SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 19
MODUL VII
BASIS DAN DIMENSI
1
2
RUANG –N EUCLIDES
Ruang-n Euclides
Jika n sebuah bilangan bulat positif, maka n-pasangan bilangan berurut
adalah sebuah urutan n bilangan real (x1,x2,…,xn). Himpunan semua n-
pasangan bilangan berurut dinamakan ruang-n Eucides dan dinyatakan
dengan Rn.
Definisi. Misalkan u=[u1,u2,…,un]; v=[v1,v 2,…,vn] vektor di Rn.
 u = v jika hanya jika u1 = v1, u2 = v2,…, un = vn
 u + v = [u1 + v1, u2 + v2,…, un + vn ]
 ku = [ku1, ku2,…, kun]
 u•v = u1v1 + u2v2 + … + unvn
 |u| = (u•u)1/2 = 22
2
2
1 ... nuuu 
3
Ruang Vektor
Misalkan V sembarang himpunan. V dikatakan sebagai ruang vektor,
bilamana aksioma-aksioma berikut dipenuhi :
(1) Jika u dan v vektor-vektor di V, maka u + v juga berada di V.
(2) u+v = v+u
(3) u+(v+w) = (u+v)+w
(4) Ada sebuah vektor 0 di V sehingga 0+u=u+0
(5) Untuk setiap u di V terdapat –u di V sehingga u+(-u) = -u+u =0
(6) Jika k skalar dan u di V, maka ku berada di V
(7) k(u+v) = ku + kv
(8) (k + l)u = ku + lu
(9) k(lu) = (kl)u
(10) 1u = u
4
Kombinasi Linier
Sebuah vektor x dikatakan kombinasi linier dari vektor-vektor u1, u2,…, un
jika vektor tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk :
x = k1u1+ k2u2 +… + knun
dimana k1, k2,…,kn adalah skalar
Contoh :
Misalkan, u = [2,-1,3], v = [1,2,-2], apakah x = [8,1,5] kombinasi linier
dari u dan v.
Jawab
Perhatikan kombinasi linier x = k1u+k2v
[8,1,5] = k1[2,-1,3] + k2[1,2,-2]
Dari kesamaan vektor diperoleh
2k1 + k2 = 8
-k1 + 2k2 = 1
3k1 – 2k2 = 5
k1 = 3
k2 = 2












523
121
812









 
840
1050
121
x = 3u + 2v
5
Membangun Ruang Vektor
Jika u1, u2,…,un adalah vektor-vektor pda ruang vektor V, dan jika setiap
vektor x pada V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier u1, u2,…,un,
maka u1, u2,…,un dikatakan membangun ruang vektor V
Contoh :
Apakah, u=[1,2,-1], v=[-2,3,3], w=[1,1,2] membangun R3.
Jawab
Andaikan x=[x1,x2,x3] vektor di R3. Bentuk kombinasi linier,
x = k1u + k2v + k3w
[x1,x2,x3] = k1[1,2,-1] + k2[-2,3,3] + k3[1,1,2]
Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier,
k1 – 2k2 + k3 = x1
2k1 + 3k2 + k3 = x2
–k1 + 3k2 + 2k3 = x3
22
231
132
121
det 











 u, v, w
membangun
R3.
6
Kebebasan Linier
Andaikan S = {u1, u2,…,un} adalah himpunan vektor, S dikatakan bebas
linier bilamana kombinasi linier :
k1u1 + k2u2 + … + knun = 0
penyelesaiannya adalah trivial yakni k1 = 0, k2 = 0,…, kn = 0. Jika ada
penyelesaian lain (non trivial), maka S dikatakan tak bebas linier.
Contoh :
Himpunan vektor, S = {u1,u2,u3}, u1=[2,-1,3], u2=[1,2,-6], u3=[10,5,-15]
adalah vektor tak bebas linier, karena 3u1 + 4u2 = u3
Contoh :
Himpunan vektor, S = {u1,u2,u3}, dimana u1=[1,-1,2], u2=[-2,3,1],
u3=[2,1,3] adalah vektor bebas linier, k1u1 + k2u2 + k3u3 = 0, ekuivalen,
k1 – 2k2 + 2k3 = 0
–k1 + 3k2 + k3 = 0
2k1 + k2 + 3k3 = 0
18
312
131
221
det 












