Langsung ke konten utama

Pengantar Sistem Persamaan Linear (SPL)

SISTEM PERSAMAAN LINEAR


Sistem persamaan linear adalah sekumpulan persamaan linear yang terdiri dari beberapa variabel. Contohnya adalah:


Sistem ini terdiri dari tiga persamaan dengan tiga variabel xyz. Solusi sistem linear ini adalah nilai yang dapat menyelesaikan persamaan ini. Solusinya adalah:


{\displaystyle {\begin{alignedat}{2}x&\,=\,&1\\y&\,=\,&-2\\z&\,=\,&-2\end{alignedat}}}
Kata "sistem" di sini penting karena menunjukkan bahwa persamaan-persamaannya perlu dipertimbangkan bersamaan dan tidak berdiri sendiri.
Dalam ilmu matematika, teori sistem linear merupakan dasar aljabar linear. Aljabar linear sangat diperlukan dalam bidang fisikakimiailmu komputer, dan ekonomi.


Contoh Sederhana.
Contoh sistem linear yang paling sederhana adalah sistem linear dengan dua persamaan dan dua variabel:

{\displaystyle {\begin{alignedat}{5}2x&&\;+\;&&3y&&\;=\;&&6&\\4x&&\;+\;&&9y&&\;=\;&&15&.\end{alignedat}}}

Salah satu cara untuk menyelesaikan sistem tersebut adalah dengan mengubah persamaan pertama menjadi seperti ini:

{\displaystyle x=3-{\frac {3}{2}}y.}

Kemudian masukkan nilai x ke dalam persamaan kedua:


Hasilnya adalah satu persamaan dengan satu variabel saja, yaitu y.Dari persamaan ini diketahui bahwa y=1 , dan y bisa dimasukkan ke dalam persamaan pertama untuk mencari  x , Hasilnya adalah x=3/2.

Bentuk umum.
Sistem persamaan linear m dengan n yang tidak diketahui dapat ditulis seperti ini :




Persamaan vektor



{\displaystyle x_{1}{\begin{bmatrix}a_{11}\\a_{21}\\\vdots \\a_{m1}\end{bmatrix}}+x_{2}{\begin{bmatrix}a_{12}\\a_{22}\\\vdots \\a_{m2}\end{bmatrix}}+\cdots +x_{n}{\begin{bmatrix}a_{1n}\\a_{2n}\\\vdots \\a_{mn}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}b_{1}\\b_{2}\\\vdots \\b_{m}\end{bmatrix}}}
Persamaan matriks



Cara Menyelesaikan.

Eliminasi variabel

Contohnya, dalam sistem berikut:



 Berdasarkan persamaan pertama, x = 5 + 2z − 3y, dan nilai ini bisa dimasukkan ke dalam persamaan kedua dan ketiga:


Dari persamaan pertama dapat diketahui bahwa y = 2 + 3z, dan jika y dimasukkan ke dalam persamaan kedua, dapat diketahui bahwa z = 2. Dari sini z dapat dimasukkan ke persamaan yang lain dan hasilnya adalah y = 8 dan x = −15. Maka dari itu, (xyz) = (−15, 8, 2).


Pengurangan baris


Metode pengurangan baris atau eliminasi Gauss menyelesaikan sistem persamaan linear dengan mewakilkan persamaan-persamaan yang ada dalam bentuk matriks:


Matriks ini lalu diubah dengan menukar posisi baris, menambahkan atau mengurangi satu baris dengan baris yang lain, atau mengalikan satu baris dengan skalar. Berikut adalah contohnya:

Dari sini dapat disimpulkan bahwa x = −15y = 8, dan z = 2.



Aturan Cramer


Aturan Cramer adalah rumus untuk mencari penyelesaian sistem persamaan linear dengan memakai determinan suatu matriks dan matriks lain yang disusun dengan mengganti salah satu kolom dengan vektor yang terdiri dari angka di sebelah kanan persamaannya. Sebagai contoh:
{\displaystyle {\begin{alignedat}{7}x&\;+&\;3y&\;-&\;2z&\;=&\;5\\3x&\;+&\;5y&\;+&\;6z&\;=&\;7\\2x&\;+&\;4y&\;+&\;3z&\;=&\;8\end{alignedat}}}

Cara menyelesaikannya adalah


Terimakasih telah membaca blog saya.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Nilai dan vektor Eigen

Nilai dan vektor Eigen Nilai Eigen ( λ)  adalah nilai karakteristik dari suatu  matriks  berukuran n x n, sementara vektor Eigen (x)  adalah  vektor kolom  bukan nol yang bila dikalikan dengan suatu matriks berukuran n x n akan menghasilkan vektor lain yang memiliki nilai kelipatan dari vektor Eigen itu sendiri. Definisi tersebut berlaku untuk matriks dengan  elemen   bilangan real  dan akan mengalami pergeseran ketika elemen berupa  bilangan kompleks .Untuk setiap nilai Eigen ada pasangan vektor Eigen yang berbeda, namun tidak semua persamaan matriks memiliki nilai Eigen dan vektor Eigen. Nilai Eigen dan vektor Eigen berguna dalam proses kalkulasi matriks, di mana keduanya dapat diterapkan dalam bidang  Matematika murni  dan  Matematika terapan  seperti  transformasi linear . Kumpulan pasangan nilai dan vektor Eigen dari suatu matriks berukuran n x n disebut sistem Eigen dari matriks tersebut. Ruang Ei...

Transformasi Linear

TRANSFORMASI LINEAR A.      Transformasi Linear Tranformasi linier merupakan dasar dalam telaah aljabar yang berbentuk fungsi. Transdormasi linier yang dimaksud adalah perpindahan dari satu ruang yang biasanya dinamakan dengan domain atau daerah asal ke ruang lain yang dinamakan kodomain atau daerah hasil. Jika F :  V  à   W  adalah sebuah fungsi dari ruang vektor  V  ke dalam ruang vektor  W  , maka F dinamakan transformasi linear jika :        F( u + v ) = F( u ) + F( v ) untuk semua vektor  u  dan  v  di  V Jika F :  V  à  W  adalah sebuah transformasi linear, maka untuk sebarang v1, v2 di V dan   sebarang skalar k1,k2 diperoleh : F(k1v1 + k2v2) = F(k1v1) + F(k2v2)                               ...