Wednesday, December 18, 2024

Aljabar Linier

 Aljabar Linier:

  1. MATRIKS

A. Konsep Dasar:

  • Definisi matriks
  • Jenis-jenis matriks (bujur sangkar, diagonal, segitiga)
  • Operasi matriks (penjumlahan, pengurangan, perkalian)
  • Transpose matriks
  • Matriks invers

B. Sifat Khusus:

  • Matriks singular dan non-singular
  • Matriks orthogonal
  • Matriks simetris
  • Matriks diagonal
  • Matriks identitas
  1. DETERMINAN

A. Perhitungan:

  • Metode sarrus
  • Ekspansi kofaktor
  • Metode reduksi baris
  • Aturan Cramer
  • Sifat-sifat determinan

B. Aplikasi:

  • Mencari invers
  • Sistem persamaan linear
  • Area dan volume
  • Transformasi linear
  • Nilai eigen
  1. SISTEM PERSAMAAN LINEAR

A. Metode Penyelesaian:

  • Eliminasi Gauss
  • Eliminasi Gauss-Jordan
  • Metode matriks invers
  • Aturan Cramer
  • Dekomposisi LU

B. Analisis Solusi:

  • Solusi unik
  • Solusi banyak
  • Tanpa solusi
  • Sistem homogen
  • Sistem non-homogen
  1. VEKTOR

A. Konsep Dasar:

  • Definisi vektor
  • Operasi vektor
  • Vektor unit
  • Kombinasi linear
  • Basis vektor

B. Operasi Vektor:

  • Dot product
  • Cross product
  • Triple product
  • Proyeksi vektor
  • Sudut antar vektor
  1. RUANG VEKTOR

A. Karakteristik:

  • Dimensi
  • Basis
  • Spanning set
  • Independensi linear
  • Koordinat vektor

B. Subruang:

  • Definisi
  • Null space
  • Column space
  • Row space
  • Range dan kernel
  1. TRANSFORMASI LINEAR

A. Sifat-sifat:

  • Linearitas
  • Kernel
  • Range
  • Matriks transformasi
  • Komposisi transformasi

B. Aplikasi:

  • Rotasi
  • Refleksi
  • Dilatasi
  • Proyeksi
  • Shear
  1. NILAI DAN VEKTOR EIGEN

A. Konsep:

  • Definisi
  • Persamaan karakteristik
  • Multiplisitas aljabar
  • Multiplisitas geometri
  • Diagonalisasi

B. Aplikasi:

  • Sistem dinamik
  • Pertumbuhan populasi
  • Analisis getaran
  • Stabilitas sistem
  • Principal component analysis
  1. RUANG INNER PRODUCT

A. Karakteristik:

  • Inner product
  • Norma
  • Orthogonalitas
  • Basis orthonormal
  • Proses Gram-Schmidt

B. Aplikasi:

  • Aproksimasi
  • Least squares
  • Fourier series
  • Signal processing
  • Quantum mechanics
  1. BENTUK KUADRAT

A. Konsep:

  • Definisi
  • Matriks simetris
  • Definit positif/negatif
  • Semi-definit
  • Indefinit

B. Aplikasi:

  • Optimasi
  • Analisis stabilitas
  • Permukaan kuadrik
  • Mekanika
  • Statistik
  1. DEKOMPOSISI MATRIKS

A. Jenis Dekomposisi:

  • LU decomposition
  • QR decomposition
  • Singular Value Decomposition (SVD)
  • Eigendecomposition
  • Cholesky decomposition

B. Aplikasi:

  • Sistem persamaan
  • Least squares
  • Data compression
  • Image processing
  • Principal Component Analysis
  1. APLIKASI PRAKTIS

A. Bidang Teknik:

  • Analisis struktur
  • Rangkaian listrik
  • Kontrol sistem
  • Computer graphics
  • Robotika

B. Bidang Lain:

  • Ekonomi
  • Statistik
  • Computer science
  • Fisika
  • Optimasi

0 comments:

Post a Comment