u1, u2, u3
bebas linier
7
Basis
Andaikan V adalah sembarang ruang vektor dan S = {u1, u2,…,un} adalah
himpunan berhingga vektor-vektor pada V, S dikatakan basis untuk ruang
V jika :
 S bebas linier
 S membangun V
Dimensi
Sebuah ruang vektor dikatakan berdimensi berhingga, jika ruang vektor
V mengandung sebuah himpunan berhingga vektor S = {u1, u2,…,un}
yang membentuk basis. Dimensi sebuah ruang vektor V yang berdimensi
berhingga didefinisikan sebagai banyaknya vektor pada basis V.
Contoh :
Misalkan, B={i,j,k} dengan i=[1,0,0], j=[0,1,0], dan k=[0,0,1]. B adalah
basis baku untuk R3. Karena banyaknya vektor yang membentuk basis
B adalah 3, maka R3 berdimensi tiga.
8
Contoh
Misalkan S = {u1, u2,u3} dimana u1=[1,2,2], u2=[2,1,2] dan u3=[1,3,3].
Apakah S basis untuk R3.
Jawab
Misalkan x=[x1,x2,x3] vektor di R3
, bentuk kombinasi linier :
k1u1 + k2u2 + k3u3 = x
k1 [1,2,1] + k2[2,1,2] + k3 [1,3,4] = [x1,x2,x3]
Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier
k1 + 2k2 + k3 = x1
2k1 + k2 + 3k3 = x2
2k1 + 2k2 + 3k3 = x3
1
322
312
121



































3
2
1
3
2
1
322
110
543
x
x
x
k
k
k
Karena solusi SPL adalah tunggal, jadi S adalh basis untuk R3.
9
Tugas Khusus
Selidikilah apakah ruang vektor S berikut ini bebas linier ? Jika
tidak bebas linier tentukan nilai konstantanya.
(1) u1=(a-1,a,b) u2=(a,a+1,b-1), u3=(a-3,a-2,b+2)
(2) u1=(a+1,a-1,b,b-1), u2=(a,a+2,b-2,b),
u3=(b+2,b-1,a,a+2), u4=(b+3,b-4,a+2,a-1)
Selidikilah apakah ruang vektor S berikut ini membentuk basis
(1) u1=(a,a+1,b), u2=(a-1,a,b-1) u3=(b,b-1,a+3)
(2) u1=(a-1,a,b+1,b), u2=(a,a+1,b-2,b+2),
u3=(b-2,b+1,a,a+2), u4=(b+2,b,a+2,a-2)
10
Ruang Hasil Kali Dalam
Sebuah hasil kali dalam (inner product) pada ruang vektor riil V adalah
fungsi yang mengasosiasikan bilangan riil [u,v] dengan masing-masing
pasangan vektor u dan v pada V sedemikian rupa sehingga aksioma-
aksioma berikut ini :
 [u,v] = [v,u] (aksioma simetri)
 [u+v,w] = [u,w] + [v,w] (aksioma penambahan)
 [ku,v] = k[u,v] (aksioma kehomogenan)
 [u,u] ≥ 0 dan [u,u] = 0  u=0 (aksioma kepositifan)
Contoh :
Jika u = [u1,u2,…,un], dan v = [v1,v2,…,vn] adalah vektor-vektor pada Rn,
maka :
[u,v] = u•v = u1v1 + u2v2 + … + unvn
adalah hasil kali dalam pada ruang Euclides Rn. Dan u dan v dikatakan
ortogonal jika [u,v] = 0. Jika u ortogonal terhadap setiap vektor pada V,
maka u dikatakan ortogonal terhadap V.
11
Basis Ortonormal
Sebuah himpunan vektor pada ruang hasil kali dalam dikatakan ortogonal
jika semua pasangan vektor-vektor yang berada dalam himpunan tersebut
ortogonal. Sebuah himpunan ortogonal yang setiap vektornya panjangnya
1 disebut ortonormal.
Contoh :
S={u1,u2,u3} dengan u1=[1,2,1], u2=[1,-1,1], dan u3=[1,0,-1]. Himpunan S
adalah ortogonal pada R3, karena [u1,u2]=[u1,u3]=[u2,u3]=0
Catatan :
 Jika S = {u1, u2,…,un} adalah adalah basis ortonormal untuk sebuah
ruang hasil kali dalam V, dan jika x sembarang vektor di V, maka :
x = [x,u1]u1 + [x,u2]u2 + … + [x,un]un
 Misalkan V ruang hasil kali dalam dan {u1,u2,…,un} himpunan ortonormal
Jika W ruang yang dibangun oleh u1,u2,…,un maka setiap vektor x dalam
V dapat dinyatakan dengan : x = v + w dimana :
v = [v,u1]u1 + [v,u2]u2 + … + [v,un]un
12
Proses Gram-Schmidt
Setiap ruang hasil kali dalam berdimensi berhingga taknol, mempunyai
sebuah basis ortonormal.
Langkah 1. Ambil, v1 = u1/|u1|
Langkah 2. Hitung, v2 , dengan rumus :
Misalkan S={u1,u2,…,un} basis untuk ruang hasil kali dalam V, algoritma
untuk menentukan ortonormal B={v1,v2,…,vn} untuk V adalah :
|vvuu|
vvuu
v
1122
1122
2
],[
],[



Langkah 3. Hitung, v3 , dengan rumus :
|vvuvvuu|
vvuvvuu
v
2231133
2231133
3
],[],[
],[],[



