www.wikidata.id-id.nina.az
Untuk ketergantungan linear variabel acak lihat Kovarian Artikel ini membutuhkan rujukan tambahan agar kualitasnya dapat dipastikan Mohon bantu kami mengembangkan artikel ini dengan cara menambahkan rujukan ke sumber tepercaya Pernyataan tak bersumber bisa saja dipertentangkan dan dihapus Cari sumber Kebebasan linear berita surat kabar buku cendekiawan JSTOR Januari 2019 Dalam aljabar linear sekelompok vektor disebut bebas linear apabila masing masingnya tidak dapat ditulis sebagai kombinasi linear dari vektor vektor yang lain Sekelompok vektor yang tidak memenuhi syarat ini dinamakan bergantung linier Linearly independent vectors in R 3 displaystyle mathbb R 3 Linearly dependent vectors in a plane in R 3 displaystyle mathbb R 3 Sebagai contoh dalam sebuah ruang vektor riil tiga dimensi R 3 displaystyle mathbb R 3 kita bisa mengambil tiga vektor berikut bebas linear 0 0 1 0 2 2 1 2 1 4 2 3 bergantung linear displaystyle begin matrix mbox bebas linear qquad underbrace overbrace begin bmatrix 0 0 1 end bmatrix begin bmatrix 0 2 2 end bmatrix begin bmatrix 1 2 1 end bmatrix begin bmatrix 4 2 3 end bmatrix mbox bergantung linear end matrix Tiga vektor pertama adalah bebas linear namun vektor keempat sama dengan 9 kali vektor pertama ditambah 5 kali vektor kedua ditambah 4 kali vektor ketiga sehingga keempat vektor tersebut bergantung linear Kebebasan linear adalah sifat sekelompok vektor bukan sifat vektor tunggal Kita dapat menulis vektor pertama sebagai kombinasi linear tiga vektor berikutnya v 1 5 9 v 2 4 9 v 3 1 9 v 4 displaystyle mathbf v 1 left frac 5 9 right mathbf v 2 left frac 4 9 right mathbf v 3 frac 1 9 mathbf v 4 Daftar isi 1 Definisi formal 2 Arti geometris 3 Mengevaluasi independensi linear 3 1 Vektor pada R2 3 2 Vektor pada R4 4 Metode alternatif menggunakan determinan 5 Lebih banyak vektor daripada dimensi 6 Lihat pula 7 Referensi 8 Pranala luarDefinisi formal suntingSebuah himpunan bagian dari ruang vektor V disebut bergantung linear bila ada sejumlah terhingga vektor berbeda beda v1 v2 vn dalam S dan skalar a1 a2 an yang tidak semuanya nol sehingga a 1 v 1 a 2 v 2 a n v n 0 displaystyle a 1 mathbf v 1 a 2 mathbf v 2 cdots a n mathbf v n mathbf 0 nbsp Perhatikan bahwa nol di ruas kanan adalah vektor nol bukan bilangan nol Bila persamaan tersebut hanya dipenuhi oleh skalar skalar nol vektor tersebut disebut bebas linear Bebas linear dapat didefinisikan sebagai berikut suatu himpunan vektor v1 v2 vn dikatakan bebas linear jika kombinasi linear nol atas vektor vektor tersebut hanya dipenuhi oleh solusi trivial yaitu jika a1 a2 an adalah skalar sehingga a 1 v 1 a 2 v 2 a n v n 0 displaystyle a 1 mathbf v 1 a 2 mathbf v 2 cdots a n mathbf v n mathbf 0 nbsp jika dan hanya jika ai 0 untuk semua i 1 2 n Arti geometris suntingContoh geografis dapat membantu memperjelas konsep kemerdekaan linier Seseorang yang menjelaskan lokasi suatu tempat mungkin berkata 3 mil sebelah utara dan 4 mil timur dari sini Informasi ini cukup untuk menggambarkan lokasi karena sistem koordinat geografis dapat dianggap sebagai ruang vektor 2 dimensi dengan mengabaikan ketinggian dan kelengkungan bumi Orang itu mungkin menambahkan Tempatnya 5 mil timur laut dari sini Meskipun pernyataan terakhir ini adalah benar itu tidak perlu Dalam contoh ini vektor 3 mil utara dan vektor 4 mil timur tidak bergantung linear Artinya vektor utara tidak