Top Banner
Transformasi Linier Antonius CP Outline TRANSFORMASI LINIER (Kajian Fungsi antar Ruang Vektor) Drs. Antonius Cahya Prihandoko, M.App.Sc PS. Pendidikan Matematika PS. Sistem Informasi University of Jember Indonesia Jember, 2009
69

Slide Tranformasi Linier

Dec 09, 2015

Download

Documents

WiendhaSharie

slide
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Outline TRANSFORMASI LINIER(Kajian Fungsi antar Ruang Vektor)

Drs. Antonius Cahya Prihandoko, M.App.Sc

PS. Pendidikan MatematikaPS. Sistem Informasi

University of JemberIndonesia

Jember, 2009

Page 2: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Outline

Outline

1 Pengertian dan Sifat Transformasi Linier

2 Transformasi Linier Antar Ruang Riil

3 Matriks Transformasi Linier

Page 3: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Outline

Outline

1 Pengertian dan Sifat Transformasi Linier

2 Transformasi Linier Antar Ruang Riil

3 Matriks Transformasi Linier

Page 4: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Outline

Outline

1 Pengertian dan Sifat Transformasi Linier

2 Transformasi Linier Antar Ruang Riil

3 Matriks Transformasi Linier

Page 5: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Definisi

Jika F : V −→ W adalah fungsi dari ruang vektor V keruang vektor W , maka F merupakan transformasi linierjika

1 F (u + v) = F (u) + f (v), ∀u, v ∈ V2 F (ku) = kF (u), ∀u ∈ V dan semua skalar k

Contoh 1

Misalkan A sebuah matriks m × n. Fungsi T : Rn −→ Rm

dengan aturan T (x) = Ax merupakan transformasi linier,yang secara khusus disebut sebagai transformasi matriks

Page 6: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Definisi

Jika F : V −→ W adalah fungsi dari ruang vektor V keruang vektor W , maka F merupakan transformasi linierjika

1 F (u + v) = F (u) + f (v), ∀u, v ∈ V2 F (ku) = kF (u), ∀u ∈ V dan semua skalar k

Contoh 1

Misalkan A sebuah matriks m × n. Fungsi T : Rn −→ Rm

dengan aturan T (x) = Ax merupakan transformasi linier,yang secara khusus disebut sebagai transformasi matriks

Page 7: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Definisi

Jika F : V −→ W adalah fungsi dari ruang vektor V keruang vektor W , maka F merupakan transformasi linierjika

1 F (u + v) = F (u) + f (v), ∀u, v ∈ V2 F (ku) = kF (u), ∀u ∈ V dan semua skalar k

Contoh 1

Misalkan A sebuah matriks m × n. Fungsi T : Rn −→ Rm

dengan aturan T (x) = Ax merupakan transformasi linier,yang secara khusus disebut sebagai transformasi matriks

Page 8: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Definisi

Jika F : V −→ W adalah fungsi dari ruang vektor V keruang vektor W , maka F merupakan transformasi linierjika

1 F (u + v) = F (u) + f (v), ∀u, v ∈ V2 F (ku) = kF (u), ∀u ∈ V dan semua skalar k

Contoh 1

Misalkan A sebuah matriks m × n. Fungsi T : Rn −→ Rm

dengan aturan T (x) = Ax merupakan transformasi linier,yang secara khusus disebut sebagai transformasi matriks

Page 9: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 2

Misalkan T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks

A =

[cos θ − sin θsin θ cos θ

]yakni perputaran R2 melalui sudut θ, merupakantransformasi linier

Contoh 3

Pemetaan T : V −→ W dengan aturan T (v) = 0,∀v ∈ Vmerupakan transformasi linier yang dinamakantransformasi nol

Page 10: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 2

Misalkan T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks

A =

[cos θ − sin θsin θ cos θ

]yakni perputaran R2 melalui sudut θ, merupakantransformasi linier

Contoh 3

Pemetaan T : V −→ W dengan aturan T (v) = 0,∀v ∈ Vmerupakan transformasi linier yang dinamakantransformasi nol

Page 11: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 4

Pemetaan T : V −→ V dengan aturan

T (v) = v ,∀v ∈ V

merupakan transformasi linier yang dinamakantransformasi identitas

Catatan

Jika T : V −→ V merupakan transformasi linier, maka Tdisebut operator linier pada V

