MASALAH INTERPOLASI 1-D DAN 2-D

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MASALAH INTERPOLASI 1-D DAN 2-D"

Transkripsi

1 MASALAH INTERPOLASI 1-D DAN 2-D Hendra Gunawan ITB Bandung Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, Indonesia Seminar Nasional Analisis Matematika IV 16 April 2011

2 Outline 1 Masalah Interpolasi 1-D Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi 2 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev 3

3 Interpolasi Linear Masalah Interpolasi 1-D Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Diberikan dua titik x 0 dan x 1 di R dengan x 0 < x 1, dan dua bilangan c 0, c 1 R, terdapat tepat sebuah garis lurus y = mx + k = f(x) sehingga f(x i ) = c i, i = 0, 1.

4 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi.

5 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi.

6 Interpolasi Linear Bagian demi Bagian Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Diberikan n titik x i R dan n bilangan c i R, i = 1,..., n, interpolan yang paling trivial adalah fungsi linear bagian demi bagian yang menghubungkan titik-titik (x i, c i ) tersebut.

7 Interpolasi Polinomial Masalah Interpolasi 1-D Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Diberikan tiga titik berbeda x 0, x 1 dan x 2 di R, dan tiga bilangan c 0, c 1, c 2 R, terdapat tepat sebuah parabola y = f(x) = ax 2 + bx + c sehingga f(x i ) = c i, i = 0, 1, 2.

8 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Secara umum, diberikan n + 1 titik berbeda x i R dan n + 1 bilangan real c i, terdapat tepat sebuah polinom berderajat n f(x) = a 0 + a 1 x + + a n x n yang grafiknya melalui titik-titik (x i, c i ), i = 1,..., n.

9 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Keluarga fungsi {1, x,..., x n } dapat dipakai untuk menyelesaikan masalah interpolasi f(x i ) = c i, i = 0, 1,..., n, dengan x 0 < x 1 < < x n dan c i R sembarang. Apa kuncinya? Apakah karena {1, x,..., x n } bebas linear (selain banyak fungsinya sama dengan banyak data yang diberikan)?

10 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Bagaimana bila kita gunakan {1, x 2 } untuk menyelesaikan masalah interpolasi f( 1) = c 0, f(1) = c 1. Jika c 0 = c 1, maka terdapat banyak solusi, yakni semua fungsi f yang berbentuk f(x) = c 0 [λ + (1 λ)x 2 ]. Jika c 0 c 1, maka berapapun λ, µ R, fungsi f(x) = λ + µx 2 tidak akan menginterpolasi data tersebut.

11 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Mengapa {1, x 2 } gagal? Secara umum, misalkan kita ingin mencari f(x) = λ + µx 2 sehingga f(x i ) = c i, i = 0, 1. Maka, kita berhadapan dengan sistem persamaan λ + µx 2 i = c i, i = 0, 1. Eksistensi solusi sistem ini tergantung pada nilai determinan 1 x2 0 1 x 2 = x2 1 x Karena determinan mungkin bernilai nol, eksistensi solusi tidak dijamin. Kalaupun eksis, ketunggalan tidak dipenuhi.

12 Determinan Vandermonde Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Jadi kunci yang membuat {1, x,..., x n } dapat selalu menyelesaikan masalah interpolasi f(x i ) = c i, i = 0, 1,..., n, bukan karena mereka bebas linear, tapi karena 1 x 0 x n 0 1 x 1 x n = i x j ) 0.. j<i(x 1 x n x n n Determinan ini dikenal sebagai determinan Vandermonde.

13 Sistem Chebyshev Masalah Interpolasi 1-D Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Keluarga fungsi {φ 1,..., φ n } disebut sistem Chebyshev pada A R apabila det[φ j (x i )] 0 untuk sembarang x 1 < < x n di A. Contoh. {1, x,..., x n } merupakan sistem Chebyshev pada R.

14 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Contoh lainnya Keluarga fungsi {sin πx,..., sin nπx} merupakan sistem Chebyshev pada (0, 1), sementara {1, cos πx,..., cos nπx} merupakan sistem Chebyshev pada [0, 1], dengan det[sin jπx i ] = 2 n(n 1)/2 n sin πx i (cos πx i cos πx j ). i=1 j<i det[cos jπx i ] = 2 n(n 1)/2 j<i(cos πx i cos πx j ). [Fajar Yuliawan (ITB)]

15 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Akibat. Jika {φ 1,..., φ n } adalah sistem Chebyshev pada A, maka untuk setiap x 1 < < x n di A dan sembarang bilangan c 1,..., c n R masalah interpolasi f(x i ) = c i, i = 1,..., n, mempunyai solusi tunggal f(x) = n α i φ i (x). i=1

16 Polinom Lagrange Masalah Interpolasi 1-D Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Dengan menggunakan {1, x,..., x n } sebagai sistem Chebyshev, masalah interpolasi f(x i ) = c i, i = 0, 1,..., n mempunyai solusi tunggal f(x) = n α i x i. i=0 Lagrange menemukan bahwa f dapat dinyatakan sebagai f(x) = n c i φ i (x) i=0 dengan φ i (x) := j i x x j x i x j. Perhatikan bahwa φ i (x i ) = 1 dan φ i (x j ) = 0 untuk j i.

17 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Masalah interpolasi secara umum dapat dinyatakan sebagai L i f = c i, i = 1,..., n, dengan L i menyatakan fungsional linear (yang memetakan fungsi f secara linear ke suatu bilangan L i f) dan c i R. Contoh. L i f = f(x i ) = nilai f di x i. L i f = b a xi f(x) dx = momen ke-i dari f pada [a, b]. L i f = f (i) (c) = turunan ke-i dari f di c.

18 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Bila kita gunakan {v 1,..., v n } sebagai basis untuk ruang interpolannya, maka sistem persamaan L i f = n a j L i v j = c j, i = 1,..., n, j=1 akan mempunyai solusi tunggal f = n a j v j jika dan hanya jika j=1 det[l i v j ] 0.

