Nilai Egien Dan Vektor Eigen

Rizky Wulansari
Rizky WulansariComputer Sciences Corporation
MODUL VIII
NILAI EGIEN DAN
VEKTOR EIGEN
Prayudi STT
PLN
1
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen2
Nilai Eigen dan Vektor Eigen
Andaikan A marik bujur sangkar berordo nxn, vektor taknol x di dalam Rn
dikatakan vektor eigen A, jika tedapat skalar taknol  sedemikian rupa
sehingga,
Ax = x
disebut dengan nilai eigen dari A dan x disebut vektor eigen dari A yang
bersesuaian dengan .
Contoh :
Vektor x = [1,2] adalah vektor eigen dari :








18
03
A
yang bersesuaian dengan nilai eigen,  = 3, karena :
























 2
1
3
6
3
2
1
18
03
Prayudi STT PLN3
Teknik Menghitung Nilai Eigen (1)
Untuk menghitung nilai eigen matrik A yang berorodo nxn tulislah Ax = x
sebagai,
Ax = Ix
(I – A)x = 0






















































0
...
0
0
0
...
...
............
...
...
...
3
2
1
321
3333231
2232221
1131211
nnnnnn
ij
n
n
n
x
x
x
x
aaaa
a
aaaa
aaaa
aaaa





Agar supaya  menjadi nilai eigen, maka penyelesaian sistem
persamaan linier diatas haruslah non trivial, dimana syaratnya adalah :
0...
0)det(
1
1
1 



nn
nn
ccc
AI


Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen4
Teknik Menghitung Nilai Eigen (2)
Persamaan terakhir adalah polinomial  berderajad n yang
disebut dengan persamaan karakteritik A, sedangkan nilai
eigen matrik A adalah akar-akar persamaan karakteristik A
(akar-akar polinomial dalam ).
Langkah-langkah menentukan nilai eigen dan vektor eigen
matrik A adalah :
(1) Bentuk matrik (I – A)
(2) Hitung determinan, det(I – A)=0
(3) Tentukan persamaan karakteristik dari, (I – A) = 0
(4) Hitung akar-akar persamaan karakteristik (nilai lamda)
(5) Hitung vektor eigen dari SPL, (I – A)x=0
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen5
Contoh
Carilah nilai eigen dan vektor eigen dari, A = 





11
53
Jawab
Bentuk, I – A yaitu :
(I – A) = 







11
53


Persamaan karakteristiknya adalah :
det(I – A) = 2 – 2 – 8 = 0
Akar-akar persamaan karakteristiknya
adalah : 1 = 4, dan 2 = –2, dan inilah
nilai eigen matrik A.
Vektor eigen x dari A diperoleh dari :
(I – A)x = 0








11
53








2
1
x
x






0
0
Untuk  = 4, diperoleh SPL








51
51






2
1
x
x






0
0
Solusi SPL diatas adalah :


















1
5
t
t
t5
x
x
2
1
Jadi vektor eigen untuk  = 4,
adalah x = [5,1]. Sedangkan
vektor eigen yang bersesuaian
dengan  = –2 adalah, x = [1,–1].
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen6
Contoh
Carilah nilai eigen dan vektor eigen dari, A =













313
043
241
Jawab
Bentuk, I – A yaitu :
(I – A) =













313
043
241



Persamaan karakteristiknya adalah :
det(I – A) = 3 – 62 + 11 – 6 = 0
Akar-akar persamaan karakteristiknya
adalah : 1 = 1, 2 = 2, dan 3 = 3
Vektor eigen x dari A diperoleh dari :
(I – A)x = 0













313
043
241



Untuk  = 1, diperoleh SPL













213
033
242





















0
0
0
x
x
x
3
2
1





















0
0
0
x
x
x
3
2
1
Solusi SPL diatas adalah :
































