Kekuatan MATLAB terletak pada operasi matematis vektor dan matriksnya. Section ini membahas aljabar linear inti: transpose, inverse, determinant, rank, eigenvalues, hingga penyelesaian sistem persamaan linear. Ditutup dengan vectorization sebagai cara berpikir MATLAB dan pengenalan Symbolic Math Toolbox untuk matematika eksak.

# Operasi Aritmetika

Bedakan aritmetika matriks penuh dan elemen-per-elemen di MATLAB beserta pembagian kiri dan kanan.

Buka → # Aljabar Linear

Pahami peta jalan aljabar linear MATLAB: fungsi inti, konsep vektor-matriks, dan alur analisisnya.

Buka → # Transpose dan Inverse

Gunakan transpose dan inverse matriks: operator quote, transpose non-konjugat, dan kapan inverse sebaiknya dihindari.

Buka → # Determinant dan Rank

Uji sifat matriks dengan determinant, rank, dan kondisi singular beserta makna geometrisnya.

Buka → # Eigenvalues dan Eigenvectors

Hitung eigenvalue dan eigenvector dengan eig dan baca maknanya untuk sistem dinamis dan analisis data.

Buka → # Sistem Persamaan Linear

Selesaikan Ax = b dengan backslash operator dan bandingkan terhadap inverse serta linsolve.

Buka → # Vectorization

Ganti loop dengan operasi vektor: pola vectorization inti yang membuat kode MATLAB ringkas dan cepat.

Buka → # Numerical Precision

Pahami presisi floating point IEEE 754 di MATLAB: eps, round-off, dan cara membandingkan angka hampir sama.

Buka → # Pengenalan Symbolic Math

Kenalkan komputasi simbolik dengan sym dan solve: solusi eksak, aljabar simbolik, dan batasnya.

Buka →