Dalam aljabar linear, subruang vektor, atau disebut juga subruang linear, adalah sebuah ruang vektor yang merupakan subhimpunan dari ruang vektor yang lebih besar. Subruang vektor biasanya disebut subruang saja, apabila konteksnya cukup untuk membedakannya dari jenis subruang yang lain.

Definisi

sunting

Jika V merupakan sebuah ruang vektor atas lapangan K dan jika W merupakan subhimpunan dari V, maka W adalah sebuah subruang dari V jika di bawah operasi-operasi V, W merupakan ruang vektor atas K. Dengan kata-kata lain, sebuah subhimpunan tidak kosong W merupakan sebuah subruang dari V jika, untuk semua anggota W dan anggota K, adalah anggota W.[1][2][3][4][5]

Akibatnya, semua ruang vektor memiliki paling tidak dua subruang: himpunan satu anggota beranggota vektor nol dan ruang vektor itu sendiri. Ini disebut subruang trivial dari ruang vektor.[6]

Sifat-sifat subruang

sunting

Dari definisi subruang, bisa disimpulkan bahwa subruang tidak mungkin kosong, dan tertutup di bawah penjumlahan dan di bawah perkalian skalar.[7] Dengan kata lain, subruang memiliki sifat tertutup di bawah kombinasi linear. Artinya, sebuah himpunan tidak kosong W merupakan sebuah subruang jika dan hanya jika setiap kombinasi linear dari anggota-anggota W juga merupakan anggota dari W.

Lihat pula

sunting


Referensi

sunting
  1. ^ Anton 2005, hlm. 155
  2. ^ Beauregard & Fraleigh 1973, hlm. 176
  3. ^ Herstein 1964, hlm. 132
  4. ^ Kreyszig 1972, hlm. 200
  5. ^ Nering 1970, hlm. 20
  6. ^ "Subspace | Brilliant Math & Science Wiki". brilliant.org (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 2020-08-23.
  7. ^ Weisstein, Eric W. "Subspace". mathworld.wolfram.com (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2020-08-23.

Daftar pustaka

sunting

Pranala luar

sunting

📚 Artikel Terkait di Wikipedia

Basis (aljabar linear)

subspaces Proof that any subspace basis has same number of elements "Linear combinations, span, and basis vectors". Essence of linear algebra. August 6, 2016

DIIS

DIIS sendiri merupakan singkatan dari direct inversion in the iterative subspace (balikan langsung pada subruang iteratif), dan dikenal juga dengan istilah

Analisis komponen utama

skala berdimensi tinggi. PCA memproyeksikan data ke dalam subspace. PCA adalah transformasi linear untuk menentukan sistem koordinat yang baru dari data.

Ruang Banach

setiap pemetaan bilinear menjadi a ruang vektor-K pada Z1, lalu ada pemetaan linear yang unik  f  : Z → Z1 dirumu T1 = f ∘ T. Gambar di bawah T pasangan (x

Pangkalan data kimia

R.S.; Smith, K.M. (1999). "Metric Validation and the Receptor-Relevant Subspace Concept". J. Chem. Inf. Comput. Sci. 39: 28–35. doi:10.1021/ci980137x.