1
1
1
t
t
t
t
x
x
x
3
2
1
Jadi vektor eigen yang
bersesuaian dengan :
 = 1 adalah x = [1,1,1] ;
 = 2 adalah x = [2,3,3] ;
 = 3 adalah x = [1,3,4].
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen7
Diagonalisasi
Matrik bujur sangkar A dikatakan dapat didiagonalisasi jika terdapat matrik P
yang mempunyai invers sedemikian rupa sehingga, P–1AP adalah matrik
diagonal. Matrik P dikatakan mendiagonalisasi A.
Langkah-langkah menentukan matrik P dan D adalah sebagai berikut :
(1). Hitung persamaan karakteristik A nilai eigen
(2). Carilah n vektor eigen bebas linier A sesuai nilai eigen, p1,p2, ... , pn,
(3). Bantuklah matrik P = [p1 p2 … pn] dan hitunglah P–1
(4). Hitung, D = P–1AP dengan diagonal utama, 1, 2, … ,n
Contoh :














313
043
241
A
Vektor eigen dan nilai eigennya :
 = 1 adalah x = [1,1,1] ;
 = 2 adalah x = [2,3,3] ;
 = 3 adalah x = [1,3,4].











431
331
121
P














110
231
353
P 1
D = P–1AP =










300
020
001
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen8
Contoh
Carilah nilai eigen, vektor eigen dan matrik
P yang mendiagonalisasi matrik A, bilamana









 

521
251
222
A
Jawab
Menentukan nilai eigen A dan vektor eigen. Persamaan karakteristik A
diperoleh dari :
det(I – A) = 0
Persamaan karakteristiknya adalah : 3 – 122 + 45 – 54 = 0. dan akar-
akarnya adalah : 1 = 2 = 3, dan 3 = 6. Vektor eigen x dari A diperoleh dari
: (I – A)x = 0
0
521
251
222







Untuk  = 3, SPL-nya





















0
0
0
x
x
x
3
2
1












221
221
221
































1
0
2
s
0
1
2
t
x
x
x
3
2
1
Solusi SPL-nya adalah : Vektor eigen
p1 = [–2 ,1,0]
p2 = [–2 ,0,1]
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen9
Untuk  = 6, SPL-nya Solusi SPL-nya adalah : Vektor eigen












121
211
224





















0
0
0
x
x
x
3
2
1
































1
1
1
t
t
t
t
x
x
x
3
2
1
p3 = [–1,1,1]
Matrik P yang mendiagonalisasi A adalah :
P = [p1 p2 p3] =









 
110
101
122













3/23/23/1
3/13/23/1
3/23/13/1
P 1
D = P–1AP =
Matrik diagonal












3/23/23/1
3/13/23/1
3/23/13/1









 
521
251
222









 
110
101
122











600
030
003
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen10
Diagonalisasi Ortogonal
Matrik bujur sangkar A dikatakan dapat didiagonalisasi secara ortogonal
jika terdapat matrik P yang ortogonal sedemikian rupa sehingga, P–1AP
(=PTAP) adalah matrik diagonal (elemen matrik D adlah nilai eigen matrik
A). Matrik P dikatakan mendiagonalisasi A secara ortogonal.
Jika A adalah matrik nxn, maka pernyataan berikut ekivalen yakni :
(1). A dapat didiagonalisasi secara ortogonal,
(2). A matrik simetris,
(3). A mempunyai himpunan ortonormal n vektor eigen.
Langkah-langkah menentukan matrik P adalah sebagai berikut :
(1). Carilah n vektor eigen A yang bebas linier, x1, x2, ... , xn.
(2). Terapkan proses Gram-Schmidt untuk membentuk basis ortonormal,
dari vektor basis pada langkah (1).
(3). Bentuk matrik P dari langkah (2), yakni P = [p1 p2 … pn]
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen11
Contoh
Carilah matrik P yang mendiagonalisasikan
matrik A, secara ortogonal bilamana 












122
221
212
A
Jawab
Menentukan nilai eigen dan vktor eigen A. Persamaan karakteristik A
diperoleh dari :
det(I – A) = 0 0
122
221
212







Persamaan karakteristiknya adalah : 3 – 32 – 9 + 27 = 0. dan akar-akar
atau nilai eigennya adalah : 1 = 2 = 3, dan 3 = –3.
Vektor eigen x dari A diperoleh dari : (I – A)x = 0
Untuk  = 3, SPL-nya













422
211
211





















0
0
0
x
x
x
3
2
1
Solusi SPL-nya adalah :
































1
0
2
s
0
1
1
t
x
x
x
3
2
1
Vektor eigen
x1 = [1,1,0]
x2 = [–2 ,0,1]
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen12
Untuk  = 6, SPL-nya













