GENERALISASI ATURAN CRAMER

Ferry Syahriandi, Thresye Thresye, Akhmad Yusuf

Abstract


Sistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃,π’™βˆˆπ‘…π‘›,π’ƒβˆˆπ‘…π‘š dan 𝑛β‰₯π‘š di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› adalah matriks riil yang dapat mempunyai solusi tunggal, tak hingga banyaknya solusi, atau tidak mempunyai solusi. Ketika 𝑛β‰₯π‘š, sistem mempunyai solusi tunggal dengan norm minimum yang diberikan oleh invers Moore-Penrose, dinotasikan dengan 𝐴+ dan berbentuk 𝐴+𝒃=𝐴𝑇(𝐴𝐴𝑇)βˆ’1𝒃 dengan det(𝐴𝐴𝑇)β‰ 0. Tujuan dari penelitian ini adalah membuktikan aturan Cramer yang telah digeneralisasi sehingga dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier yang demikian. Penelitian ini bersifat studi literatur. Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan invers Moore-Penrose dan aturan Cramer adalah aturan Cramer yang digeneralisasi. Rumus tersebut dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃 di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› dan 𝑛β‰₯π‘š.
Kata kunci: Sistem persamaan linier, aturan Cramer, invers Moore-PenroseSistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃,π’™βˆˆπ‘…π‘›,π’ƒβˆˆπ‘…π‘š dan 𝑛β‰₯π‘š di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› adalah matriks riil yang dapat mempunyai solusi tunggal, tak hingga banyaknya solusi, atau tidak mempunyai solusi. Ketika 𝑛β‰₯π‘š, sistem mempunyai solusi tunggal dengan norm minimum yang diberikan oleh invers Moore-Penrose, dinotasikan dengan 𝐴+ dan berbentuk 𝐴+𝒃=𝐴𝑇(𝐴𝐴𝑇)βˆ’1𝒃 dengan det(𝐴𝐴𝑇)β‰ 0. Tujuan dari penelitian ini adalah membuktikan aturan Cramer yang telah digeneralisasi sehingga dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier yang demikian. Penelitian ini bersifat studi literatur. Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan invers Moore-Penrose dan aturan Cramer adalah aturan Cramer yang digeneralisasi. Rumus tersebut dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃 di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› dan 𝑛β‰₯π‘š.
Kata kunci: Sistem persamaan linier, aturan Cramer, invers Moore-PenroseSistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃,π’™βˆˆπ‘…π‘›,π’ƒβˆˆπ‘…π‘š dan 𝑛β‰₯π‘š di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› adalah matriks riil yang dapat mempunyai solusi tunggal, tak hingga banyaknya solusi, atau tidak mempunyai solusi. Ketika 𝑛β‰₯π‘š, sistem mempunyai solusi tunggal dengan norm minimum yang diberikan oleh invers Moore-Penrose, dinotasikan dengan 𝐴+ dan berbentuk 𝐴+𝒃=𝐴𝑇(𝐴𝐴𝑇)βˆ’1𝒃 dengan det(𝐴𝐴𝑇)β‰ 0. Tujuan dari penelitian ini adalah membuktikan aturan Cramer yang telah digeneralisasi sehingga dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier yang demikian. Penelitian ini bersifat studi literatur. Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan invers Moore-Penrose dan aturan Cramer adalah aturan Cramer yang digeneralisasi. Rumus tersebut dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃 di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› dan 𝑛β‰₯π‘š.
Kata kunci: Sistem persamaan linier, aturan Cramer, invers Moore-PenroseSistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃,π’™βˆˆπ‘…π‘›,π’ƒβˆˆπ‘…π‘š dan 𝑛β‰₯π‘š di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› adalah matriks riil yang dapat mempunyai solusi tunggal, tak hingga banyaknya solusi, atau tidak mempunyai solusi. Ketika 𝑛β‰₯π‘š, sistem mempunyai solusi tunggal dengan norm minimum yang diberikan oleh invers Moore-Penrose, dinotasikan dengan 𝐴+ dan berbentuk 𝐴+𝒃=𝐴𝑇(𝐴𝐴𝑇)βˆ’1𝒃 dengan det(𝐴𝐴𝑇)β‰ 0. Tujuan dari penelitian ini adalah membuktikan aturan Cramer yang telah digeneralisasi sehingga dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier yang demikian. Penelitian ini bersifat studi literatur. Hasil penelitian yang diperoleh dengan menggunakan invers Moore-Penrose dan aturan Cramer adalah aturan Cramer yang digeneralisasi. Rumus tersebut dapat digunakan untuk menentukan solusi sistem persamaan linier 𝐴𝒙=𝒃 di mana 𝐴=τ€΅«π‘Žπ‘–𝑗τ€΅―π‘šΓ—π‘› dan 𝑛β‰₯π‘š.
Kata kunci: Sistem persamaan linier, aturan Cramer, invers Moore-Penrose

Full Text:

PDF

References


Anton, H. & Rorres, C. 2010. Elementary Linear Algebra. Edisi ke-10. New York: John Wiley & Sons.

Burgstahler, S. 1983. A Generalization of Cramer’s Rule. The Two-Year College Mathematics Journal. 14 (3): 203-205.

Harville, D. A. 1997. Matrix Algebra from a Statistician’s Perspective. New York: Springer.

Kreyszig, E. 1978. Introductory Functional Analysis with Applications.New York: John Wiley & Sons.

Leiva, H. 2015. A Generalization of Cramer’s Rule. Advances in Linear Algebra & Matrix Theory. 5: 156-166.

Rohde, C. A. 2003. Linear Algebra and Matrices.Mc Graw-Hill. New York.

Usmani, R. A. 1987. Applied Linear Algebra. New York: Marcel Dekker.




DOI: https://doi.org/10.20527/epsilon.v11i2.120

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2017 JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN EPSILON

Indexed by:

Β  Β Β Β Β  Β  Β 

Β 

EDITORIAL OFFICEΒ 

Β  Β  Β  Β  Β  Β 

Β 

Β 

Β 

Creative Commons License
JMMTE is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Β 

Β 

Β 

Β