19 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Contoh. Masalah interpolasi momen L i f = 1 0 x i f(x) dx = c i, i = 0, 1,..., n, mempunyai solusi tunggal f(x) = n a i x i jika dan hanya jika det[l i v j ] = 1 i=0 0 dx 1 0 x dx x dx x2 dx xn dx 1 0 xn+1 dx 0 xn dx 0 xn+1 dx 1 0 x2n dx 0. (Di sini kita menggunakan v i (x) = x i, i = 0, 1,..., n sebagai basis untuk ruang interpolannya.)

20 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Perhatikan bahwa det[l i v j ] = v 0, v 0 v 0, v 1 v 0, v n v 1, v 0 v 1, v 1 v 1, v n v n, v 0 v n, v 1 v n, v n, dengan v i, v j := 1 0 v i(x)v j (x) dx.

21 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Determinan Gram Determinan tadi merupakan determinan Gram, yang dijamin tidak nol karena {v 0, v 1,..., v n } = {1, x,..., x n } bebas linear. (Secara geometris, determinan Gram di atas menyatakan kuadrat volume paralelpipedium yang direntang oleh v 0, v 1,..., v n.) Jadi masalah interpolasi momen L i f = 1 0 x i f(x) dx = c i, i = 0, 1,..., n, dijamin mempunyai solusi tunggal berbentuk f(x) = a i x i.

22 Who s who.. Masalah Interpolasi 1-D Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Masalah interpolasi telah dipelajari cukup lama, setidaknya sejak Newton (1675) dan Taylor (17xx), yang diikuti oleh Lagrange (1795), Legendre (17xx), Gauss, (18xx), Chebyshev (18xx), Lebesgue (18xx), Erdös (19xx), dst. Masalah interpolasi 2-D dipelajari antara lain oleh Zakhor pada akhir 1980-an [8, 9]. Pada 2005, Alghofari [1] mempelajari masalah interpolasi yang meminimumkan energi fungsional tertentu. Hasil Alghofari diperluas oleh Gunawan dkk dalam 3 tahun terakhir [2, 3, 7].

23 Masalah Interpolasi k Titik Bentuk Umum Masalah Interpolasi Sebagai ilustrasi, fungsi f : [0, 1] R yang mengenterpolasi (x i, c i ), i = 1,..., n, pada pita [0, 1] R, dan meminimumkan energi potensial beban aksial E 1 := 1 0 f (x) 2 dx adalah fungsi linear bagian demi bagian yang menghubungkan n titik tersebut. Bila fungsinya harus meminimumkan kurvatur E 2 := 1 0 f (x) 2 dx, maka interpolannya merupakan fungsi kubik bagian demi bagian (lihat [2]).

24 Interpolasi 2-D Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Diberikan data berupa nilai c i di titik-titik p i = (x i, y i ), i = 1,..., N, pada D R 2, ingin dicari fungsi u = f(x, y) sehingga f(p i ) = c i, i = 1,..., N.

25 Interpolasi Polinomial 2-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Sebagai contoh, diberikan tiga titik (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ), (x 3, y 3 ) di R 2 dan tiga bilangan c 1, c 2, c 3 R, kita ingin tahu apakah terdapat tepat sebuah polinom dua peubah u = a + bx + cy sehingga Jawabannya TIDAK SELALU. u(x i, y i ) = c i, i = 1, 2, 3.

26 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Perhatikan determinan 1 x 1 y 1 1 x 2 y 2 1 x 3 y 3 = 1 x 1 y 1 0 x 2 x 1 y 2 y 1 0 x 3 x 1 y 3 y 1. Bila (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ) dan (x 3, y 3 ) segaris, maka determinan di atas bernilai nol (karena (x 3 x 1 )/(x 2 x 1 ) = (y 3 y 1 )/(y 2 y 1 )). Jadi eksistensi polinom u = a + bx + cy yang menginterpolasi ketiga titik tersebut tidak dijamin. Kalaupun eksis, tidak tunggal.

27 Sistem Chebyshev pada R 2? Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Bila kita mempunyai dua sistem Chebyshev, sebutlah Φ := {φ 1,..., φ m } dan Ψ := {ψ 1,..., ψ n }, apakah hasilkali tensornya, yakni {φ i (x)ψ j (y) : i = 1,..., m; j = 1,..., n}, membentuk sistem Chebyshev pada R 2? Dalam perkataan lain, diberikan mn titik di R 2, apakah senantiasa terdapat u = i j a ijφ i (x)ψ j (y) yang menginterpolasi data pada mn titik tersebut? Jawabannya NEGATIF. Hasil kali tensor dari dua buah sistem Chebyshev pada R secara umum bukan merupakan sistem Chebyshev pada R 2.

28 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Sebagai contoh, {φ 1 (x) := 1, φ 2 (x) := x} merupakan sistem Chebyshev pada R, namun {φ i (x)φ j (y) : i, j = 1, 2} = {1, x, y, xy} bukan merupakan sistem Chebyshev pada R 2 : Diberikan empat titik sembarang, tidak dijamin ada u = i j a ijφ i (x)φ j (y) yang menginterpolasi data pada empat titik tersebut.

29 Walau Demikian..[3] Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Teorema. Misal P := {p i = (x i, y i ) : i = 1,..., N} membentuk grid persegipanjang m n pada R 2, yakni P dapat dituliskan ulang sebagai {(x i, y j ) : i = 1,..., m; j = 1,..., n} dengan m n = N, a x 1 < < x m b, dan c y 1 < < y n d. Misal Φ := {φ 1,..., φ m } dan Ψ := {ψ 1,..., ψ n } berturut-turut adalah sistem Chebyshev pada [a, b] dan [c, d]. Maka, masalah interpolasi f(x i, y j ) = c ij, i = 1,..., m; j = 1,..., n, mempunyai solusi tunggal u = m i=1 j=1 n a ij φ i (x)ψ j (y).

30 Ide Pembuktian Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Sistem persamaan yang terkait dengan masalah interpolasi tadi adalah Ma = c dengan M = [φ k (x i )] [ψ l (y j )], yang merupakan hasil kali Kronecker dari matriks pertama yang terkait dengan sistem Chebyshev Φ dan matriks kedua yang terkait dengan sistem Chebyshev Ψ. Karena det M = ( det[φ k (x i )] ) n( det[ψl (y j )] ) m dan kedua determinan di ruas kanan tidak nol, maka det M 0, sehingga sistem persamaan di atas pasti mempunyai solusi tunggal.