222
251
215
Solusi SPL-nya adalah :
































2
1
1
t
t2
t
t
x
x
x
3
2
1





















0
0
0
x
x
x
3
2
1
Vektor eigen
x3 = [1,–1,2]
Menentukan P = [p1 p2 p3]
Menghitung p1




 0,
2
1
,
2
1
2
]0,1,1[
1
1
1
|x|
x
p
Menghitung p2
p2 = v2/|v2|, dengan v2 = x2 – [x2,p1]p1
[x2,p1] =
2
2
0,
2
1
,
2
1
]1,0,2[ 




[x2,p1]p1 = ]0,1,1[0,
2
1
,
2
1
2
2





v2 = x2 – [x2,p1]p1
= [–2,0,1] – [–1,–1,0] = [–1,1,1]







3
1
,
3
1
,
3
1
3
]1,1,1[
2p
Menghitung p3
p3 = v3/|v3|, dengan :
v3 = x3 – [x3,p1]p1 – [x3,p2]p2
[x3,p1] = 00,
2
1
,
2
1
]2,1,1[ 




Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen13
[x3,p1]p1 = [0,0,0]
[x3,p2] =
[x3,p2]p2 = [0,0,0]
0
3
1
,
3
1
,
3
1
]2,1,1[ 




Sehingga, v3 = x3 = [1,–1,2]







6
2
,
6
1
,
6
1
6
]2,1,1[
2p
Dengan demikian,
P = [p1 p2 p3] =


















6
2
3
1
0
6
1
3
1
2
1
6
1
3
1
2
1


















6
2
6
1
6
1
3
1
3
1
3
1
0
2
1
2
1
PT
Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen14














baaa
abaa
aaba
A
11
11
11














1
1
1
baaa
abaa
aaba
A
SOAL-SOAL LATIHAN
a. Tentukan persamaan karakteristik, nilai eigen matrik A
b. Tentukan vector eigen A yang membentuk yang sesuai
dengan nilai eigen A.
c. Carilah matrik P yang mendiagonalisasikan A, dengan
rumus P= [x1 x2 … xn], dan D=P–1AP.
d. Dengan proses Gram-Schimdt, tentukan matrik P
mendiagonalisasikan A secara ortonormal,
P= [p1 p2 … pn], D=PTAP.














143
404
341
A











502
032
224
A














321
262
123
A













221
212
122
A
1 de 14

Recomendados

Integral GarisIntegral Garis
Integral GarisKelinci Coklat
44.5K vistas53 diapositivas
persamaan-diferensial-orde-iipersamaan-diferensial-orde-ii
persamaan-diferensial-orde-iiFaried Doank
72.5K vistas29 diapositivas
ANALISIS REALANALISIS REAL
ANALISIS REALSigit Rimba Atmojo
45.1K vistas12 diapositivas

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Modul 2 pd linier orde nModul 2 pd linier orde n
Modul 2 pd linier orde nAchmad Sukmawijaya
63.1K vistas63 diapositivas
Fungsi Vektor ( Kalkulus 2 )Fungsi Vektor ( Kalkulus 2 )
Fungsi Vektor ( Kalkulus 2 )Kelinci Coklat
18.2K vistas32 diapositivas
Geometri analitik ruangGeometri analitik ruang
Geometri analitik ruangEdhy Suadnyanayasa
112.4K vistas59 diapositivas
RingRing
RingAisyhae Buanget
91.2K vistas30 diapositivas

La actualidad más candente(20)

