Basis (aljabar linear)

Vektor yang sama (panah berwarna biru tua) dapat dinyatakan dengan menggunakan dua basis yang berbeda (panah-panah berwarna ungu dan berwarna merah).

Dalam matematika, sebarang himpunan vektor Templat:Mvar dalam suatu ruang vektor Templat:Math disebut basis, jika setiap elemen di Templat:Math dapat dituliskan sebagai kombinasi linear terhingga yang unik dari elemen-elemen di Templat:Mvar. Koefisien-koefisien pada kombinasi linear tersebut disebut sebagai koordinat dari vektor terhadap Templat:Mvar. Elemen-elemen dari basis disebut sebagai vektor basis. Basis juga dapat didefinisikan sebagai himpunan Templat:Mvar yang elemen-elemennya saling bebas linear dan setiap elemen di Templat:Math adalah kombinasi linear dari elemen-elemen di Templat:Mvar. Dengan kata lain, basis adalah himpunan merentang (spanning) yang bebas linear.

Suatu ruang vektor dapat memiliki beberapa basis; namun semua basis tersebut akan memiliki jumlah elemen yang sama, yang disebut sebagai dimensi dari ruang vektor. Artikel ini secara umum membahas ruang-ruang vektor berdimensi hingga. Akan tetapi, banyak prinsip yang disampaikan juga berlaku untuk ruang vektor dimensi tak-hingga.

Definisi

Basis untuk ruang vektor $V$ (atas medan $F$) adalah suatu himpunan bagian $B\subset V$ yang memenuhi:

1. Setiap $𝐯\in V$ dapat dituliskan sebagai $𝐯=\sum _{i=1}^k{a}_i{𝐛}_i$ dengan $k\in \mathbb{N},a_1,\dots ,a_k\in F,{𝐛}_1,\dots ,{𝐛}_k\in B$.
2. Jika $𝐯=\sum _{i=1}^{\tilde{k}}{\tilde{a}}_i{\widetilde{𝐛}}_i$ representasi lain, maka $k=\tilde{k}$ dan ada suatu permutasi $\iota :\{1,\dots ,k\}\to \{1,\dots ,k\}$ yang $a_i={\tilde{a}}_{\iota (i)}$ dan ${𝐛}_i={\widetilde{𝐛}}_{\iota (i)}$.

Sebarang basis $B$ dari suatu ruang vektor $V$ atas lapangan $F$ (seperti bilangan riil $ℝ$ atau bilangan kompleks $ℂ$) adalah suatu subset dari $V$ yang saling bebas linear dan merentang $V$. Hal ini mengartikan suatu subset $B$ dari $V$ merupakan basis jika memenuhi dua syarat berikut:

kebebasan linear

Untuk setiap subset terhingga $\{{𝐯}_1,\dots ,{𝐯}_m\}$ dari $B$, jika $c_1{𝐯}_1+\cdots +c_m{𝐯}_m=\mathrm{𝟎}$ untuk suatu $c_1,\dots ,c_m$ di Templat:Math, maka Templat:Nowrap

merentang linear

Untuk setiap vektor $𝐯\in V$, terdapat $n$ skalar $a_1,\dots ,a_n$ di Templat:Math dan $n$ vektor ${𝐯}_1,\dots ,{𝐯}_n$ di Templat:Mvar, sehingga Templat:Nowrap

Skalar-skalar $a_i$ disebut koordinat dari vektor $𝐯$ terhadap basis $B$, dan berdasarkan sifat pertama, nilai mereka unik (tunggal). Ruang vektor disebut berdimensi hingga jika ruang vektor tersebut memiliki basis dengan total elemen yang berhingga.

Vektor-vektor basis seringkali (dan terkadang harus) perlu memiliki urutan total untuk mempermudah pembahasan. Sebagai contoh, ketika basis digunakan untuk membahas orientasi, atau untuk membahas koefisien-koefisien vektor terhadap suatu basis tanpa perlu merujuk secara eksplisit elemen-elemen dari basis. Istilah basis terurut terkadang digunakan untuk mempertegas bahwa suatu urutan telah dipilih; yang sebenarnya menyebabkan basis bukan lagi sebagai suatu himpunan tak-terurut, melainkan sebagai suatu barisan (atau sejenisnya). Pembahasan lebih lanjut tersedia di bagian Koordinat di bawah.