31 Hasil Kali Kronecker Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Hasil kali Kronecker dari dua matriks M 1 := [a ij ] m m and M 2 := [b kl ] n n didefinisikan sebagai a 11 M 2 a 12 M 2 a 1m M 2 a 21 M 2 a 22 M 2 a 2m M 2 M 1 M 2 := a m1 M 2 a m2 M 2 a mm M 2 dengan p = mn. Fakta [6]. det M 1 M 2 = (det M 1 ) n (det M 2 ) m. p p

32 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Contoh. Misal kita ingin menginterpolasi data ( 1 4, 1 4, 1 2 ), ( 1 4, 1 2, 1), ( 1 4, 3 4, 2), ( 1 2, 1 4, 1), ( 1 2, 1 2, 2), ( 1 2, 3 4, 1), ( 3 4, 1 4, 1 2 ), ( 3 4, 1 2, 1), ( 3 4, 3 4, 1). Perhatikan bahwa titik-titik yang terkait dengan data tersebut membentuk grid persegi 3 3 pada (0, 1) (0, 1):.

33 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Jika kita menggunakan sistem Chebyshev {sin πx, sin 2πx, sin 3πx} dan {1, cos πy, cos 2πy}, maka interpolan-nya berbentuk u(x, y) =a 11 sin πx + a 12 sin πx cos πy + a 13 sin πx cos 2πy + a 21 sin 2πx + a 22 sin 2πx cos πy + a 23 sin 2πx cos 2πy + a 31 sin 3πx + a 32 sin 3πx cos πy + a 33 sin 3πx cos 2πy.

34 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Sistem persamaannya dapat disederhanakan dengan OBE menjadi

35 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Kita peroleh ( ) 2 u(x, y) = sin πx sin πx cos πy 1 sin πx cos 2πy sin 2πx 4 sin 2πx cos πy + 1 sin 2πx cos 2πy 4 ( ) sin 3πx sin 3πx cos πy + 1 sin 3πx cos 2πy 2 sebagai interpolan yang dikehendaki.

36 Lebih Jauh.. Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Misal G = {(a i, b i, c i ) : i = 1, 2,..., N} himpunan titik di A 1 A 2 R, dan H = {(x i, y j ) : i = 1,..., m; j = 1,..., n} adalah grid persegipanjang minimal yang memuat {(a i, b i ) : i = 1,..., N}. Di sini kita asumsikan bahwa {(a i, b i ) : i = 1,..., N} sendiri bukan grid persegipanjang, sehingga N < mn. Misal {φ 1,..., φ m } dan {ψ 1,..., ψ n } adalah sistem Chebyshev pada A 1 dan A 2 berturut-turut. Maka kita dapat menggunakan u(x, y) = m n a ij φ i (x)ψ j (y) (1) i=1 j=1 sebagai interpolan G.

37 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Substitusikan titik-titik pada G ke persamaan (1), kita peroleh sistem persamaan dengan N persamaan dan mn variabel. Karena rank matriksnya sama dengan N < mn, maka sistem mempunyai banyak solusi. Dalam hal ini terdapat banyak nilai a ij yang akan menjadikan fungsi u pada (1) sebagai interpolan G.

38 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Contoh. Misalkan kita ingin menginterpolasi data ( 1 4, 1 2, 2), ( 1 4, 3 4, 1), ( 1 2, 1 4, 2), ( 1 2, 1 2, 3), ( 1 2, 3 4, 2), ( 3 4, 1 4, 1), ( 3 4, 1 2, 2). Titik-titik yang terkait dengan data di atas termuat dalam grid persegi 3 3 pada (0, 1) (0, 1):

39 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Jika kita gunakan {sin πx, sin 2πx, sin 3πx} dan {1, cos πy, cos 2πy} sebagai sistem Chebyshev, maka interpolan-nya berbentuk u(x, y) =a 11 sin πx + a 12 sin πx cos πy + a 13 sin πx cos 2πy + a 21 sin 2πx + a 22 sin 2πx cos πy + a 23 sin 2πx cos 2πy + a 31 sin 3πx + a 32 sin 3πx cos πy + a 33 sin 3πx cos 2πy.

40 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Substitusikan data dan sederhanakan sistemnya dengan OBE:

41 Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Salah satu interpolan yang memenuhi sistem persamaan ini adalah: ( ) 1 1 ( ) u(x, y) = 2 + sin πx sin πx cos 2πy sin 2πx 2 2 ( ) sin 2πx cos 2πy. 2

42 Catatan Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Sebagian hasil yang disajikan merupakan hasil penelitian bersama dengan E. Rusyaman (Unpad). Hasil-hasil tersebut telah pula diperumum ke dimensi N oleh L. Ambarwati (Mhs S3 MA-ITB). Selain itu, ditemukan pula bahwa polinom dua peubah berderajat n selalu dapat menginterpolasi data pada 1 2 (n + 1)(n + 2) titik yang membentuk grid segitiga. Sebagian hasil penelitian ini telah dikirim ke beberapa jurnal di dalam dan luar negeri, dan sebagian lainnya masih sedang dalam proses penulisan.

43 Ucapan Terimakasih Masalah Interpolasi 1-D Interpolasi Polinomial Hasil Kali Tensor Dua Sistem Chebyshev Penelitian ini didanai oleh Program Penguatan Riset Institusi Tahun 2010/2011.

44 A.R. Alghofari (2005), Problem in Analysis Related to Satellites, Ph.D. Thesis, UNSW, Sydney, Australia. H. Gunawan, F. Pranolo, E. Rusyaman (2008), An interpolation method that minimizes an energy integral of fractional order, in D. Kapur (Ed.): Asian Symposium on Computer Mathematics 2007, LNAI 5081, , Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. H. Gunawan, E. Rusyaman, L. Ambarwati (2009), Surfaces with prescribed nodes and minimum energy integral of fractional order, submitted. G.B. Lorenz (1966), Approximation of Functions, AMS Chelsea Publishing, USA. C.W. Patty (1993), Foundation of Topology, PWS Publishing Company, USA.