Modul 2 pd linier orde nModul 2 pd linier orde n
Modul 2 pd linier orde n
Achmad Sukmawijaya63.1K vistas
Fungsi Vektor ( Kalkulus 2 )Fungsi Vektor ( Kalkulus 2 )
Fungsi Vektor ( Kalkulus 2 )
Kelinci Coklat18.2K vistas
Geometri analitik ruangGeometri analitik ruang
Geometri analitik ruang
Edhy Suadnyanayasa112.4K vistas
RingRing
Ring
Aisyhae Buanget91.2K vistas
Interpolasi  NewtonInterpolasi  Newton
Interpolasi Newton
Ratih Vihafsari30.4K vistas
Pertemuan 3 relasi & fungsiPertemuan 3 relasi & fungsi
Pertemuan 3 relasi & fungsi
aansyahrial30.2K vistas
Turunan numerikTurunan numerik
Turunan numerik
Bobby Chandra34K vistas
Transformasi elementerTransformasi elementer
Transformasi elementer
Penny Charity Lumbanraja11.6K vistas
Aljabar 3-struktur-aljabarAljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabar
maman wijaya115.7K vistas
Soal dan pembahasan integral permukaanSoal dan pembahasan integral permukaan
Soal dan pembahasan integral permukaan
Universitas Negeri Padang25.8K vistas
Teori GroupTeori Group
Teori Group
Muhammad Alfiansyah Alfi102K vistas
nilai eigen dan vektor eigennilai eigen dan vektor eigen
nilai eigen dan vektor eigen
elmabb16.9K vistas
PD orde2 Tak Homogen 2PD orde2 Tak Homogen 2
PD orde2 Tak Homogen 2
unesa29.4K vistas
Modul persamaan diferensial 1Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1
Maya Umami348.7K vistas

Similar a Nilai Egien Dan Vektor Eigen

Nilai dan Vektor Eigen.pptNilai dan Vektor Eigen.ppt
Nilai dan Vektor Eigen.pptDetraaFahreza
207 vistas21 diapositivas
MATRIKS_ppt.pptMATRIKS_ppt.ppt
MATRIKS_ppt.pptzamzham
6 vistas36 diapositivas
deret kuasaderet kuasa
deret kuasaRuth Dian
19.3K vistas18 diapositivas
Teorema faktor kelas XI IPATeorema faktor kelas XI IPA
Teorema faktor kelas XI IPAdeandraprisila14
13.5K vistas10 diapositivas
InterpolasiInterpolasi
InterpolasiAriez Pernah Cuakep
675 vistas4 diapositivas

Similar a Nilai Egien Dan Vektor Eigen(20)

Nilai dan Vektor Eigen.pptNilai dan Vektor Eigen.ppt
Nilai dan Vektor Eigen.ppt
DetraaFahreza207 vistas
MATRIKS_ppt.pptMATRIKS_ppt.ppt
MATRIKS_ppt.ppt
zamzham6 vistas
deret kuasaderet kuasa
deret kuasa
Ruth Dian19.3K vistas
Teorema faktor kelas XI IPATeorema faktor kelas XI IPA
Teorema faktor kelas XI IPA
deandraprisila1413.5K vistas
InterpolasiInterpolasi
Interpolasi
Ariez Pernah Cuakep675 vistas
polinomial.pptpolinomial.ppt
polinomial.ppt
suci87082720 vistas
Teori himpunanTeori himpunan
Teori himpunan
S N M P Simamora941 vistas
polinomial.pptpolinomial.ppt
polinomial.ppt
ssuserbf58ae97 vistas
polinomial.pptpolinomial.ppt
polinomial.ppt
PutriIntanPermatasar6298 vistas
polinomial.pptpolinomial.ppt
polinomial.ppt
ssuserb7d22930 vistas
Vektor KarakteristikVektor Karakteristik
Vektor Karakteristik
Dyas Arientiyya3.2K vistas
polinomial.pptpolinomial.ppt
polinomial.ppt
UbaidillahUbaidillah3010 vistas
TransformasiTransformasi
Transformasi
Ikak Waysta936 vistas
Kunci jawaban-un-matematika-paket-iKunci jawaban-un-matematika-paket-i
Kunci jawaban-un-matematika-paket-i
Dian Darmawanoptimis17.3K vistas
6 pencocokan-kurva6 pencocokan-kurva
6 pencocokan-kurva
Ririn Nirmalasari2.5K vistas
Vektor - Pertemuan 41- Aljabar LinearVektor - Pertemuan 41- Aljabar Linear
Vektor - Pertemuan 41- Aljabar Linear
ahmad haidaroh4.4K vistas
Power point splPower point spl
Power point spl
harry indrah9.3K vistas
2 persamaan dan pertidaksamaan eksponen2 persamaan dan pertidaksamaan eksponen
2 persamaan dan pertidaksamaan eksponen
Amphie Yuurisman24 vistas
7905 bab 37905 bab 3
7905 bab 3
muli ani1.3K vistas