Langkah 4. Hitung, vk , dengan rumus :
|vvuvvuvvuu|
vvuvvuvvuu
v
112211
112211
],[...],[],[
],[...],[],[





kkkkkk
kkkkkk
k
13
Contoh :
Misalkan S={u1,u2,u3} basis untuk R3, dengan u1=[1,0,1], u2=[1,1,-1], dan
u3=[-2,1,2]. Carilah basis ortonormal B={v1,v2,v3} untuk R3.
Jawab
Langkah 1. Ambil :





2
1
,0,
2
1
2
]1,0,1[
1
1
1
|u|
u
v
Langkah 2. v2 = x2/|x2|, dengan x2 = u2 – [u2,v1]v1
[u2,v1]=[1,1,-1]• 0
2
1
,0,
2
1











3
1
,
3
1
,
3
1
3
]1,1,1[
2v
Langkah 3. v3 = x3/|x3|, dengan x3 = u3 – [u3,v1]v1 – [u3,v2]v2
[u3,v1]=[-2,1,2]•
Jadi, x2 = u2 ,
0
2
1
,0,
2
1




3
3
3
1
,
3
1
,
3
1




dan [u3,v2]=[-2,1,2]•











3
1
,
3
1
,
3
1
3
3
]0,0,0[]2,1,2[3x = [–1,2,1]
Jadi,







6
1
,
6
2
,
6
1
6
]1,2,1[
3v
14
Koordinat dan Perubahan Basis
Misalkan S={u1,u2,…,un} basis untuk ruang vektor V, maka setiap vektor x
yang terletak dalam V dapat dinyatakan dengan tunggal dalam bentuk
kombinasi linier, yakni
x = k1u1 + k2u2 + … + knvn
Skalar-skalar k1, k2,…,kn disebut koordinat x relatif terhadap basis S.
Vektor koordinat x relatif terhadap basis S ditulis (x)S didefinisikan,
(x)S =[k1,k2,…,kn]
Matrik koordinat x relatif terhadap S ditulis [x]S didefinisikan oleh :

















n
S
k
k
k
k
...
][ 3
2
1
x
P(5,6)
i=[1,0]
j=[0,1]
r
B={i,j} maka x = 5i + 6j maka :
(x)B = (5,6),
u=[2,1]
v=[1,4]
S={u,v} maka x = 2u + v maka :
(x)S = (2,1)







6
5
][ Bx







1
2
][ Sx
15
Contoh :
B={v1,v2,v3} basis untuk R3, dimana v1=[2,1,2], v2=[3,2,2], v3=[1,2,-1]. Jika
(x)B=[2,1,-3] hitunglah x, dan jika x=[2,1,–3] berapa [x]B.
Jawab :
Misalkan x=[x1,x2,x3] vektor di R3, bentuk k1v1 + k2v2 + k3v3 = x, atau :
k1[2,1,2] + k2[3,2,2] + k3[1,2,–1 ] = [x1,x2,x3]
Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier :
2k1 + 3k2 + k3 = x1
k1 + 2k2 + 2k3 = x2
2k1 + 2k2 – k3 = x3 









122
221
132











3
2
1
k
k
k










3
2
1
x
x
x











3
2
1
k
k
k










3
2
1
x
x
x













122
345
456
Jika, (x)B = [2,1,-3], maka :











3
2
1
x
x
x










122
221
132





















 9
2
4
3
1
2












3
2
1
][
k
k
k
Bx
Jika, x = [2,1,-3], maka :













122
345
456























 5
15
19
3
1
2
16
Perubahan Basis
Misalkan S={u1,u2,…,un} basis lama ruang vektor V, dan B={v1,v2,…,vn}
basis baru untuk ruang vektor V. Misalkan pula [x]S matrik koordinat x
relatif terhadap S dan [x]B matrik koordinat x relatif terhadap basis B.
Hubungan antara [x]S dan [x]B diberikan oleh persamaan :
BS ][P][ xx  dan atau S
1
B ][P][ xx 

P adalah matrik transisi dari basis baru B ke basis lama S, dimana kolom-
kolom P adalah matrik-matrik koordinat dari vektor-vektor basis baru relatif
terhadap basis lama, yaitu :
 SS2
.
S1 ][...][][P nvvv
Contoh :
S={u1,u2,u3} basis lama dan B={v1,v2,v3} basis baru untuk R3, dimana
u1=[1,–1,–1], u2=[–1,2,3], u3=[1,1,2], dan v1=[2,1,2], v2=[3,2,2], v3=[1,2,-1].
Jika x=[2,-1,3] berapa [x]B secara tidak langsung.
17
Jawab
Misalkan x=[x1,x2,x3] vektor di R3, bentuk k1u1 + k2u2 + k3u3 = x, atau :
k1[1,–1,–1] + k2[–1,2,3] + k3[1,1,2 ] = [x1,x2,x3]
Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier :













231
121
111












3
2
1
S
k
k
k
][x










3
2
1
k
k
k










3
2
1
x
x
x













121
231
351










3
2
1
x
x
x
Untuk v1=[2,1,2], v2=[3,2,2], v3=[1,2,-1]., maka diperoleh P dan P-1, yaitu :