45 C.R. Rao and M.B. Rao (1998), Matrix Algebra and Its Applications to Statistics and Econometric, World Scientific, Singapore. E. Rusyaman, H. Gunawan, A.K. Supriatna, R.E. Siregar (2010), Eksistensi interpolan sinusoida berdimensi dua (in Indonesian), J. Mat. Sains. A. Zakhor (1987), Reconstruction of Multidimensional Signals from Multiple Level Threshold Crossings, Ph.D. Dissertation, MIT, USA. A. Zakhor and G. Alvstad (1992), Two-dimensional polynomial interpolation from nonuniform samples, IEEE Trans. Signal Processing 40,

9. Teori Aproksimasi

9. Teori Aproksimasi 44 Hendra Gunawan 9 Teori Aproksimasi Mulai bab ini tema kita adalah aproksimasi fungsi dan interpolasi Diberikan sebuah fungsi f, baik secara utuh ataupun hanya beberapilai di titik-titik tertentu saja,

Lebih terperinci

(MS.2) KEKONVERGENAN BARISAN FUNGSI TURUNAN BERORDE FRAKSIONAL

(MS.2) KEKONVERGENAN BARISAN FUNGSI TURUNAN BERORDE FRAKSIONAL (MS.2) KEKONVERGENAN BARISAN FUNGSI TURUNAN BERORDE FRAKSIONAL Endang Rusyaman, Kankan Parmikanti, Iin Irianingsih Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 21 Jatinangor

Lebih terperinci

Model Regresi Energi Potensial Minimum pada Permukaan Hasil Interpolasi

Model Regresi Energi Potensial Minimum pada Permukaan Hasil Interpolasi Jurnal Matematika Integratif ISSN 141-6184 Volume 10 No, Oktober 014, pp 77-84 Model Regresi Energi Potensial Minimum pada Permukaan Hasil Interpolasi Endang Rusyaman, Ema Carnia, Kankan Parmikanti Program

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

6 Sistem Persamaan Linear

6 Sistem Persamaan Linear 6 Sistem Persamaan Linear Pada bab, kita diminta untuk mencari suatu nilai x yang memenuhi persamaan f(x) = 0. Pada bab ini, masalah tersebut diperumum dengan mencari x = (x, x,..., x n ) yang secara sekaligus

Lebih terperinci

Catatan Kuliah MA1123 Kalkulus Elementer I

Catatan Kuliah MA1123 Kalkulus Elementer I Catatan Kuliah MA1123 Kalkulus Elementer I Oleh Hendra Gunawan, Ph.D. Departemen Matematika ITB Sasaran Belajar Setelah mempelajari materi Kalkulus Elementer I, mahasiswa diharapkan memiliki (terutama):

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

Course Note Numerical Method : Interpolation

Course Note Numerical Method : Interpolation Course Note Numerical Method : Interpolation Pengantar Interpolasi. Kalimat y = f(x), xo x xn adalah kalimat yang mengkorespondensikan setiap nilai x di dalam interval x0 x xn dengan satu atau lebih nilai-nilai

Lebih terperinci

MA1201 KALKULUS 2A Do maths and you see the world

MA1201 KALKULUS 2A Do maths and you see the world Catatan Kuliah MA20 KALKULUS 2A Do maths and you see the world disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 203 Catatan kuliah ini ditulis

Lebih terperinci

MA5032 ANALISIS REAL

MA5032 ANALISIS REAL (Semester I Tahun 2011-2012) Dosen FMIPA - ITB E-mail: hgunawan@math.itb.ac.id. August 16, 2011 Pada bab ini anda diasumsikan telah mengenal dengan cukup baik bilangan asli, bilangan bulat, dan bilangan

Lebih terperinci

dimana a 1, a 2,, a n dan b adalah konstantakonstanta

dimana a 1, a 2,, a n dan b adalah konstantakonstanta Persamaan linear adalah persamaan dimana peubahnya tidak memuat eksponensial, trigonometri (seperti sin, cos, dll.), perkalian, pembagian dengan peubah lain atau dirinya sendiri. Secara umum persamaan

Lebih terperinci

DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT

DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT DASAR-DASAR TEORI RUANG HILBERT Herry P. Suryawan 1 Geometri Ruang Hilbert Definisi 1.1 Ruang vektor kompleks V disebut ruang hasilkali dalam jika ada fungsi (.,.) : V V C sehingga untuk setiap x, y, z

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa pengertian dari optimasi bersyarat dengan kendala persamaan menggunakan multiplier lagrange serta penerapannya yang akan digunakan sebagai landasan

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

8. Deret Fourier yang Diperumum dan Hampiran Terbaik di L 2 (a, b)

8. Deret Fourier yang Diperumum dan Hampiran Terbaik di L 2 (a, b) 8. Deret Fourier yang Diperumum dan Hampiran Terbaik di L (a, b) 8.1 Deret Fourier yang Diperumum Jika {ϕ n } 1 adalah basis ortonormal untuk L (a, b) dan f L (a, b), maka f, ϕ n disebut koefisien Fourier

Lebih terperinci

OSN MATEMATIKA SMA Hari 1 Soal 1. Buktikan bahwa untuk sebarang bilangan asli a dan b, bilangan. n = F P B(a, b) + KP K(a, b) a b

OSN MATEMATIKA SMA Hari 1 Soal 1. Buktikan bahwa untuk sebarang bilangan asli a dan b, bilangan. n = F P B(a, b) + KP K(a, b) a b OSN MATEMATIKA SMA Hari 1 Soal 1. Buktikan bahwa untuk sebarang bilangan asli a dan b, bilangan adalah bilangan bulat genap tak negatif. n = F P B(a, b + KP K(a, b a b Solusi. Misalkan d = F P B(a, b,

Lebih terperinci

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk :

Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk : Persamaan Linear Sebuah garis dalam bidang xy bisa disajikan secara aljabar dengan sebuah persamaan berbentuk : a x + a y = b Persamaan jenis ini disebut sebuah persamaan linear dalam peubah x dan y. Definisi