Más de Rizky Wulansari

20122 31-icl240-b-k-320122 31-icl240-b-k-3
20122 31-icl240-b-k-3Rizky Wulansari
1.1K vistas32 diapositivas
 Sistem Persamaan Linear Sistem Persamaan Linear
Sistem Persamaan LinearRizky Wulansari
12.3K vistas32 diapositivas
Basis dan DimensiBasis dan Dimensi
Basis dan DimensiRizky Wulansari
25.5K vistas19 diapositivas
Transformasi LaplaceTransformasi Laplace
Transformasi LaplaceRizky Wulansari
26.6K vistas63 diapositivas
Penerapan Integral TentuPenerapan Integral Tentu
Penerapan Integral TentuRizky Wulansari
16.3K vistas27 diapositivas
MATRIK DAN DETERMINANMATRIK DAN DETERMINAN
MATRIK DAN DETERMINANRizky Wulansari
763 vistas33 diapositivas

Más de Rizky Wulansari(10)

20122 31-icl240-b-k-320122 31-icl240-b-k-3
20122 31-icl240-b-k-3
Rizky Wulansari1.1K vistas
 Sistem Persamaan Linear Sistem Persamaan Linear
Sistem Persamaan Linear
Rizky Wulansari12.3K vistas
Basis dan DimensiBasis dan Dimensi
Basis dan Dimensi
Rizky Wulansari25.5K vistas
Transformasi LaplaceTransformasi Laplace
Transformasi Laplace
Rizky Wulansari26.6K vistas
Penerapan Integral TentuPenerapan Integral Tentu
Penerapan Integral Tentu
Rizky Wulansari16.3K vistas
MATRIK DAN DETERMINANMATRIK DAN DETERMINAN
MATRIK DAN DETERMINAN
Rizky Wulansari763 vistas
Tahap pemrogramanTahap pemrograman
Tahap pemrograman
Rizky Wulansari2.3K vistas
Bilangan Positif & NegatifBilangan Positif & Negatif
Bilangan Positif & Negatif
Rizky Wulansari5K vistas
Floating PointFloating Point
Floating Point
Rizky Wulansari1.1K vistas
matrik dan determinanmatrik dan determinan
matrik dan determinan
Rizky Wulansari3.3K vistas