121
231
351
P










122
221
132













652
951
1471














295
52212
72815
P 1
S
1
B ][P][ xx 

Dengan demikian,














295
52212
72815













121
231
351










3
2
1
x
x
x










3
2
1
x
x
x














122
345
456
18
xU
ukukuk
x
uuuS
nn
S
n
1
S
2211
21
[x]
xUK
x...
langsungsecara
][Menghitung
},...,,{





xV
vkvkvk
x
vvvB
nn
B
n
1
B
2211
21
[x]
xVK
x...
langsungsecara
][Menghitung
},...,,{





 
B
1-
S
1-
1
21
1
B
[x]P[x]Jadi,
Adj(P)
det(P)
1
P
]][[
][|...|][|][
PdanPMenghitung
[x]Diketahui,
langsungtidakSecara






UV
uuuP BnBB  
S
1-
B
1-
1
21
1
S
[x]P[x]Jadi,
Adj(P)
det(P)
1
P
]][[
][|...|][|][
PdanPMenghitung
[x]Diketahui,
langsungtidakSecara






VU
vvvP SnSS
19
SOAL TUGAS KHUSUS
Diketahui pula bahwa S = {u1,u2,u3} dan B={v1,v2,v3}adalah
basis-basis untuk R3, diimana :
u1 = [b-4,b-5,a–2], u2 = [b-5,b-6,a-3], u3 = [a-4,a-3,b-5]
v1 = [a-5,a-4,b–5], v2 = [a-4,a-3,b-4], v3 = [b-4,b-5,a-5]
(1) Tentukan basis ortonormal untuk basis S dan basis B
dengan proses Gram-Schmidt
(2) Carilah matrik koordinat x relatif terhadap basis S [x]S
dan basis B [x]B secara langsung
(3) Carilah matrik koordinat [x]S dan [x]B secara tidak
langsung

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Arvina Frida Karela
 
Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )
Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )
Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )Kelinci Coklat
 
Basis dan Dimensi
Basis dan DimensiBasis dan Dimensi
Basis dan Dimensibagus222
 
Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )Phe Phe
 
Makalah setengah putaran
Makalah setengah putaranMakalah setengah putaran
Makalah setengah putaranNia Matus
 
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.pptAljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.pptrahmawarni
 
BAB 1 Transformasi
BAB 1 Transformasi BAB 1 Transformasi
BAB 1 Transformasi Nia Matus
 
Homomorfisma grup
Homomorfisma grupHomomorfisma grup
Homomorfisma grupYadi Pura
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3Arvina Frida Karela
 
BAB 2 Pencerminan (Refleksi)
BAB 2 Pencerminan (Refleksi)BAB 2 Pencerminan (Refleksi)
BAB 2 Pencerminan (Refleksi)Nia Matus
 
Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )
Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )
Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )Kelinci Coklat
 
Limit fungsi dua peubah
Limit fungsi dua peubah Limit fungsi dua peubah
Limit fungsi dua peubah Jamil Sirman
 

Was ist angesagt? (20)

Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
 
Integral Lipat Tiga
Integral Lipat TigaIntegral Lipat Tiga
Integral Lipat Tiga
 
Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )
Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )
Persamaan Diferensial Biasa ( Kalkulus 2 )
 
Teori bilangan
Teori bilanganTeori bilangan
Teori bilangan
 
Modul 3 kongruensi
Modul 3   kongruensiModul 3   kongruensi
Modul 3 kongruensi
 
Basis dan Dimensi
Basis dan DimensiBasis dan Dimensi
Basis dan Dimensi
 
Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )Analisis Vektor ( Bidang )
Analisis Vektor ( Bidang )
 
Makalah setengah putaran
Makalah setengah putaranMakalah setengah putaran
Makalah setengah putaran
 
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.pptAljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
 
Grup siklik
Grup siklikGrup siklik
Grup siklik
 
BAB 1 Transformasi
BAB 1 Transformasi BAB 1 Transformasi
BAB 1 Transformasi
 
Homomorfisma grup
Homomorfisma grupHomomorfisma grup
Homomorfisma grup
 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.3
 
BAB 2 Pencerminan (Refleksi)
BAB 2 Pencerminan (Refleksi)BAB 2 Pencerminan (Refleksi)
BAB 2 Pencerminan (Refleksi)
 
Pembuktian dalam matematika
Pembuktian dalam matematikaPembuktian dalam matematika
Pembuktian dalam matematika
 
Struktur aljabar-2
Struktur aljabar-2Struktur aljabar-2
Struktur aljabar-2
 
Bilangan kompleks
Bilangan kompleksBilangan kompleks
Bilangan kompleks
 
Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )
Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )
Barisan dan Deret ( Kalkulus 2 )
 
Limit fungsi dua peubah
Limit fungsi dua peubah Limit fungsi dua peubah
Limit fungsi dua peubah
 