Lebih terperinci

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT

Pertemuan Ke 2 SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST.,MT Pertemuan Ke SISTEM PERSAMAAN LINEAR (SPL) By SUTOYO,ST,MT Pendahuluan Suatu sistem persamaan linier (atau himpunan persaman linier simultan) adalah satu set persamaan dari sejumlah unsur yang tak diketahui

Lebih terperinci

PEMBENTUKAN POLINOMIAL ORTOGONAL MENGGUNAKAN PERSAMAAN INTEGRAL NONLINEAR. Susilawati 1 ABSTRACT

PEMBENTUKAN POLINOMIAL ORTOGONAL MENGGUNAKAN PERSAMAAN INTEGRAL NONLINEAR. Susilawati 1 ABSTRACT PEMBENTUKAN POLINOMIAL ORTOGONAL MENGGUNAKAN PERSAMAAN INTEGRAL NONLINEAR Susilawati 1 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kampus Binawidya

Lebih terperinci

Interpolasi. Metode Numerik POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

Interpolasi. Metode Numerik POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA Interpolasi Metode Numerik Zulhaydar Fairozal Akbar zfakbar@pens.ac.id 2017 TOPIK Pengenalan

Lebih terperinci

Part II SPL Homogen Matriks

Part II SPL Homogen Matriks Part II SPL Homogen Matriks SPL Homogen Bentuk Umum SPL homogen dalam m persamaan dan n variabel x 1, x 2,, x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0 a m1 x 1 + a

Lebih terperinci

Fourier Analysis & Its Applications in PDEs - Part II

Fourier Analysis & Its Applications in PDEs - Part II Fourier Analysis & Its Applications in PDEs Hendra Gunawan http://personal.fmipa.itb.ac.id/hgunawan/ Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA WIDE 2010 5-6 August

Lebih terperinci

Mata Pelajaran Wajib. Disusun Oleh: Ngapiningsih

Mata Pelajaran Wajib. Disusun Oleh: Ngapiningsih Mata Pelajaran Wajib Disusun Oleh: Ngapiningsih Disklaimer Daftar isi Disklaimer Powerpoint pembelajaran ini dibuat sebagai alternatif guna membantu Bapak/Ibu Guru melaksanakan pembelajaran. Materi powerpoint

Lebih terperinci

0. Pendahuluan. 0.1 Notasi dan istilah, bilangan kompleks

0. Pendahuluan. 0.1 Notasi dan istilah, bilangan kompleks 0. Pendahuluan Analisis Fourier mempelajari berbagai teknik menganalisis sebuah fungsi dengan menguraikannya sebagai deret atau integral fungsi tertentu (yang sifat-sifatnya telah kita kenal dengan baik,

Lebih terperinci

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Vol. 8, No.1, 1-11, Juli 2011 Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Nur Erawati, Azmimy Basis Panrita Abstrak Teorema Cayley-Hamilton menyatakan bahwa setiap matriks bujur sangkar memenuhi persamaan

Lebih terperinci

Interpretasi Geometri Dari Sebuah Determinan

Interpretasi Geometri Dari Sebuah Determinan Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol No Juli 5 ISSN 46-454 Interpretasi Geometri Dari Sebuah Determinan Riska Yeni Syamsudhuha M D H Gamal 3 Jurusan Matematika Fakultas Mipa Universitas Riau Jl HR

Lebih terperinci

BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu

BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu BAB II SISTEM PERSAMAAN LINEAR Sistem persamaan linear ditemukan hampir di semua cabang ilmu pengetahuan. Di bidang ilmu ukur, diperlukan untuk mencari titik potong dua garis dalam satu bidang. Di bidang

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

KALKULUS BAB II FUNGSI, LIMIT, DAN KEKONTINUAN. DEPARTEMEN TEKNIK KIMIA Universitas Indonesia

KALKULUS BAB II FUNGSI, LIMIT, DAN KEKONTINUAN. DEPARTEMEN TEKNIK KIMIA Universitas Indonesia KALKULUS BAB II FUNGSI, LIMIT, DAN KEKONTINUAN DEPARTEMEN TEKNIK KIMIA Universitas Indonesia BAB II. FUNGSI, LIMIT, DAN KEKONTINUAN Fungsi dan Operasi pada Fungsi Beberapa Fungsi Khusus Limit dan Limit

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II )

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II ) SISTEM PERSAMAAN LINEAR ( BAGIAN II ) D. FAKTORISASI MATRIKS D2 2. METODE ITERASI UNTUK MENYELESAIKAN SPL D3 3. NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN D4 4. POWER METHOD Beserta contoh soal untuk setiap subbab 2

Lebih terperinci

Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut:

Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut: Bagian 5. RUANG VEKTOR 5.1 Lapangan (Field) Suatu himpunan tak kosong F dengan operasi penjumlahan dan perkalian, dikatakan sebagai field jika untuk setiap,, memenuhi sifat-sifat berikut: 1. dan 2., 3.,

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR Bentuk umum persamaan linear dengan n peubah diberikan sebagai berikut : a1 x1 + a2 x2 +... + an xn = b ; a 1, a 2,..., a n R merupakan koefisien dari persamaaan dan x 1,

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 16 Oktober 2013

Hendra Gunawan. 16 Oktober 2013 MA1101 MATEMATIKA 1A Hendra Gunawan Semester I, 2013/2014 16 Oktober 2013 Latihan (Kuliah yang Lalu) 1. Diketahui g(x) = x 3 /3, x є [ 2,2]. Hitung nilai rata rata g pada [ 2,2] dan tentukan c є ( 2,2)

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Efektivitas Efektivitas berasal dari kata efektif, yang merupakan kata serapan dari bahasa Inggris yaitu effective yang artinya berhasil. Menurut kamus ilmiah popular, efektivitas

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

Interpolasi Polinom dan Applikasi pada Model Autoregresif

Interpolasi Polinom dan Applikasi pada Model Autoregresif Interpolasi Polinom dan Applikasi pada Model Autoregresif Rio Cahya Dwiyanto 13506041 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

Kalkulus Multivariabel I

Kalkulus Multivariabel I Maksimum, Minimum, dan Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Titik Kritis Misalkan p = (x, y) adalah sebuah titik peubah dan p 0 = (x 0, y 0 ) adalah sebuah titik tetap pada bidang berdimensi dua

Lebih terperinci

LOGO MAM 4121 KALKULUS 1. Dr. Wuryansari Muharini K.