Contoh

Gambar ini mengilustrasikan basis standar di ${ℝ}^2,$ yang elemennya adalah vektor biru dan oranye. Vektor hijau dapat dinyatakan sebagai kombinasi linear dari vektor-vektor basis, mengakibatkan vektor ini bergantung linear pada mereka.

Himpunan ${ℝ}^2$ dari pasangan terurut bilangan riil adalah suatu ruang vektor dibawah operasi penjumlahan komponen-demi-komponen$$(a,b)+(c,d)=(a+c,b+d)$$dan perkalian$$\lambda (a,b)=(\lambda a,\lambda b),$$dengan $\lambda$ adalah sebarang bilangan riil. Contoh basis yang sederhana dari ruang vektor ini adalah himpunan yang berisi vektor ${𝐞}_1=(1,0)$ dan ${𝐞}_2=(0,1)$. Kedua vektor ini membentuk sebuah basis (yang disebut basis standar) karena sebarang vektor $𝐯=(a,b)$ di ${ℝ}^2$ dapat ditulis secara unik sebagai$$𝐯=a{𝐞}_1+b{𝐞}_2.$$Sebarang pasangan vektor yang saling bebas linear di ${ℝ}^2$, seperti $(1,1)$ dan $(-1,2)$, juga membentuk sebuah basis untuk ${ℝ}^2$. Secara umum, jika $F$ berupa lapangan, maka himpunan $F^n$ yang berisi rangkap-n elemen-elemen dari $F^n$ adalah sebuah ruang vektor, dibawah operasi penjumlahan dan perkalian yang serupa dengan contoh pembuka tadi. Misalkan$${𝐞}_i=(0,\dots ,0,1,0,\dots ,0)$$adalah rangkap-n dengan semua komponennya bernilai 0, kecuali komponen ke-i, yang bernilai 1. Himpunan ${𝐞}_1,\dots ,{𝐞}_n$ membentuk suatu basis (terurut) untuk $F^n,$ yang disebut dengan basis standar dari $F^n.$ Contoh yang berbeda terlihat pada gelanggang polinomial. Jika $F$ berupa lapangan, himpunan $F[x]$ dari semua polinomial satu-variabel dengan koefisien-koefisiennya berada di $F$, merupakan suatu ruang vektor. Salah satu basis untuk ruang ini adalah basis monomial Templat:Mvar, yang berisi semua monomial:$$B=\{1,x,x^2,\dots \}.$$Contoh lain dari basis untuk ruang vektor tersebut adalah polinomial basis Bernstein dan polinomial Chebyshev.

Sifat-sifat

Banyak sifat dari basis terhingga merupakan hasil dari lema pertukaran Steinitz, yang menyatakan bahwa, untuk sebarang ruang vektor $V$, dan sebarang penetapan himpunan merentang $S$ dan himpunan bebas linear $L$ berisi $n$ elemen dari $V$, $n$ elemen dari $S$ dapat dipilih sedemikian rupa untuk ditukar dengan elemen-elemen di $L$ sehingga menghasilkan suatu himpunan merentang yang: mengandung $L$, elemen-elemen yang lainnya berada di $S$, dan memiliki jumlah elemen yang sama dengan $S$. Sebagian besar sifat yang dihasilkan dari lema tersebut masih berlaku ketika tidak ada himpunan merentang yang terhingga, namun pembuktian untuk keadaan ini memerlukan aksioma pemilihan atau suatu bentuk yang lebih lemahnya, seperti lema ultrafilter.

Jika $V$ adalah ruang vektor atas lapangan $F$, maka:

• Untuk sebarang subset bebas linear $L$ dari sebarang himpunan merentang $S\subseteq V$, terdapat suatu basis $B$ sehingga $$L\subseteq B\subseteq S.$$
• $V$ memiliki basis (hal ini dapat dihasilkan dari sifat sebelumnya dengan memilih $L$ sebagai himpunan kosong, dan $S=V$).
• Setiap basis dari $V$ memiliki kardinalitas yang sama, yang disebut dengan dimensi dari $V$. Pernyataan ini dikenal sebagai teorema dimensi.
• Sebarang himpunan pembangkit $S$ adalah basis dari $V$ jika dan hanya jika itu bersifat minimal, artinya, $S$ bukan subset sejati (proper subset) dari sebarang himpunan yang bebas linear.

Jika $V$ adalah ruang vektor berdimensi $n$, suatu subset berisi $n$ elemen dari $V$ merupakan basis dari $V$ jika dan hanya jika:

• Subset tersebut bebas linear;
• Subset tersebut himpunan merentang dari $V$.