Prinsip Inklusi Eksklusi
Prinsip Inklusi EksklusiPrinsip Inklusi Eksklusi
Prinsip Inklusi Eksklusi
 

Ähnlich wie Basis dan Dimensi (20)

Bab 7
Bab 7Bab 7
Bab 7
 
Matematika Elektro part 2.pdf
Matematika Elektro part 2.pdfMatematika Elektro part 2.pdf
Matematika Elektro part 2.pdf
 
Kelas xii bab 4
Kelas xii bab 4Kelas xii bab 4
Kelas xii bab 4
 
Kelas xii bab 4
Kelas xii bab 4Kelas xii bab 4
Kelas xii bab 4
 
Pertemuan09&10
Pertemuan09&10Pertemuan09&10
Pertemuan09&10
 
Kelas xii bab 4
Kelas xii bab 4Kelas xii bab 4
Kelas xii bab 4
 
Bab 2 vektor
Bab 2 vektorBab 2 vektor
Bab 2 vektor
 
Bab 3 (vektor)
Bab 3 (vektor)Bab 3 (vektor)
Bab 3 (vektor)
 
Presentation2
Presentation2Presentation2
Presentation2
 
Ruang inner product
Ruang inner productRuang inner product
Ruang inner product
 
Vektor - Pertemuan 41- Aljabar Linear
Vektor - Pertemuan 41- Aljabar LinearVektor - Pertemuan 41- Aljabar Linear
Vektor - Pertemuan 41- Aljabar Linear
 
Alin 3.4 3.5
Alin 3.4 3.5Alin 3.4 3.5
Alin 3.4 3.5
 
Modul VEKTOR
Modul VEKTORModul VEKTOR
Modul VEKTOR
 
Vektor dan ruang euclid
Vektor dan ruang euclidVektor dan ruang euclid
Vektor dan ruang euclid
 
geometri
geometrigeometri
geometri
 
tugas_vektor_pptx.pptx
tugas_vektor_pptx.pptxtugas_vektor_pptx.pptx
tugas_vektor_pptx.pptx
 
Alin 3.1 3.3
Alin 3.1 3.3Alin 3.1 3.3
Alin 3.1 3.3
 
Pertemuan_7_RUANG_VEKTOR 2.pptx
Pertemuan_7_RUANG_VEKTOR 2.pptxPertemuan_7_RUANG_VEKTOR 2.pptx
Pertemuan_7_RUANG_VEKTOR 2.pptx
 
Makalah aljabar vektor
Makalah aljabar vektorMakalah aljabar vektor
Makalah aljabar vektor
 
VEKTOR (Merva juniarti)
VEKTOR (Merva juniarti)VEKTOR (Merva juniarti)
VEKTOR (Merva juniarti)
 

Mehr von Rizky Wulansari

Mehr von Rizky Wulansari (10)

20122 31-icl240-b-k-3
20122 31-icl240-b-k-320122 31-icl240-b-k-3
20122 31-icl240-b-k-3
 
Sistem Persamaan Linear
 Sistem Persamaan Linear Sistem Persamaan Linear
Sistem Persamaan Linear
 
Nilai Egien Dan Vektor Eigen
Nilai Egien Dan Vektor EigenNilai Egien Dan Vektor Eigen
Nilai Egien Dan Vektor Eigen
 
Transformasi Laplace
Transformasi LaplaceTransformasi Laplace
Transformasi Laplace
 
Penerapan Integral Tentu
Penerapan Integral TentuPenerapan Integral Tentu
Penerapan Integral Tentu
 
MATRIK DAN DETERMINAN
MATRIK DAN DETERMINANMATRIK DAN DETERMINAN
MATRIK DAN DETERMINAN
 
Tahap pemrograman
Tahap pemrogramanTahap pemrograman
Tahap pemrograman
 
Bilangan Positif & Negatif
Bilangan Positif & NegatifBilangan Positif & Negatif
Bilangan Positif & Negatif
 
Floating Point
Floating PointFloating Point
Floating Point
 
matrik dan determinan
matrik dan determinanmatrik dan determinan
matrik dan determinan
 