Page 12: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 4

Pemetaan T : V −→ V dengan aturan

T (v) = v ,∀v ∈ V

merupakan transformasi linier yang dinamakantransformasi identitas

Catatan

Jika T : V −→ V merupakan transformasi linier, maka Tdisebut operator linier pada V

Page 13: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 5

Pemetaan T : V −→ V yang didefinisikan oleh

T (v) = kv

dengan k skalar, merupakan operator linier pada V . Jikak > 1, T disebut dilasi . Jika 0 < k < 1, T disebut kontraksi

Page 14: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 6

Misal V ruang hasilkali dalam dan W subruang yangmemiliki

S = {w1, w2, ..., wr}

sebagai basis ortonormal. Misal T : V −→ W denganaturan

T (v) =< v , w1 > w1+ < v , w2 > w2 + ...+ < v , wr > wr

merupakan transformasi linier yang dinamakan proyeksiortogonal dari V pada W

Page 15: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 7

Misalkan V = R3 dengan hasilkali dalam Euclidis.{(1, 0, 0), (0, 1, 0)} merupakan basis ortonormal untukbidang xy . Jika v = (x , y , z) adalah sebarang vektor padaR3 maka proyeksi ortogonal dari R3 pada bidang xydiberikan oleh

T (v) = (x , y , 0)

Contoh 8

Misal V ruang berdimensi n dan S adalah salah satubasisnya. Maka T : V −→ Rn dengan aturan

T (v) = (v)S

merupakan transformasi linier dari V ke Rn.

Page 16: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 7

Misalkan V = R3 dengan hasilkali dalam Euclidis.{(1, 0, 0), (0, 1, 0)} merupakan basis ortonormal untukbidang xy . Jika v = (x , y , z) adalah sebarang vektor padaR3 maka proyeksi ortogonal dari R3 pada bidang xydiberikan oleh

T (v) = (x , y , 0)

Contoh 8

Misal V ruang berdimensi n dan S adalah salah satubasisnya. Maka T : V −→ Rn dengan aturan

T (v) = (v)S

merupakan transformasi linier dari V ke Rn.

Page 17: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 9

Misal V adalah sebuah ruang hasilkali dalam dan v0 adalahsebarang vektor tetap di V . Maka T : V −→ R denganaturan

T (v) =< v , v0 >

merupakan transformasi linier

Page 18: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 10

Misal V = C [0, 1] adalah ruang vektor dari semua fungsi riilyang kontinu pada selang 0 ≤ x ≤ 1 dan misalkan Wadalah subruang dari C [0, 1] yang terdiri dari semua fungsiyang turunan pertamanya kontinu pada selang 0 ≤ x ≤ 1.Maka D : W −→ V dengan aturan

D(f ) = f ′

merupakan transformasi linier

Page 19: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi Linier

Contoh 11

Misal V = C [0, 1], maka J : V −→ R dengan aturan

J(f ) =

∫ 1

0f (x)dx

merupakan transformasi linier.

Page 20: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Sifat Transformasi Linier

Teorema

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Sifat 1

T (0) = 0

Sifat 2

T (−v) = −t(v),∀v ∈ V

Sifat 3

T (v − w) = T (v)− T (w),∀v , w ∈ V

Page 21: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Sifat Transformasi Linier

Teorema

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Sifat 1

T (0) = 0

Sifat 2

T (−v) = −t(v),∀v ∈ V

Sifat 3

T (v − w) = T (v)− T (w),∀v , w ∈ V

Page 22: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Sifat Transformasi Linier

Teorema

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Sifat 1

T (0) = 0

Sifat 2

T (−v) = −t(v),∀v ∈ V

Sifat 3

T (v − w) = T (v)− T (w),∀v , w ∈ V

Page 23: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Sifat Transformasi Linier