LOGO MAM 4121 KALKULUS 1. Dr. Wuryansari Muharini K. LOGO MAM 4121 KALKULUS 1 Dr. Wuryansari Muharini K. BAB I. PENDAHULUAN SISTEM BILANGAN REAL, NOTASI SELANG, dan NILAI MUTLAK PERTAKSAMAAN SISTEM KOORDINAT GRAFIK PERSAMAAN SEDERHANA www.themegallery.com

Lebih terperinci

Ruang Norm-n Berdimensi Hingga

Ruang Norm-n Berdimensi Hingga Jurnal Matematika Integratif. Vol. 3, No. 2 (207), pp. 95 04. p-issn:42-684, e-issn:2549-903 doi:0.2498/jmi.v3.n2.986.95-04 Ruang Norm-n Berdimensi Hingga Moh. Januar Ismail Burhan Jurusan Matematika dan

Lebih terperinci

Kalkulus II. Diferensial dalam ruang berdimensi n

Kalkulus II. Diferensial dalam ruang berdimensi n Kalkulus II Diferensial dalam ruang berdimensi n Minggu ke-9 DIFERENSIAL DALAM RUANG BERDIMENSI-n 1. Fungsi Dua Peubah atau Lebih 2. Diferensial Parsial 3. Limit dan Kekontinuan 1. Fungsi Dua Peubah atau

Lebih terperinci

untuk i = 0, 1, 2,..., n

untuk i = 0, 1, 2,..., n RANGKUMAN KULIAH-2 ANALISIS NUMERIK INTERPOLASI POLINOMIAL DAN TURUNAN NUMERIK 1. Interpolasi linear a. Interpolasi Polinomial Lagrange Suatu fungsi f dapat di interpolasikan ke dalam bentuk interpolasi

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

Teorema Faktor. Misalkan P (x) suatu polynomial, (x k) merupakan faktor dari P (x) jika dan hanya jika P (k) = 0

Teorema Faktor. Misalkan P (x) suatu polynomial, (x k) merupakan faktor dari P (x) jika dan hanya jika P (k) = 0 Teorema faktor adalah salah satu teorema pada submateri polynomial. Teorema ini cukup terkenal dan sangat berguna untuk menyelesaikan soal - soal baik level sekolah maupun soal level olimpiade. Berikut

Lebih terperinci

PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK. Nurul Ain Farhana 1, Imran M. 2 ABSTRACT

PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK. Nurul Ain Farhana 1, Imran M. 2 ABSTRACT PEMILIHAN KOEFISIEN TERBAIK KUADRATUR KUADRAT TERKECIL DUA TITIK DAN TIGA TITIK Nurul Ain Farhana, Imran M Mahasiswa Program Studi S Matematika Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

MA2111 PENGANTAR MATEMATIKA Semester I, Tahun 2015/2016. Hendra Gunawan

MA2111 PENGANTAR MATEMATIKA Semester I, Tahun 2015/2016. Hendra Gunawan MA2111 PENGANTAR MATEMATIKA Semester I, Tahun 2015/2016 Hendra Gunawan 5 KUANTOR II: METODE MEMILIH (c) Hendra Gunawan (2015) 2 Masih Berurusan dengan Kuantor Sekarang kita akan membahas metode memilih,

Lebih terperinci

Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift

Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 1(A) 14103 Menentukan Nilai Eigen Tak Dominan Suatu Matriks Definit Negatif Menggunakan Metode Kuasa Invers dengan Shift Yuli Andriani Jurusan Matematika FMIPA,

Lebih terperinci

BAB 5 TEOREMA SISA. Menggunakan aturan sukubanyak dalam penyelesaian masalah. Kompetensi Dasar

BAB 5 TEOREMA SISA. Menggunakan aturan sukubanyak dalam penyelesaian masalah. Kompetensi Dasar Standar Kompetensi BAB 5 TEOREMA SISA Menggunakan aturan sukubanyak dalam penyelesaian masalah. Kompetensi Dasar Menggunakan algoritma pembagian sukubanyak untuk menentukan hasil bagi dan sisa pembagian

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL A. PENGERTIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL Dalam pelajaran kalkulus, kita telah berkenalan dan mengkaji berbagai macam metode untuk mendiferensialkan suatu fungsi (dasar). Sebagai

Lebih terperinci

Matematika I: APLIKASI TURUNAN. Dadang Amir Hamzah. Dadang Amir Hamzah Matematika I Semester I / 70

Matematika I: APLIKASI TURUNAN. Dadang Amir Hamzah. Dadang Amir Hamzah Matematika I Semester I / 70 Matematika I: APLIKASI TURUNAN Dadang Amir Hamzah 2015 Dadang Amir Hamzah Matematika I Semester I 2015 1 / 70 Outline 1 Maksimum dan Minimum Dadang Amir Hamzah Matematika I Semester I 2015 2 / 70 Outline

Lebih terperinci

(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66

(Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, / 66 MATRIKS Departemen Matematika FMIPA-IPB Bogor, 2012 (Departemen Matematika FMIPA-IPB) Matriks Bogor, 2012 1 / 66 Topik Bahasan 1 Matriks 2 Operasi Matriks 3 Determinan matriks 4 Matriks Invers 5 Operasi

Lebih terperinci

Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi. Metode Newton Metode Spline

Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi. Metode Newton Metode Spline Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi Metode Newton Metode Spline Pertemuan 9 : Interpolasi 2 Interpolasi Newton Polinomial Maclaurin dan polinomial Taylor menggunakan satu titik pusat, x 0 untuk

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 2, 65-70, Agustus 2001, ISSN : SYARAT PERLU LAPANGAN PEMISAH

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 2, 65-70, Agustus 2001, ISSN : SYARAT PERLU LAPANGAN PEMISAH JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol 4 No 2, 65-70, Agustus 2001, ISSN : 1410-8518 SYARAT PERLU LAPANGAN PEMISAH Bambang Irawanto Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstact Field is integral domain and is a