Nilai Egien Dan Vektor Eigen

  • 1. MODUL VIII NILAI EGIEN DAN VEKTOR EIGEN Prayudi STT PLN 1
  • 2. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen2 Nilai Eigen dan Vektor Eigen Andaikan A marik bujur sangkar berordo nxn, vektor taknol x di dalam Rn dikatakan vektor eigen A, jika tedapat skalar taknol  sedemikian rupa sehingga, Ax = x disebut dengan nilai eigen dari A dan x disebut vektor eigen dari A yang bersesuaian dengan . Contoh : Vektor x = [1,2] adalah vektor eigen dari :         18 03 A yang bersesuaian dengan nilai eigen,  = 3, karena :                          2 1 3 6 3 2 1 18 03
  • 3. Prayudi STT PLN3 Teknik Menghitung Nilai Eigen (1) Untuk menghitung nilai eigen matrik A yang berorodo nxn tulislah Ax = x sebagai, Ax = Ix (I – A)x = 0                                                       0 ... 0 0 0 ... ... ............ ... ... ... 3 2 1 321 3333231 2232221 1131211 nnnnnn ij n n n x x x x aaaa a aaaa aaaa aaaa      Agar supaya  menjadi nilai eigen, maka penyelesaian sistem persamaan linier diatas haruslah non trivial, dimana syaratnya adalah : 0... 0)det( 1 1 1     nn nn ccc AI  
  • 4. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen4 Teknik Menghitung Nilai Eigen (2) Persamaan terakhir adalah polinomial  berderajad n yang disebut dengan persamaan karakteritik A, sedangkan nilai eigen matrik A adalah akar-akar persamaan karakteristik A (akar-akar polinomial dalam ). Langkah-langkah menentukan nilai eigen dan vektor eigen matrik A adalah : (1) Bentuk matrik (I – A) (2) Hitung determinan, det(I – A)=0 (3) Tentukan persamaan karakteristik dari, (I – A) = 0 (4) Hitung akar-akar persamaan karakteristik (nilai lamda) (5) Hitung vektor eigen dari SPL, (I – A)x=0
  • 5. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen5 Contoh Carilah nilai eigen dan vektor eigen dari, A =       11 53 Jawab Bentuk, I – A yaitu : (I – A) =         11 53   Persamaan karakteristiknya adalah : det(I – A) = 2 – 2 – 8 = 0 Akar-akar persamaan karakteristiknya adalah : 1 = 4, dan 2 = –2, dan inilah nilai eigen matrik A. Vektor eigen x dari A diperoleh dari : (I – A)x = 0         11 53         2 1 x x       0 0 Untuk  = 4, diperoleh SPL         51 51       2 1 x x       0 0 Solusi SPL diatas adalah :                   1 5 t t t5 x x 2 1 Jadi vektor eigen untuk  = 4, adalah x = [5,1]. Sedangkan vektor eigen yang bersesuaian dengan  = –2 adalah, x = [1,–1].
  • 6. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen6 Contoh Carilah nilai eigen dan vektor eigen dari, A =              313 043 241 Jawab Bentuk, I – A yaitu : (I – A) =              313 043 241    Persamaan karakteristiknya adalah : det(I – A) = 3 – 62 + 11 – 6 = 0 Akar-akar persamaan karakteristiknya adalah : 1 = 1, 2 = 2, dan 3 = 3 Vektor eigen x dari A diperoleh dari : (I – A)x = 0              313 043 241    Untuk  = 1, diperoleh SPL              213 033 242                      0 0 0 x x x 3 2 1                      0 0 0 x x x 3 2 1 Solusi SPL diatas adalah :                                 1 1 1 t t t t x x x 3 2 1 Jadi vektor eigen yang bersesuaian dengan :  = 1 adalah x = [1,1,1] ;  = 2 adalah x = [2,3,3] ;  = 3 adalah x = [1,3,4].
  • 7. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen7 Diagonalisasi Matrik bujur sangkar A dikatakan dapat didiagonalisasi jika terdapat matrik P yang mempunyai invers sedemikian rupa sehingga, P–1AP adalah matrik diagonal. Matrik P dikatakan mendiagonalisasi A. Langkah-langkah menentukan matrik P dan D adalah sebagai berikut : (1). Hitung persamaan karakteristik A nilai eigen (2). Carilah n vektor eigen bebas linier A sesuai nilai eigen, p1,p2, ... , pn, (3). Bantuklah matrik P = [p1 p2 … pn] dan hitunglah P–1 (4). Hitung, D = P–1AP dengan diagonal utama, 1, 2, … ,n Contoh :               313 043 241 A Vektor eigen dan nilai eigennya :  = 1 adalah x = [1,1,1] ;  = 2 adalah x = [2,3,3] ;  = 3 adalah x = [1,3,4].            431 331 121 P               110 231 353 P 1 D = P–1AP =           300 020 001