Teorema

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Sifat 1

T (0) = 0

Sifat 2

T (−v) = −t(v),∀v ∈ V

Sifat 3

T (v − w) = T (v)− T (w),∀v , w ∈ V

Page 24: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Kernel (atau ruang nol ) dari T adalah

ker(T ) = {v ∈ V |T (v) = 0}

Jangkauan dari T adalah

R(T ) = {w ∈ W |∃v ∈ V , T (v) = w}

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

ker(T ) subruang pada V

R(T ) subruang pada W

Page 25: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Kernel (atau ruang nol ) dari T adalah

ker(T ) = {v ∈ V |T (v) = 0}

Jangkauan dari T adalah

R(T ) = {w ∈ W |∃v ∈ V , T (v) = w}

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

ker(T ) subruang pada V

R(T ) subruang pada W

Page 26: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Kernel (atau ruang nol ) dari T adalah

ker(T ) = {v ∈ V |T (v) = 0}

Jangkauan dari T adalah

R(T ) = {w ∈ W |∃v ∈ V , T (v) = w}

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

ker(T ) subruang pada V

R(T ) subruang pada W

Page 27: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Kernel (atau ruang nol ) dari T adalah

ker(T ) = {v ∈ V |T (v) = 0}

Jangkauan dari T adalah

R(T ) = {w ∈ W |∃v ∈ V , T (v) = w}

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

ker(T ) subruang pada V

R(T ) subruang pada W

Page 28: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Kernel (atau ruang nol ) dari T adalah

ker(T ) = {v ∈ V |T (v) = 0}

Jangkauan dari T adalah

R(T ) = {w ∈ W |∃v ∈ V , T (v) = w}

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

ker(T ) subruang pada V

R(T ) subruang pada W

Page 29: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

Kernel (atau ruang nol ) dari T adalah

ker(T ) = {v ∈ V |T (v) = 0}

Jangkauan dari T adalah

R(T ) = {w ∈ W |∃v ∈ V , T (v) = w}

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

ker(T ) subruang pada V

R(T ) subruang pada W

Page 30: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Dimensi Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

dim(ker(T )) disebut nulitas T

dim(R(T )) disebut rank T

Contoh 1

Misal T : R2 −→ R2 adalah perputaran R2 melalui sudut π4 ,

maka R(T ) = R2 dan ker(T ) = {0}. Sehingga

rank(T ) = 2

dannulitas(T ) = 0

Page 31: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Dimensi Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

dim(ker(T )) disebut nulitas T

dim(R(T )) disebut rank T

Contoh 1

Misal T : R2 −→ R2 adalah perputaran R2 melalui sudut π4 ,

maka R(T ) = R2 dan ker(T ) = {0}. Sehingga

rank(T ) = 2

dannulitas(T ) = 0

Page 32: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Dimensi Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

dim(ker(T )) disebut nulitas T

dim(R(T )) disebut rank T

Contoh 1

Misal T : R2 −→ R2 adalah perputaran R2 melalui sudut π4 ,

maka R(T ) = R2 dan ker(T ) = {0}. Sehingga

rank(T ) = 2

dannulitas(T ) = 0

Page 33: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Dimensi Kernel dan Jangkauan

Definisi

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier, maka

dim(ker(T )) disebut nulitas T

dim(R(T )) disebut rank T

Contoh 1

Misal T : R2 −→ R2 adalah perputaran R2 melalui sudut π4 ,

maka R(T ) = R2 dan ker(T ) = {0}. Sehingga

rank(T ) = 2

dannulitas(T ) = 0

Page 34: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Dimensi Kernel dan Jangkauan

Contoh 2

Misal T : Rn −→ Rm adalah perkalian oleh matriks Aberukuran m × n. Maka R(T ) adalah ruang kolom A danker(T ) adalah ruang pemecahan Ax = 0. Sehingga

rank(T ) = dim(ruang kolom A) = rank(A)

dan

nulias(T ) = dim(ruang pemecahan Ax = 0)

Page 35: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Teorema Terkait Dimensi

Teorema

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier dan dim(V ) = nmaka

rank(T ) + nulitas(T ) = n

Teorema

Jika A adalah matriks m × n maka dimensi ruangpemecahan dari Ax = 0 adalah

n − rank(A)

Page 36: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Teorema Terkait Dimensi

Teorema

Jika T : V −→ W adalah transformasi linier dan dim(V ) = nmaka

rank(T ) + nulitas(T ) = n

Teorema

Jika A adalah matriks m × n maka dimensi ruangpemecahan dari Ax = 0 adalah

n − rank(A)

Page 37: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Problem

Jika T : Rn −→ Rm adalah sebarang transformasi linier,maka dapatkah dicari sebuah matriks A yang berukuranm × n sehingga T adalah perkalian oleh A?