dapat dijelaskan dalam bentuk vektor timur dan sebaliknya Vektor ketiga 5 mil timur laut adalah kombinasi linear dari dua vektor lainnya dan itu membuat himpunan vektor bergantung secara linear yaitu salah satu dari tiga vektor tidak diperlukan Perhatikan juga bahwa jika ketinggian tidak diabaikan vektor ketiga harus ditambahkan ke himpunan bebas linear Secara umum vektor bebas linear n diperlukan untuk mendeskripsikan semua lokasi dalam ruang dimensi n Mengevaluasi independensi linear suntingVektor pada R2 sunting Tiga vektor Pertimbangkan himpunan vektor v 1 1 1 v2 3 2 dan v3 2 4 maka kondisi untuk ketergantungan linier mencari sekumpulan skalar bukan nol sedemikian rupa a 1 1 1 a 2 3 2 a 3 2 4 0 0 displaystyle a 1 begin Bmatrix 1 1 end Bmatrix a 2 begin Bmatrix 3 2 end Bmatrix a 3 begin Bmatrix 2 4 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd atau 1 3 2 1 2 4 a 1 a 2 a 3 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 3 amp 2 1 amp 2 amp 4 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 a 3 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd Reduksi baris persamaan matriks ini dengan mengurangkan baris pertama dari baris kedua untuk mendapatkan 1 3 2 0 5 2 a 1 a 2 a 3 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 3 amp 2 0 amp 5 amp 2 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 a 3 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd Lanjutkan pengurangan baris dengan i membagi baris kedua dengan 5 lalu ii mengalikan dengan 3 dan menjumlahkan baris pertama yaitu 1 0 16 5 0 1 2 5 a 1 a 2 a 3 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 0 amp 16 5 0 amp 1 amp 2 5 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 a 3 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd Sekarang kita dapat mengatur ulang persamaan ini untuk mendapatkan 1 0 0 1 a 1 a 2 a 1 a 2 a 3 16 5 2 5 displaystyle begin bmatrix 1 amp 0 0 amp 1 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 end Bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 end Bmatrix a 3 begin Bmatrix 16 5 2 5 end Bmatrix nbsp dd yang menunjukkan bahwa bukan nol ai ada seperti itu v3 2 4 dapat didefinisikan dalam istilah v1 1 1 v2 3 2 Jadi ketiga vektor tersebut bergantung secara linear Dua vektor Sekarang perhatikan ketergantungan linear dari dua vektor v1 1 1 v2 3 2 dan cek a 1 1 1 a 2 3 2 0 0 displaystyle a 1 begin Bmatrix 1 1 end Bmatrix a 2 begin Bmatrix 3 2 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd atau 1 3 1 2 a 1 a 2 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 3 1 amp 2 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd Pengurangan baris yang sama disajikan di atas hasil 1 0 0 1 a 1 a 2 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 0 0 amp 1 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 end Bmatrix nbsp dd Ini menunjukkan ai 0 yang berarti vektor v1 1 1 dan v2 3 2 adalah independen linear Vektor pada R4 sunting Untuk menentukan apakah ketiga vektor pada R4 v 1 1 4 2 3 v 2 7 10 4 1 v 3 2 1 5 4 displaystyle mathbf v 1 begin Bmatrix 1 4 2 3 end Bmatrix mathbf v 2 begin Bmatrix 7 10 4 1 end Bmatrix mathbf v 3 begin Bmatrix 2 1 5 4 end Bmatrix nbsp dd bergantung secara linear membentuk persamaan matriks 1 7 2 4 10 1 2 4 5 3 1 4 a 1 a 2 a 3 0 0 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 7 amp 2 4 amp 10 amp 1 2 amp 4 amp 5 3 amp 1 amp 4 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 