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6 No. 02 (2017), hal 69 76. MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR Mahmul, Mariatul Kiftiah, Yudhi

Lebih terperinci

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks

Pertemuan 1 Sistem Persamaan Linier dan Matriks Matriks & Ruang Vektor Pertemuan Sistem Persamaan Linier dan Matriks Start Matriks & Ruang Vektor Outline Materi Pengenalan Sistem Persamaan Linier (SPL) SPL & Matriks Matriks & Ruang Vektor Persamaan

Lebih terperinci

METODE BERTIPE NEWTON UNTUK AKAR GANDA DENGAN KONVERGENSI KUBIK ABSTRACT

METODE BERTIPE NEWTON UNTUK AKAR GANDA DENGAN KONVERGENSI KUBIK ABSTRACT METODE BERTIPE NEWTON UNTUK AKAR GANDA DENGAN KONVERGENSI KUBIK Risvi Ayu Imtihana 1, Asmara Karma 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Bab III terbagi menjadi tiga sub-bab, yaitu sub-bab A, sub-bab B, dan subbab

BAB III PEMBAHASAN. Bab III terbagi menjadi tiga sub-bab, yaitu sub-bab A, sub-bab B, dan subbab BAB III PEMBAHASAN Bab III terbagi menjadi tiga sub-bab, yaitu sub-bab A, sub-bab B, dan subbab C. Sub-bab A menjelaskan mengenai konsep dasar C[a, b] sebagai ruang vektor beserta contohnya. Sub-bab B

Lebih terperinci

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT)

RUANG VEKTOR. Nurdinintya Athari (NDT) 1 RUANG VEKTOR Nurdinintya Athari (NDT) RUANG VEKTOR Sub Pokok Bahasan Ruang Vektor Umum Subruang Basis dan Dimensi Basis Subruang Beberapa Aplikasi Ruang Vektor Beberapa metode optimasi Sistem kontrol

Lebih terperinci

BAGIAN KEDUA. Fungsi, Limit dan Kekontinuan, Turunan

BAGIAN KEDUA. Fungsi, Limit dan Kekontinuan, Turunan BAGIAN KEDUA Fungsi, Limit dan Kekontinuan, Turunan 51 52 Hendra Gunawan Pengantar Analisis Real 53 6. FUNGSI 6.1 Fungsi dan Grafiknya Konsep fungsi telah dipelajari oleh Gottfried Wilhelm von Leibniz

Lebih terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 Analisis Real MA3231 Analisis Real Hendra Gunawan* *http://hgunawan82.wordpress.com Analysis and Geometry Group Bandung Institute of Technology Bandung, INDONESIA Program Studi S1 Matematika ITB, Semester II 2016/2017

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema

Lebih terperinci

MBS - DTA. Sucipto UNTUK KALANGAN SENDIRI. SMK Muhammadiyah 3 Singosari

MBS - DTA. Sucipto UNTUK KALANGAN SENDIRI. SMK Muhammadiyah 3 Singosari MBS - DTA Sucipto UNTUK KALANGAN SENDIRI SMK Muhammadiyah Singosari SERI : MBS-DTA FUNGSI STANDAR KOMPETENSI Siswa mampu memecahkan masalah yang berkaitan dengan fungsi, persamaan fungsi linear dan fungsi

Lebih terperinci

BAB 4 KEKONSISTENAN PENDUGA DARI FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN WAKTU TUNGGU DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT

BAB 4 KEKONSISTENAN PENDUGA DARI FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN WAKTU TUNGGU DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT 29 BAB 4 KEKONSISTENAN PENDUGA DARI FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN WAKTU TUNGGU DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT 4.1 Perumusan Penduga Misalkan adalah proses Poisson nonhomogen

Lebih terperinci

TEOREMA SISA 1. Nilai Sukubanyak Tugas 1

TEOREMA SISA 1. Nilai Sukubanyak Tugas 1 TEOREMA SISA 1. Nilai Sukubanyak Apa yang dimaksud sukubanyak (polinom)? Ingat kembali bentuk linear seperti 2x + 1 atau bentuk kuadrat 2x 2-3x + 5 dan juga bentuk pangkat tiga 2x 3 x 2 + x 7. Bentuk-bentuk

Lebih terperinci

Pengintegralan Fungsi Rasional

Pengintegralan Fungsi Rasional Pengintegralan Fungsi Rasional Ahmad Kamsyakawuni, M.Kom Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jember 25 Maret 2014 Pengintegralan Fungsi Rasional 1 Pengintegralan Fungsi Rasional 2

Lebih terperinci

Kalkulus 2. Teknik Pengintegralan ke - 3. Tim Pengajar Kalkulus ITK. Institut Teknologi Kalimantan. Januari 2018

Kalkulus 2. Teknik Pengintegralan ke - 3. Tim Pengajar Kalkulus ITK. Institut Teknologi Kalimantan. Januari 2018 Kalkulus 2 Teknik Pengintegralan ke - 3 Tim Pengajar Kalkulus ITK Institut Teknologi Kalimantan Januari 2018 Tim Pengajar Kalkulus ITK (Institut Teknologi Kalimantan) Kalkulus 2 Januari 2018 1 / 27 Daftar

Lebih terperinci

Ketaksamaan Cauchy-Schwarz, Ketaksamaan Bessel, dan Kesamaan Parseval di Ruang n-hasilkali Dalam Baku. Hendra Gunawan

Ketaksamaan Cauchy-Schwarz, Ketaksamaan Bessel, dan Kesamaan Parseval di Ruang n-hasilkali Dalam Baku. Hendra Gunawan Ketaksamaan Cauchy-Schwarz, Ketaksamaan Bessel, dan Kesamaan Parseval di Ruang n-hasilkali Dalam Baku Hendra Gunawan Departemen Matematika, ITB, Bandung 40132 hgunawan@dns.math.itb.ac.id 1 Abstrak Beberapa