Solusi

Jika e1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn dan A adalahmatriks m × n yang vektor-vektor kolomnya adalahT (e1), T (e2), ..., T (en), maka dapat dibuktikan bahwa

T (x) = Ax ,∀x ∈ Rn

Dengan demikian setiap transformasi linier T : Rn −→ Rm

dapat dinyatakan sebagai transformasi matriks, yaknimerupakan perkalian oleh matriks yang berukuran m × n

Page 38: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Problem

Jika T : Rn −→ Rm adalah sebarang transformasi linier,maka dapatkah dicari sebuah matriks A yang berukuranm × n sehingga T adalah perkalian oleh A?

Solusi

Jika e1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn dan A adalahmatriks m × n yang vektor-vektor kolomnya adalahT (e1), T (e2), ..., T (en), maka dapat dibuktikan bahwa

T (x) = Ax ,∀x ∈ Rn

Dengan demikian setiap transformasi linier T : Rn −→ Rm

dapat dinyatakan sebagai transformasi matriks, yaknimerupakan perkalian oleh matriks yang berukuran m × n

Page 39: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Problem

Jika T : Rn −→ Rm adalah sebarang transformasi linier,maka dapatkah dicari sebuah matriks A yang berukuranm × n sehingga T adalah perkalian oleh A?

Solusi

Jika e1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn dan A adalahmatriks m × n yang vektor-vektor kolomnya adalahT (e1), T (e2), ..., T (en), maka dapat dibuktikan bahwa

T (x) = Ax ,∀x ∈ Rn

Dengan demikian setiap transformasi linier T : Rn −→ Rm

dapat dinyatakan sebagai transformasi matriks, yaknimerupakan perkalian oleh matriks yang berukuran m × n

Page 40: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Hasil analisis tersebut dapat dikonstruksi menjadi teoremaberikut.

Teorema

Jika T : Rn −→ Rm adalah transformasi linier, dan jikae1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn, maka T adalahperkalian oleh A dimana

A = [T (e1), T (e2), ..., T (en)]

Catatan

Matriks A disebut matriks baku untuk T

Matriks baku untuk transformasi matriks adalah matriksitu sendiri. (Buktikan!)

Page 41: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Hasil analisis tersebut dapat dikonstruksi menjadi teoremaberikut.

Teorema

Jika T : Rn −→ Rm adalah transformasi linier, dan jikae1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn, maka T adalahperkalian oleh A dimana

A = [T (e1), T (e2), ..., T (en)]

Catatan

Matriks A disebut matriks baku untuk T

Matriks baku untuk transformasi matriks adalah matriksitu sendiri. (Buktikan!)

Page 42: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Hasil analisis tersebut dapat dikonstruksi menjadi teoremaberikut.

Teorema

Jika T : Rn −→ Rm adalah transformasi linier, dan jikae1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn, maka T adalahperkalian oleh A dimana

A = [T (e1), T (e2), ..., T (en)]

Catatan

Matriks A disebut matriks baku untuk T

Matriks baku untuk transformasi matriks adalah matriksitu sendiri. (Buktikan!)

Page 43: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Hasil analisis tersebut dapat dikonstruksi menjadi teoremaberikut.

Teorema

Jika T : Rn −→ Rm adalah transformasi linier, dan jikae1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn, maka T adalahperkalian oleh A dimana

A = [T (e1), T (e2), ..., T (en)]

Catatan

Matriks A disebut matriks baku untuk T

Matriks baku untuk transformasi matriks adalah matriksitu sendiri. (Buktikan!)

Page 44: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari Rn ke Rm

Hasil analisis tersebut dapat dikonstruksi menjadi teoremaberikut.

Teorema

Jika T : Rn −→ Rm adalah transformasi linier, dan jikae1, e2, ..., en adalah basis baku untuk Rn, maka T adalahperkalian oleh A dimana

A = [T (e1), T (e2), ..., T (en)]

Catatan

Matriks A disebut matriks baku untuk T

Matriks baku untuk transformasi matriks adalah matriksitu sendiri. (Buktikan!)