a 3 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 0 0 end Bmatrix nbsp dd Baris mengurangi persamaan ini untuk mendapatkan 1 7 2 0 18 9 0 0 0 0 0 0 a 1 a 2 a 3 0 0 0 0 displaystyle begin bmatrix 1 amp 7 amp 2 0 amp 18 amp 9 0 amp 0 amp 0 0 amp 0 amp 0 end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 a 3 end Bmatrix begin Bmatrix 0 0 0 0 end Bmatrix nbsp dd Atur ulang untuk memecahkan v3 dan dapatkan 1 7 0 18 a 1 a 2 a 3 2 9 displaystyle begin bmatrix 1 amp 7 0 amp 18 amp end bmatrix begin Bmatrix a 1 a 2 end Bmatrix a 3 begin Bmatrix 2 9 end Bmatrix nbsp dd Persamaan ini dengan mudah diselesaikan untuk mendefinisikan bukan nol ai a 1 3 a 3 2 a 2 a 3 2 displaystyle a 1 3a 3 2 a 2 a 3 2 nbsp dd dimana a3 bisa dipilih secara sewenang wenang Jadi vektornya v1 v2 dan v3 bergantung secara linear Metode alternatif menggunakan determinan suntingMetode alternatif bergantung pada fakta bahwa vektor n di R n displaystyle mathbb R n nbsp secara linier independen jika dan hanya jika determinan dari matriks yang dibentuk dengan mengambil vektor sebagai kolomnya bukan nol Dalam hal ini matriks yang dibentuk oleh vektor adalah A 1 3 1 2 displaystyle A begin bmatrix 1 amp 3 1 amp 2 end bmatrix nbsp Kami dapat menulis kombinasi linier dari kolom sebagai A L 1 3 1 2 l 1 l 2 displaystyle A Lambda begin bmatrix 1 amp 3 1 amp 2 end bmatrix begin bmatrix lambda 1 lambda 2 end bmatrix nbsp Kami tertarik pada apakah A 0 untuk beberapa vektor bukan nol L Ini tergantung pada determinan A yaitu det A 1 2 1 3 5 0 displaystyle det A 1 cdot 2 1 cdot 3 5 neq 0 nbsp Karena determinan bukan nol vektor 1 1 dan 3 2 bebas linear Jika tidak misalkan kita memiliki vektor m dengan koordinat n dengan m lt n Maka A adalah matriks n m dan L adalah vektor kolom dengan entri m dan kami kembali tertarik pada A 0 Seperti yang kita lihat sebelumnya ini setara dengan daftar persamaan n Perhatikan baris pertama m dari A persamaan m pertama solusi apa pun dari daftar lengkap persamaan juga harus benar untuk daftar yang dikurangi Faktanya jika i1 im adalah daftar baris m maka persamaan tersebut harus benar untuk baris tersebut A i 1 i m L 0 displaystyle A langle i 1 dots i m rangle Lambda mathbf 0 nbsp Lebih jauh kebalikannya benar Artinya kita dapat menguji apakah vektor m bergantung secara linier dengan menguji apakah det A i 1 i m 0 displaystyle det A langle i 1 dots i m rangle 0 nbsp untuk semua kemungkinan daftar baris m Dalam kasus m n ini hanya membutuhkan satu determinan seperti di atas Jika m gt n maka itu adalah teorema bahwa vektor harus linier d Fakta ini berharga untuk teori dalam perhitungan praktis tersedia metode yang lebih efisien Lebih banyak vektor daripada dimensi suntingJika ada lebih banyak vektor daripada dimensi vektor vektor tersebut bergantung secara linier Ini diilustrasikan dalam contoh di atas dari tiga vektor di R2 Lihat pula suntingMatroid sifat himpunan bagian dari dasar ruang vektorReferensi suntingPranala luar suntingHazewinkel Michiel ed 2001 1994 Linear independence Encyclopedia of Mathematics Springer Science Business Media B V Kluwer Academic Publishers ISBN 978 1 55608 010 4 Fungsi Bergantung Linier di Wolfram MathWorld Tutorial dan program interaktif tentang Kemerdekaan Linear Pengantar Kemerdekaan Linier pranala nonaktif permanen di KhanAcademy Diperoleh dari https id wikipedia org w index php title Kebebasan linear amp oldid 23704384