Basis dan Dimensi

  • 2. 2 RUANG –N EUCLIDES Ruang-n Euclides Jika n sebuah bilangan bulat positif, maka n-pasangan bilangan berurut adalah sebuah urutan n bilangan real (x1,x2,…,xn). Himpunan semua n- pasangan bilangan berurut dinamakan ruang-n Eucides dan dinyatakan dengan Rn. Definisi. Misalkan u=[u1,u2,…,un]; v=[v1,v 2,…,vn] vektor di Rn.  u = v jika hanya jika u1 = v1, u2 = v2,…, un = vn  u + v = [u1 + v1, u2 + v2,…, un + vn ]  ku = [ku1, ku2,…, kun]  u•v = u1v1 + u2v2 + … + unvn  |u| = (u•u)1/2 = 22 2 2 1 ... nuuu 
  • 3. 3 Ruang Vektor Misalkan V sembarang himpunan. V dikatakan sebagai ruang vektor, bilamana aksioma-aksioma berikut dipenuhi : (1) Jika u dan v vektor-vektor di V, maka u + v juga berada di V. (2) u+v = v+u (3) u+(v+w) = (u+v)+w (4) Ada sebuah vektor 0 di V sehingga 0+u=u+0 (5) Untuk setiap u di V terdapat –u di V sehingga u+(-u) = -u+u =0 (6) Jika k skalar dan u di V, maka ku berada di V (7) k(u+v) = ku + kv (8) (k + l)u = ku + lu (9) k(lu) = (kl)u (10) 1u = u
  • 4. 4 Kombinasi Linier Sebuah vektor x dikatakan kombinasi linier dari vektor-vektor u1, u2,…, un jika vektor tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk : x = k1u1+ k2u2 +… + knun dimana k1, k2,…,kn adalah skalar Contoh : Misalkan, u = [2,-1,3], v = [1,2,-2], apakah x = [8,1,5] kombinasi linier dari u dan v. Jawab Perhatikan kombinasi linier x = k1u+k2v [8,1,5] = k1[2,-1,3] + k2[1,2,-2] Dari kesamaan vektor diperoleh 2k1 + k2 = 8 -k1 + 2k2 = 1 3k1 – 2k2 = 5 k1 = 3 k2 = 2             523 121 812            840 1050 121 x = 3u + 2v
  • 5. 5 Membangun Ruang Vektor Jika u1, u2,…,un adalah vektor-vektor pda ruang vektor V, dan jika setiap vektor x pada V dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier u1, u2,…,un, maka u1, u2,…,un dikatakan membangun ruang vektor V Contoh : Apakah, u=[1,2,-1], v=[-2,3,3], w=[1,1,2] membangun R3. Jawab Andaikan x=[x1,x2,x3] vektor di R3. Bentuk kombinasi linier, x = k1u + k2v + k3w [x1,x2,x3] = k1[1,2,-1] + k2[-2,3,3] + k3[1,1,2] Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier, k1 – 2k2 + k3 = x1 2k1 + 3k2 + k3 = x2 –k1 + 3k2 + 2k3 = x3 22 231 132 121 det              u, v, w membangun R3.
  • 6. 6 Kebebasan Linier Andaikan S = {u1, u2,…,un} adalah himpunan vektor, S dikatakan bebas linier bilamana kombinasi linier : k1u1 + k2u2 + … + knun = 0 penyelesaiannya adalah trivial yakni k1 = 0, k2 = 0,…, kn = 0. Jika ada penyelesaian lain (non trivial), maka S dikatakan tak bebas linier. Contoh : Himpunan vektor, S = {u1,u2,u3}, u1=[2,-1,3], u2=[1,2,-6], u3=[10,5,-15] adalah vektor tak bebas linier, karena 3u1 + 4u2 = u3 Contoh : Himpunan vektor, S = {u1,u2,u3}, dimana u1=[1,-1,2], u2=[-2,3,1], u3=[2,1,3] adalah vektor bebas linier, k1u1 + k2u2 + k3u3 = 0, ekuivalen, k1 – 2k2 + 2k3 = 0 –k1 + 3k2 + k3 = 0 2k1 + k2 + 3k3 = 0 18 312 131 221 det              u1, u2, u3 bebas linier
  • 7. 7 Basis Andaikan V adalah sembarang ruang vektor dan S = {u1, u2,…,un} adalah himpunan berhingga vektor-vektor pada V, S dikatakan basis untuk ruang V jika :  S bebas linier  S membangun V Dimensi Sebuah ruang vektor dikatakan berdimensi berhingga, jika ruang vektor V mengandung sebuah himpunan berhingga vektor S = {u1, u2,…,un} yang membentuk basis. Dimensi sebuah ruang vektor V yang berdimensi berhingga didefinisikan sebagai banyaknya vektor pada basis V. Contoh : Misalkan, B={i,j,k} dengan i=[1,0,0], j=[0,1,0], dan k=[0,0,1]. B adalah basis baku untuk R3. Karena banyaknya vektor yang membentuk basis B adalah 3, maka R3 berdimensi tiga.