Page 45: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Rotasi

Jika T : R2 −→ R2 adalah perputaran terhadap titik asalmelalui sudut θ, maka matriks baku untuk T adalah

A =

[cos θ − sin θsin θ cos θ

]

Refleksi terhadap sumbu y

Jika T : R2 −→ R2 adalah refleksi terhadap sumbu y , makamatriks baku untuk T adalah

A =

[−1 00 1

]

Page 46: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Rotasi

Jika T : R2 −→ R2 adalah perputaran terhadap titik asalmelalui sudut θ, maka matriks baku untuk T adalah

A =

[cos θ − sin θsin θ cos θ

]

Refleksi terhadap sumbu y

Jika T : R2 −→ R2 adalah refleksi terhadap sumbu y , makamatriks baku untuk T adalah

A =

[−1 00 1

]

Page 47: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Refleksi terhadap sumbu x

Jika T : R2 −→ R2 adalah refleksi terhadap sumbu x , makamatriks baku untuk T adalah

A =

[1 00 −1

]

Refleksi terhadap garis y = x

Jika T : R2 −→ R2 adalah refleksi terhadap garis y = x ,maka matriks baku untuk T adalah

A =

[0 11 0

]

Page 48: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Refleksi terhadap sumbu x

Jika T : R2 −→ R2 adalah refleksi terhadap sumbu x , makamatriks baku untuk T adalah

A =

[1 00 −1

]

Refleksi terhadap garis y = x

Jika T : R2 −→ R2 adalah refleksi terhadap garis y = x ,maka matriks baku untuk T adalah

A =

[0 11 0

]

Page 49: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Ekspansi dan Kompresi dalam arah x

Jika T : R2 −→ R2 adalah ekspansi atau kompresi dalamarah x dengan faktor k , maka akan memetakan titik (x , y)ke (kx , y). Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[k 00 1

]Ekspansi dan Kompresi dalam arah y

Jika T : R2 −→ R2 adalah ekspansi atau kompresi dalamarah y dengan faktor k , maka akan memetakan titik (x , y)ke (x , ky). Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[1 00 k

]

Page 50: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Ekspansi dan Kompresi dalam arah x

Jika T : R2 −→ R2 adalah ekspansi atau kompresi dalamarah x dengan faktor k , maka akan memetakan titik (x , y)ke (kx , y). Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[k 00 1

]Ekspansi dan Kompresi dalam arah y

Jika T : R2 −→ R2 adalah ekspansi atau kompresi dalamarah y dengan faktor k , maka akan memetakan titik (x , y)ke (x , ky). Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[1 00 k

]

Page 51: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Geseran dalam arah x

Jika T : R2 −→ R2 adalah geseran dalam arah x denganfaktor k , maka akan memetakan titik (x , y) ke (x + ky , y).Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[1 k0 1

]Geseran dalam arah y

Jika T : R2 −→ R2 adalah geseran dalam arah y denganfaktor k , maka akan memetakan titik (x , y) ke (x , y + kx).Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[1 0k 1

]

Page 52: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Transformasi dari R2 ke R2

Geseran dalam arah x

Jika T : R2 −→ R2 adalah geseran dalam arah x denganfaktor k , maka akan memetakan titik (x , y) ke (x + ky , y).Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[1 k0 1

]Geseran dalam arah y

Jika T : R2 −→ R2 adalah geseran dalam arah y denganfaktor k , maka akan memetakan titik (x , y) ke (x , y + kx).Sehingga matriks baku untuk T adalah

A =

[1 0k 1

]

Page 53: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Efek Geometri dari Transformasi Matriks

Resume

Jika diperhatikan maka matriks-matriks baku untukgeseran, kompresi, ekspansi dan refleksi merupakanmatriks-matriks elementer. Dengan fakta ini maka teoremaberikut dapat dibuktikan kebenarannya.

Teorema

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka efek geometri dari T berupa geseran,kompresi, ekspansi, refleksi, atau gabungan daritransformasi-transformasi tersebut dengan urutan yangsesuai.

Page 54: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Efek Geometri dari Transformasi Matriks

Resume

Jika diperhatikan maka matriks-matriks baku untukgeseran, kompresi, ekspansi dan refleksi merupakanmatriks-matriks elementer. Dengan fakta ini maka teoremaberikut dapat dibuktikan kebenarannya.