Koordinat

Misalkan $V$ adalah ruang vektor berdimensi $n$ (hingga) atas lapangan $F$, dan$$B=\{{𝐛}_1,\dots ,{𝐛}_n\}$$adalah basis dari $V$. Berdasarkan definisi dari basis, setiap $𝐯$ di $V$ dapat ditulis secara unik sebagai$$𝐯={\lambda }_1{𝐛}_1+\cdots +{\lambda }_n{𝐛}_n,$$dengan koefisien-koefisien ${\lambda }_1,\dots ,{\lambda }_n$ adalah skalar (yaitu, elemen-elemen dari $F$), yang disebut sebagai koordinat dari $𝐯$ atas $B$. Akan tetapi, pembahasan terkait himpunan koefisien akan menghilangkan hubungan antara koefisien-koefisien dari elemen-elemen basis, dan beberapa vektor berbeda dapat memiliki himpunan koefisien yang sama. Sebagai contoh, vektor $3{𝐛}_1+2{𝐛}_2$ dan $2{𝐛}_1+3{𝐛}_2$ yang berbeda memiliki himpunan koefisien $\{2,3\}$ yang sama. Oleh karena itu, konsep basis terurut umum digunakan untuk mempermudah pembahasan. Hal ini dilakukan dengan mengindeks elemen-elemen basis menggunakan bilangan asli. Koordinat dari vektor juga diindeks dengan cara yang sama, sehingga vektor dapat dikarakterisasi seutuhnya dari barisan koordinat mereka.

Misalkan, seperti biasa, $F^n$ adalah himpunan rangkap-n dari elemen-elemen di $F$). Himpunan ini adalah ruang vektor-$F$, dengan operasi penjumlahan dan perkalian skalar-nya dilakukan secara komponen-demi-komponen. Pemetaan$$\phi :({\lambda }_1,\dots ,{\lambda }_n)\mapsto {\lambda }_1{𝐛}_1+\cdots +{\lambda }_n{𝐛}_n$$adalah suatu isomorfisme linear dari ruang vektor $F^n$ pada (onto) $V$. Dalam kata lain, $F^n$ adalah ruang koordinat dari $V$, dan rangkap-n ${\phi }^{-1}(𝐯)$ adalah vektor koordinat dari $𝐯$. Secara khusus, invers bayangan dari ${𝐛}_i$ oleh $\phi$ adalah vektor ${𝐞}_i$, yang setiap komponennya bernilai 0, kecuali komponen ke-i yang bernilai 1. Himpunan ${𝐞}_i$ membentuk suatu basis terurut bagi $F^n$, yang disebut dengan basis standar atau basis kanonik.

Perubahan basis

Templat:Main Misalkan $V$ adalah ruang vektor berdimensi $n$ atas lapangan Templat:Math. Untuk dua basis (terurut) $B_{\text{lama}}=({𝐯}_1,\dots ,{𝐯}_n)$ dan $B_{\text{baru}}=({𝐰}_1,\dots ,{𝐰}_n)$, terkadang menguntungkan untuk menyatakan koordinat dari suatu vektor $𝐳$ atas $B_{\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{m}\mathrm{a}}$, dalam bentuk koordinat atas $B_{\mathrm{b}\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{u}}$. Hal ini secara umum dilakukan karena pembahasan melibatkan ekspresi matematika yang menggunakan koordinat lama.

Umumnya, koordinat vektor-vektor basis baru dinyatakan atas basis lama, yakni,$${𝐰}_j=\sum _{i=1}^n{a}_{i,j}{𝐯}_i.$$Jika $(x_1,\dots ,x_n)$ dan $(y_1,\dots ,y_n)$ adalah koordinat vektor $𝐳$, masing-masing atas basis lama dan atas basis baru, maka rumus perubahan basis adalah$$x_i=\sum _{j=1}^n{a}_{i,j}{y}_j,$$Untuk $i=1,\dots ,n.$ Rumus tersebut dapat ditulis lebih ringkas dengan menggunakan notasi matriks. Misalkan $𝐀$ adalah matriks dengan entri-entri Templat:Nowrap dan$$𝐱=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ ⋮\\ x_n\end{array}\right]\text{dan}𝐲=\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ ⋮\\ y_n\end{array}\right]$$adalah vektor kolom dari koordinat $𝐳$ masing-masing atas basis lama dan atas basis baru. Rumus perubahan basis dapat ditulis sebaga$$x=𝐀y.$$Rumus ini dapat dibuktikan dengan menguraikan vektor $𝐳$ pada kedua basis: di satu sisi kita memiliki$$𝐳=\sum _{i=1}^n{x}_i{𝐯}_i,$$dan di sisi lain,$$𝐳=\sum _{j=1}^n{y}_j{𝐰}_j=\sum _{j=1}^n{y}_j\sum _{i=1}^n{a}_{i,j}{𝐯}_i=\sum _{i=1}^n\left(\sum _{j=1}^n{a}_{i,j}{y}_j\right){𝐯}_i.$$Karena penguraian vektor atas suatu basis bersifat unik, kita dapatkan hubungan$$x_i=\sum _{j=1}^n{a}_{i,j}{y}_j,$$untuk Templat:Math.

