4 = u , x5 = v , x6 = w, maka x1 = 2s + 4u + 5v – 3w nulitas (T) = dimensi kernel (T) = 4 Karena nulitas (T)  0, maka T bukan satu ke satu

Contoh 10.15 Transformasi yang bukan satu ke satu Misal TA : ℝ4  ℝ4 adalah perkalian dengan Tentukan, apakah TA satu ke satu Penyelesaian Karena det A = 0, maka TA bukan satu ke satu

Latihan Pada setiap bagian berikut, tentukan ker(T), dan tentukan juga apakah transformasi linier T yang diberikan adalah satu ke satu. (a) T : ℝ2  ℝ2, dimana T(x, y) = (y, x) (b) T : ℝ2  ℝ2, dimana T(x, y) = (0, 2x + 3y) (c) T : ℝ2  ℝ2, dimana T(x, y) = (x + y, x – y) (d) T : ℝ3  ℝ2, dimana T(x, y, z) = (x + y + z, x – y – z)

2. Pada setiap bagian di bawah ini, misalkan T : ℝ2  ℝ2 adalah perkalian dengan A. Tentukan apakah T memiliki sebuah inverse. Jika ya, tentukan

3. Pada setiap bagian di bawah ini, misalkan T : ℝ3  ℝ3 adalah perkalian dengan A. Tentukan apakah T memiliki sebuah inverse. Jika ya, tentukan