Teorema

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka efek geometri dari T berupa geseran,kompresi, ekspansi, refleksi, atau gabungan daritransformasi-transformasi tersebut dengan urutan yangsesuai.

Page 55: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Hasil Lanjutan

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka

1 bayangan sebuah garis lurus adalah sebuah garis lurus2 bayangan sebuah garis lurus melalui titik asal adalah

sebuah garis lurus melalui titik asal3 bayangan garis-garis lurus yang sejajar adalah

garis-garis lurus yang sejajar4 bayangan sebuah segmen garis yang menghubungkan

titik P dan Q adalah segmen garis yangmenghubungkan bayangan P dan bayangan Q

5 bayangan tiga titik akan terletak pada sebuah garis jikadan hanya jika titik-titik terletak pada garis itu sendiri

Page 56: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Hasil Lanjutan

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka

1 bayangan sebuah garis lurus adalah sebuah garis lurus2 bayangan sebuah garis lurus melalui titik asal adalah

sebuah garis lurus melalui titik asal3 bayangan garis-garis lurus yang sejajar adalah

garis-garis lurus yang sejajar4 bayangan sebuah segmen garis yang menghubungkan

titik P dan Q adalah segmen garis yangmenghubungkan bayangan P dan bayangan Q

5 bayangan tiga titik akan terletak pada sebuah garis jikadan hanya jika titik-titik terletak pada garis itu sendiri

Page 57: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Hasil Lanjutan

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka

1 bayangan sebuah garis lurus adalah sebuah garis lurus2 bayangan sebuah garis lurus melalui titik asal adalah

sebuah garis lurus melalui titik asal3 bayangan garis-garis lurus yang sejajar adalah

garis-garis lurus yang sejajar4 bayangan sebuah segmen garis yang menghubungkan

titik P dan Q adalah segmen garis yangmenghubungkan bayangan P dan bayangan Q

5 bayangan tiga titik akan terletak pada sebuah garis jikadan hanya jika titik-titik terletak pada garis itu sendiri

Page 58: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Hasil Lanjutan

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka

1 bayangan sebuah garis lurus adalah sebuah garis lurus2 bayangan sebuah garis lurus melalui titik asal adalah

sebuah garis lurus melalui titik asal3 bayangan garis-garis lurus yang sejajar adalah

garis-garis lurus yang sejajar4 bayangan sebuah segmen garis yang menghubungkan

titik P dan Q adalah segmen garis yangmenghubungkan bayangan P dan bayangan Q

5 bayangan tiga titik akan terletak pada sebuah garis jikadan hanya jika titik-titik terletak pada garis itu sendiri

Page 59: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Hasil Lanjutan

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka

1 bayangan sebuah garis lurus adalah sebuah garis lurus2 bayangan sebuah garis lurus melalui titik asal adalah

sebuah garis lurus melalui titik asal3 bayangan garis-garis lurus yang sejajar adalah

garis-garis lurus yang sejajar4 bayangan sebuah segmen garis yang menghubungkan

titik P dan Q adalah segmen garis yangmenghubungkan bayangan P dan bayangan Q

5 bayangan tiga titik akan terletak pada sebuah garis jikadan hanya jika titik-titik terletak pada garis itu sendiri

Page 60: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Hasil Lanjutan

Jika T : R2 −→ R2 adalah perkalian oleh matriks A yanginvertibel, maka

1 bayangan sebuah garis lurus adalah sebuah garis lurus2 bayangan sebuah garis lurus melalui titik asal adalah

sebuah garis lurus melalui titik asal3 bayangan garis-garis lurus yang sejajar adalah

garis-garis lurus yang sejajar4 bayangan sebuah segmen garis yang menghubungkan

titik P dan Q adalah segmen garis yangmenghubungkan bayangan P dan bayangan Q

5 bayangan tiga titik akan terletak pada sebuah garis jikadan hanya jika titik-titik terletak pada garis itu sendiri

Page 61: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Masalah

Jika untuk setiap transformasi linier T : Rn −→ Rm dapatdinyatakan sebagai transformasi matriks, bagaimana untuksebarang transformasi linier T : V −→ W secara umum?

Page 62: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Misalkan V berdimensi n dengan basis B = {u1, u2, ..., un}dan W berdimensi m dengan basis B′ = {v1, v2, ..., vm}.