  • 8. 8 Contoh Misalkan S = {u1, u2,u3} dimana u1=[1,2,2], u2=[2,1,2] dan u3=[1,3,3]. Apakah S basis untuk R3. Jawab Misalkan x=[x1,x2,x3] vektor di R3 , bentuk kombinasi linier : k1u1 + k2u2 + k3u3 = x k1 [1,2,1] + k2[2,1,2] + k3 [1,3,4] = [x1,x2,x3] Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier k1 + 2k2 + k3 = x1 2k1 + k2 + 3k3 = x2 2k1 + 2k2 + 3k3 = x3 1 322 312 121                                    3 2 1 3 2 1 322 110 543 x x x k k k Karena solusi SPL adalah tunggal, jadi S adalh basis untuk R3.
  • 9. 9 Tugas Khusus Selidikilah apakah ruang vektor S berikut ini bebas linier ? Jika tidak bebas linier tentukan nilai konstantanya. (1) u1=(a-1,a,b) u2=(a,a+1,b-1), u3=(a-3,a-2,b+2) (2) u1=(a+1,a-1,b,b-1), u2=(a,a+2,b-2,b), u3=(b+2,b-1,a,a+2), u4=(b+3,b-4,a+2,a-1) Selidikilah apakah ruang vektor S berikut ini membentuk basis (1) u1=(a,a+1,b), u2=(a-1,a,b-1) u3=(b,b-1,a+3) (2) u1=(a-1,a,b+1,b), u2=(a,a+1,b-2,b+2), u3=(b-2,b+1,a,a+2), u4=(b+2,b,a+2,a-2)
  • 10. 10 Ruang Hasil Kali Dalam Sebuah hasil kali dalam (inner product) pada ruang vektor riil V adalah fungsi yang mengasosiasikan bilangan riil [u,v] dengan masing-masing pasangan vektor u dan v pada V sedemikian rupa sehingga aksioma- aksioma berikut ini :  [u,v] = [v,u] (aksioma simetri)  [u+v,w] = [u,w] + [v,w] (aksioma penambahan)  [ku,v] = k[u,v] (aksioma kehomogenan)  [u,u] ≥ 0 dan [u,u] = 0  u=0 (aksioma kepositifan) Contoh : Jika u = [u1,u2,…,un], dan v = [v1,v2,…,vn] adalah vektor-vektor pada Rn, maka : [u,v] = u•v = u1v1 + u2v2 + … + unvn adalah hasil kali dalam pada ruang Euclides Rn. Dan u dan v dikatakan ortogonal jika [u,v] = 0. Jika u ortogonal terhadap setiap vektor pada V, maka u dikatakan ortogonal terhadap V.
  • 11. 11 Basis Ortonormal Sebuah himpunan vektor pada ruang hasil kali dalam dikatakan ortogonal jika semua pasangan vektor-vektor yang berada dalam himpunan tersebut ortogonal. Sebuah himpunan ortogonal yang setiap vektornya panjangnya 1 disebut ortonormal. Contoh : S={u1,u2,u3} dengan u1=[1,2,1], u2=[1,-1,1], dan u3=[1,0,-1]. Himpunan S adalah ortogonal pada R3, karena [u1,u2]=[u1,u3]=[u2,u3]=0 Catatan :  Jika S = {u1, u2,…,un} adalah adalah basis ortonormal untuk sebuah ruang hasil kali dalam V, dan jika x sembarang vektor di V, maka : x = [x,u1]u1 + [x,u2]u2 + … + [x,un]un  Misalkan V ruang hasil kali dalam dan {u1,u2,…,un} himpunan ortonormal Jika W ruang yang dibangun oleh u1,u2,…,un maka setiap vektor x dalam V dapat dinyatakan dengan : x = v + w dimana : v = [v,u1]u1 + [v,u2]u2 + … + [v,un]un
  • 12. 12 Proses Gram-Schmidt Setiap ruang hasil kali dalam berdimensi berhingga taknol, mempunyai sebuah basis ortonormal. Langkah 1. Ambil, v1 = u1/|u1| Langkah 2. Hitung, v2 , dengan rumus : Misalkan S={u1,u2,…,un} basis untuk ruang hasil kali dalam V, algoritma untuk menentukan ortonormal B={v1,v2,…,vn} untuk V adalah : |vvuu| vvuu v 1122 1122 2 ],[ ],[    Langkah 3. Hitung, v3 , dengan rumus : |vvuvvuu| vvuvvuu v 2231133 2231133 3 ],[],[ ],[],[    Langkah 4. Hitung, vk , dengan rumus : |vvuvvuvvuu| vvuvvuvvuu v 112211 112211 ],[...],[],[ ],[...],[],[      kkkkkk kkkkkk k
  • 13. 13 Contoh : Misalkan S={u1,u2,u3} basis untuk R3, dengan u1=[1,0,1], u2=[1,1,-1], dan u3=[-2,1,2]. Carilah basis ortonormal B={v1,v2,v3} untuk R3. Jawab Langkah 1. Ambil :      2 1 ,0, 2 1 2 ]1,0,1[ 1 1 1 |u| u v Langkah 2. v2 = x2/|x2|, dengan x2 = u2 – [u2,v1]v1 [u2,v1]=[1,1,-1]• 0 2 1 ,0, 2 1            3 1 , 3 1 , 3 1 3 ]1,1,1[ 2v Langkah 3. v3 = x3/|x3|, dengan x3 = u3 – [u3,v1]v1 – [u3,v2]v2 [u3,v1]=[-2,1,2]• Jadi, x2 = u2 , 0 2 1 ,0, 2 1     3 3 3 1 , 3 1 , 3 1     dan [u3,v2]=[-2,1,2]•            3 1 , 3 1 , 3 1 3 3 ]0,0,0[]2,1,2[3x = [–1,2,1] Jadi,        6 1 , 6 2 , 6 1 6 ]1,2,1[ 3v