Bukti bahwa semua ruang vektor memiliki basis

Misalkan $V$ adalah sebarang ruang vektor atas lapangan $F$, dan $X$ adalah himpunan semua subset yang bebas linear di $V$. Himpunan $X$ tidak kosong karena berisi himpunan kosong (yang merupakan subset dari $V$ dan bebas linear). Himpunan $X$ juga terurut parsial oleh operasi inklusi, yang dinyatakan secara umum dengan $\subseteq$.

Misalkan $Y$ adalah suatu subset dari $X$ yang terurut total oleh $\subseteq$, dan misalkan $L_Y$ adalah gabungan dari semua elemen di $Y$. Karena $(Y,\subseteq )$ terurut total, setiap subset terhingga dari $L_Y$ adalah suatu subset dari suatu elemen di $Y$, yang merupakan suatu subset bebas linear dari $V$. Akibatnya, $L_Y$ juga bersifat bebas linear, sehingga termasuk elemen dari $X$. Hal ini mengartikan $L_Y$ adalah batas atas bagi $Y$ dalam $(X,\subseteq )$: himpunan itu adalah elemen dari $X$, dan berisi semua elemen dari $Y$.

Karena $X$ tak-kosong, dan semua subset terurut total dari $(X,\subseteq )$ memiliki batas atas dalam $X$, lema Zorn menyatakan bahwa $X$ memiliki elemen maksimal. Dalam kata lain, terdapat elemen $L_{\text{max}}$ di $X$ yang memenuhi kondisi: kapanpun $L_{\text{max}}\subseteq L$ untuk suatu elemen $L$ dari $X$, maka $L=L_{\text{max}}$.

Karena $L_{\text{max}}$ elemen dari $X$, kita menyimpulkan $L_{\text{max}}$ adalah subset yang bebas linear di $V$. Sekarang kita cukup membuktikan $L_{\text{max}}$ adalah basis dari $V$.

Anggap ada suatu vektor $𝐰$ di $V$ yang tidak berada dalam rentang (span) dari $L_{\text{max}}$, maka $𝐰$ bukan menjadi elemen dari $L_{\text{max}}$. Misalkan $L_{𝐰}=L_{\text{max}}\cup \{w\}$. Himpunan ini adalah elemen dari $X$ (karena $𝐰$ tidak berada dalam rentang $L_{\text{max}}$, dan $L_{\text{max}}$ bebas linear) mengakibatkannya merupakan subset yang bebas linear di $V$. Karena $L_{\text{max}}\subseteq L_{𝐰}$ namun $L_{\text{max}}\ne L_{𝐰}$ (karena $L_{𝐰}$ mengandung $𝐰$ yang tidak ada di $L_{\text{max}}$), hal ini berkontradiksi dengan maksimalitas dari $L_{\text{max}}$. Alhasil, $L_{\text{max}}$ merentang $V$.

Kita dapatkan $L_{\text{max}}$ bebas linear dan merentang $V$, menjadikannya sebagai basis bagi $V$ dan membuktikan bahwa semua ruang vektor memiliki basis. Bukti ini membutuhkan lema Zorn, yang setara dengan aksioma pemilihan. Kebalikan dari hubungan di atas juga telah dibuktikan, bahwa jika semua ruang vektor memiliki basis, maka aksioma pemilihan benar. Akibatnya, dua pernyataan ini bersifat setara.

Referensi

Referensi umum

• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation

Referensi sejarah

• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation, reprint: Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation
• Templat:Citation

Pranala luar

• Video pembelajaran dari Khan Academy (bahasa Inggris)
  • Introduction to bases of subspaces
  • Proof that any subspace basis has same number of elements
• Templat:Cite web
• Templat:Springer