Maka ∀x ∈ V , [x ]B ∈ Rn dan [T (x)]B′ ∈ Rm.

Jadi proses pemetaan x ke T (x) akan menghasilkanpemetaan dari Rn ke Rm dengan memetakan [x ]B ke[T (x)]B′ .

Sehingga pemetaan tersebut dapat dilaksanakanmenggunakan perkalian dengan matriks A, yakni

A [x ]B = [T (x)]B′

Page 63: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Misalkan V berdimensi n dengan basis B = {u1, u2, ..., un}dan W berdimensi m dengan basis B′ = {v1, v2, ..., vm}.

Maka ∀x ∈ V , [x ]B ∈ Rn dan [T (x)]B′ ∈ Rm.

Jadi proses pemetaan x ke T (x) akan menghasilkanpemetaan dari Rn ke Rm dengan memetakan [x ]B ke[T (x)]B′ .

Sehingga pemetaan tersebut dapat dilaksanakanmenggunakan perkalian dengan matriks A, yakni

A [x ]B = [T (x)]B′

Page 64: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Misalkan V berdimensi n dengan basis B = {u1, u2, ..., un}dan W berdimensi m dengan basis B′ = {v1, v2, ..., vm}.

Maka ∀x ∈ V , [x ]B ∈ Rn dan [T (x)]B′ ∈ Rm.

Jadi proses pemetaan x ke T (x) akan menghasilkanpemetaan dari Rn ke Rm dengan memetakan [x ]B ke[T (x)]B′ .

Sehingga pemetaan tersebut dapat dilaksanakanmenggunakan perkalian dengan matriks A, yakni

A [x ]B = [T (x)]B′

Page 65: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Misalkan V berdimensi n dengan basis B = {u1, u2, ..., un}dan W berdimensi m dengan basis B′ = {v1, v2, ..., vm}.

Maka ∀x ∈ V , [x ]B ∈ Rn dan [T (x)]B′ ∈ Rm.

Jadi proses pemetaan x ke T (x) akan menghasilkanpemetaan dari Rn ke Rm dengan memetakan [x ]B ke[T (x)]B′ .

Sehingga pemetaan tersebut dapat dilaksanakanmenggunakan perkalian dengan matriks A, yakni

A [x ]B = [T (x)]B′

Page 66: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Matriks A berbentuk

A = [[T (u1)]B′ , [T (u2)]B′ , ..., [T (un)]B′ ]

Matriks A disebut matriks untuk T yang bertaliandengan basis B dan B’ dan disimbolkan

[T ]B,B′

Jika T operator linier, maka matriks untuk T yangbertalian dengan basis B adalah

[T ]B = [[T (u1)]B , [T (u2)]B , ..., [T (un)]B]

Page 67: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Matriks A berbentuk

A = [[T (u1)]B′ , [T (u2)]B′ , ..., [T (un)]B′ ]

Matriks A disebut matriks untuk T yang bertaliandengan basis B dan B’ dan disimbolkan

[T ]B,B′

Jika T operator linier, maka matriks untuk T yangbertalian dengan basis B adalah

[T ]B = [[T (u1)]B , [T (u2)]B , ..., [T (un)]B]

Page 68: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Matriks A berbentuk

A = [[T (u1)]B′ , [T (u2)]B′ , ..., [T (un)]B′ ]

Matriks A disebut matriks untuk T yang bertaliandengan basis B dan B’ dan disimbolkan

[T ]B,B′

Jika T operator linier, maka matriks untuk T yangbertalian dengan basis B adalah

[T ]B = [[T (u1)]B , [T (u2)]B , ..., [T (un)]B]

Page 69: Slide Tranformasi Linier

TransformasiLinier

Antonius CP

Pengertiandan Sifat TL

TL antarRuang Riil

Matriks TL

Matriks Transformasi Linier

Ide Dasar

Matriks A berbentuk

A = [[T (u1)]B′ , [T (u2)]B′ , ..., [T (un)]B′ ]

Matriks A disebut matriks untuk T yang bertaliandengan basis B dan B’ dan disimbolkan

[T ]B,B′

Jika T operator linier, maka matriks untuk T yangbertalian dengan basis B adalah

[T ]B = [[T (u1)]B , [T (u2)]B , ..., [T (un)]B]