  • 8. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen8 Contoh Carilah nilai eigen, vektor eigen dan matrik P yang mendiagonalisasi matrik A, bilamana             521 251 222 A Jawab Menentukan nilai eigen A dan vektor eigen. Persamaan karakteristik A diperoleh dari : det(I – A) = 0 Persamaan karakteristiknya adalah : 3 – 122 + 45 – 54 = 0. dan akar- akarnya adalah : 1 = 2 = 3, dan 3 = 6. Vektor eigen x dari A diperoleh dari : (I – A)x = 0 0 521 251 222        Untuk  = 3, SPL-nya                      0 0 0 x x x 3 2 1             221 221 221                                 1 0 2 s 0 1 2 t x x x 3 2 1 Solusi SPL-nya adalah : Vektor eigen p1 = [–2 ,1,0] p2 = [–2 ,0,1]
  • 9. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen9 Untuk  = 6, SPL-nya Solusi SPL-nya adalah : Vektor eigen             121 211 224                      0 0 0 x x x 3 2 1                                 1 1 1 t t t t x x x 3 2 1 p3 = [–1,1,1] Matrik P yang mendiagonalisasi A adalah : P = [p1 p2 p3] =            110 101 122              3/23/23/1 3/13/23/1 3/23/13/1 P 1 D = P–1AP = Matrik diagonal             3/23/23/1 3/13/23/1 3/23/13/1            521 251 222            110 101 122            600 030 003
  • 10. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen10 Diagonalisasi Ortogonal Matrik bujur sangkar A dikatakan dapat didiagonalisasi secara ortogonal jika terdapat matrik P yang ortogonal sedemikian rupa sehingga, P–1AP (=PTAP) adalah matrik diagonal (elemen matrik D adlah nilai eigen matrik A). Matrik P dikatakan mendiagonalisasi A secara ortogonal. Jika A adalah matrik nxn, maka pernyataan berikut ekivalen yakni : (1). A dapat didiagonalisasi secara ortogonal, (2). A matrik simetris, (3). A mempunyai himpunan ortonormal n vektor eigen. Langkah-langkah menentukan matrik P adalah sebagai berikut : (1). Carilah n vektor eigen A yang bebas linier, x1, x2, ... , xn. (2). Terapkan proses Gram-Schmidt untuk membentuk basis ortonormal, dari vektor basis pada langkah (1). (3). Bentuk matrik P dari langkah (2), yakni P = [p1 p2 … pn]
  • 11. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen11 Contoh Carilah matrik P yang mendiagonalisasikan matrik A, secara ortogonal bilamana              122 221 212 A Jawab Menentukan nilai eigen dan vktor eigen A. Persamaan karakteristik A diperoleh dari : det(I – A) = 0 0 122 221 212        Persamaan karakteristiknya adalah : 3 – 32 – 9 + 27 = 0. dan akar-akar atau nilai eigennya adalah : 1 = 2 = 3, dan 3 = –3. Vektor eigen x dari A diperoleh dari : (I – A)x = 0 Untuk  = 3, SPL-nya              422 211 211                      0 0 0 x x x 3 2 1 Solusi SPL-nya adalah :                                 1 0 2 s 0 1 1 t x x x 3 2 1 Vektor eigen x1 = [1,1,0] x2 = [–2 ,0,1]
  • 12. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen12 Untuk  = 6, SPL-nya              222 251 215 Solusi SPL-nya adalah :                                 2 1 1 t t2 t t x x x 3 2 1                      0 0 0 x x x 3 2 1 Vektor eigen x3 = [1,–1,2] Menentukan P = [p1 p2 p3] Menghitung p1      0, 2 1 , 2 1 2 ]0,1,1[ 1 1 1 |x| x p Menghitung p2 p2 = v2/|v2|, dengan v2 = x2 – [x2,p1]p1 [x2,p1] = 2 2 0, 2 1 , 2 1 ]1,0,2[      [x2,p1]p1 = ]0,1,1[0, 2 1 , 2 1 2 2      v2 = x2 – [x2,p1]p1 = [–2,0,1] – [–1,–1,0] = [–1,1,1]        3 1 , 3 1 , 3 1 3 ]1,1,1[ 2p Menghitung p3 p3 = v3/|v3|, dengan : v3 = x3 – [x3,p1]p1 – [x3,p2]p2 [x3,p1] = 00, 2 1 , 2 1 ]2,1,1[     
  • 13. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen13 [x3,p1]p1 = [0,0,0] [x3,p2] = [x3,p2]p2 = [0,0,0] 0 3 1 , 3 1 , 3 1 ]2,1,1[      Sehingga, v3 = x3 = [1,–1,2]        6 2 , 6 1 , 6 1 6 ]2,1,1[ 2p Dengan demikian, P = [p1 p2 p3] =                   6 2 3 1 0 6 1 3 1 2 1 6 1 3 1 2 1                   6 2 6 1 6 1 3 1 3 1 3 1 0 2 1 2 1 PT
  • 14. Prayudi STT PLNModul VIII Nilai dan Vektor Eigen14               baaa abaa aaba A 11 11 11               1 1 1 baaa abaa aaba A SOAL-SOAL LATIHAN a. Tentukan persamaan karakteristik, nilai eigen matrik A b. Tentukan vector eigen A yang membentuk yang sesuai dengan nilai eigen A. c. Carilah matrik P yang mendiagonalisasikan A, dengan rumus P= [x1 x2 … xn], dan D=P–1AP. d. Dengan proses Gram-Schimdt, tentukan matrik P mendiagonalisasikan A secara ortonormal, P= [p1 p2 … pn], D=PTAP.               143 404 341 A            502 032 224 A               321 262 123 A              221 212 122 A