  • 14. 14 Koordinat dan Perubahan Basis Misalkan S={u1,u2,…,un} basis untuk ruang vektor V, maka setiap vektor x yang terletak dalam V dapat dinyatakan dengan tunggal dalam bentuk kombinasi linier, yakni x = k1u1 + k2u2 + … + knvn Skalar-skalar k1, k2,…,kn disebut koordinat x relatif terhadap basis S. Vektor koordinat x relatif terhadap basis S ditulis (x)S didefinisikan, (x)S =[k1,k2,…,kn] Matrik koordinat x relatif terhadap S ditulis [x]S didefinisikan oleh :                  n S k k k k ... ][ 3 2 1 x P(5,6) i=[1,0] j=[0,1] r B={i,j} maka x = 5i + 6j maka : (x)B = (5,6), u=[2,1] v=[1,4] S={u,v} maka x = 2u + v maka : (x)S = (2,1)        6 5 ][ Bx        1 2 ][ Sx
  • 15. 15 Contoh : B={v1,v2,v3} basis untuk R3, dimana v1=[2,1,2], v2=[3,2,2], v3=[1,2,-1]. Jika (x)B=[2,1,-3] hitunglah x, dan jika x=[2,1,–3] berapa [x]B. Jawab : Misalkan x=[x1,x2,x3] vektor di R3, bentuk k1v1 + k2v2 + k3v3 = x, atau : k1[2,1,2] + k2[3,2,2] + k3[1,2,–1 ] = [x1,x2,x3] Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier : 2k1 + 3k2 + k3 = x1 k1 + 2k2 + 2k3 = x2 2k1 + 2k2 – k3 = x3           122 221 132            3 2 1 k k k           3 2 1 x x x            3 2 1 k k k           3 2 1 x x x              122 345 456 Jika, (x)B = [2,1,-3], maka :            3 2 1 x x x           122 221 132                       9 2 4 3 1 2             3 2 1 ][ k k k Bx Jika, x = [2,1,-3], maka :              122 345 456                         5 15 19 3 1 2
  • 16. 16 Perubahan Basis Misalkan S={u1,u2,…,un} basis lama ruang vektor V, dan B={v1,v2,…,vn} basis baru untuk ruang vektor V. Misalkan pula [x]S matrik koordinat x relatif terhadap S dan [x]B matrik koordinat x relatif terhadap basis B. Hubungan antara [x]S dan [x]B diberikan oleh persamaan : BS ][P][ xx  dan atau S 1 B ][P][ xx   P adalah matrik transisi dari basis baru B ke basis lama S, dimana kolom- kolom P adalah matrik-matrik koordinat dari vektor-vektor basis baru relatif terhadap basis lama, yaitu :  SS2 . S1 ][...][][P nvvv Contoh : S={u1,u2,u3} basis lama dan B={v1,v2,v3} basis baru untuk R3, dimana u1=[1,–1,–1], u2=[–1,2,3], u3=[1,1,2], dan v1=[2,1,2], v2=[3,2,2], v3=[1,2,-1]. Jika x=[2,-1,3] berapa [x]B secara tidak langsung.
  • 17. 17 Jawab Misalkan x=[x1,x2,x3] vektor di R3, bentuk k1u1 + k2u2 + k3u3 = x, atau : k1[1,–1,–1] + k2[–1,2,3] + k3[1,1,2 ] = [x1,x2,x3] Dari kesamaan vektor dihasilkan sistem persamaan linier :              231 121 111             3 2 1 S k k k ][x           3 2 1 k k k           3 2 1 x x x              121 231 351           3 2 1 x x x Untuk v1=[2,1,2], v2=[3,2,2], v3=[1,2,-1]., maka diperoleh P dan P-1, yaitu :               121 231 351 P           122 221 132              652 951 1471               295 52212 72815 P 1 S 1 B ][P][ xx   Dengan demikian,               295 52212 72815              121 231 351           3 2 1 x x x           3 2 1 x x x               122 345 456
  • 19. 19 SOAL TUGAS KHUSUS Diketahui pula bahwa S = {u1,u2,u3} dan B={v1,v2,v3}adalah basis-basis untuk R3, diimana : u1 = [b-4,b-5,a–2], u2 = [b-5,b-6,a-3], u3 = [a-4,a-3,b-5] v1 = [a-5,a-4,b–5], v2 = [a-4,a-3,b-4], v3 = [b-4,b-5,a-5] (1) Tentukan basis ortonormal untuk basis S dan basis B dengan proses Gram-Schmidt (2) Carilah matrik koordinat x relatif terhadap basis S [x]S dan basis B [x]B secara langsung (3) Carilah matrik koordinat [x]S dan [x]B secara tidak langsung