Lebih terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN NILAI MUTLAK

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN NILAI MUTLAK Nama Siswa LEMBAR AKTIVITAS SISWA PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN NILAI MUTLAK : Kelas : KOMPETENSI DASAR: 3.2 Mendeskripsikan dan menganalisis konsep nilai mutlak dalam persamaan dan pertidaksamaan serta

Lebih terperinci

APROKSIMASI FUNGSI SINUS DAN KOSINUS SEBAGAI KOMBINASI LINEAR DARI FUNGSI EKSPONENSIAL MUHAMMAD ADAM AZHARI

APROKSIMASI FUNGSI SINUS DAN KOSINUS SEBAGAI KOMBINASI LINEAR DARI FUNGSI EKSPONENSIAL MUHAMMAD ADAM AZHARI APROKSIMASI FUNGSI SINUS DAN KOSINUS SEBAGAI KOMBINASI LINEAR DARI FUNGSI EKSPONENSIAL MUHAMMAD ADAM AZHARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

Sistem-sistem Persamaan (Linear dan Non Linear)

Sistem-sistem Persamaan (Linear dan Non Linear) Sistem-sistem Persamaan (Linear dan Non Linear) Pendekatan Menu Restoran Oleh: Drs. Turmudi, M.Ed., M.Sc., Ph.D. 27 Bab 3 Sistem-Sistem Persamaan A. Pengantar Di dalam Aljabar representasi suatu besaran

Lebih terperinci

PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva

PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2013/2014 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Pencocokan Kurva Permasalahan dan

Lebih terperinci

Edisi Juni 2011 Volume V No. 1-2 ISSN SIFAT-SIFAT RUANG HASIL KALI DALAM-n KOMPLEKS

Edisi Juni 2011 Volume V No. 1-2 ISSN SIFAT-SIFAT RUANG HASIL KALI DALAM-n KOMPLEKS SIFAT-SIFAT RUANG HASIL KALI DALAM-n KOMPLEKS Sri Maryani Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik Universitas Jenderal Soedirman, Purwokerto Email : sri.maryani@unsoed.ac.id Abstract Inner

Lebih terperinci

MA1201 KALKULUS 2A (Kelas 10) Bab 7: Teknik Pengintegral

MA1201 KALKULUS 2A (Kelas 10) Bab 7: Teknik Pengintegral MA1201 KALKULUS 2A (Kelas 10) Bab 7: Teknik Pengintegralan Do maths and you see the world Integral atau Anti-turunan? Integral atau pengintegral adalah salah satu konsep (penting) dalam matematika disamping

Lebih terperinci

STRUKTUR ALJABAR: RING

STRUKTUR ALJABAR: RING STRUKTUR ALJABAR: RING BAHAN AJAR Oleh: Rippi Maya Program Studi Magister Pendidikan Matematika Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) SILIWANGI - Bandung 2016 1 Pada grup telah dipelajari

Lebih terperinci

SOLUSI PERIODIK TUNGGAL SUATU PERSAMAAN RAYLEIGH. Jurusan Matematika FMIPA UT ABSTRAK

SOLUSI PERIODIK TUNGGAL SUATU PERSAMAAN RAYLEIGH. Jurusan Matematika FMIPA UT ABSTRAK SOLUSI PERIODIK TUNGGAL SUATU PERSAMAAN RAYLEIGH Sugimin Jurusan Matematika FMIPA UT ugi@mail.ut.ac.id ABSTRAK Suatu persamaan vektor berbentuk x & = f (x dengan variabel bebas t yang tidak dinyatakan

Lebih terperinci

Modifikasi Kontrol untuk Sistem Tak Linier Input Tunggal-Output Tunggal

Modifikasi Kontrol untuk Sistem Tak Linier Input Tunggal-Output Tunggal Vol 7, No2, 118-123, Januari 2011 Modifikasi Kontrol untuk Sistem Tak Linier Input Tunggal-Output Tunggal Abstrak Dalam tulisan ini diuraikan sebuah kontrol umpan balik dinamik Dari kontrol yang diperoleh

Lebih terperinci

METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR ABSTRACT

METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR ABSTRACT METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR Birmansyah 1, Khozin Mu tamar 2, M. Natsir 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PADA KALKULUS VARIASI ABSTRACT

PENGGUNAAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PADA KALKULUS VARIASI ABSTRACT PENGGUNAAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PADA KALKULUS VARIASI Febrian Lisnan, Asmara Karma 2 Mahasiswa Program Studi S Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut:

Dalam bentuk SPL masalah ini dapat dinyatakan sebagai berikut: SISTEM PERSAMAAN LINIER Persamaan linier adalah persamaan dimana peubahnya tidak memuat fungsi eksponensial, trigonometri, logaritma serta tidak melibatkan suatu hasil kali peubah atau akar peubah atau

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA DIFFERENSIAL DAN INTEGRAL

HUBUNGAN ANTARA DIFFERENSIAL DAN INTEGRAL HUBUNGAN ANTARA DIFFERENSIAL DAN INTEGRAL Dra.Sri Rejeki Dwi Putranti, M.Kes. Fakultas Teknik - Universitaas Yos Soedarso Surabaya Email : riccayusticia@gmail.com Abstrak Hubungan antara Differensial dan

Lebih terperinci

SYARAT PERLU LAPANGAN PEMISAH. Bambang Irawanto Jurusan Matematika FMIPA UNDIP. Abstact. Keywords : extension fields, elemen algebra

SYARAT PERLU LAPANGAN PEMISAH. Bambang Irawanto Jurusan Matematika FMIPA UNDIP. Abstact. Keywords : extension fields, elemen algebra JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol 4 No 2, 65-70, Agustus 2001, ISSN : 1410-8518 SYARAT PERLU LAPANGAN PEMISAH Bambang Irawanto Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstact Field is integral domain and is a

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b

Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b Solusi Sistem Persamaan Linear Ax = b Kie Van Ivanky Saputra April 27, 2009 K V I Saputra (Analisis Numerik) Kuliah Sistem Persamaan Linier c April 27, 2009 1 / 9 Review 1 Substitusi mundur pada sistem

Lebih terperinci

Persamaan dan Pertidaksamaan Linear

Persamaan dan Pertidaksamaan Linear MATERI POKOK Persamaan dan Pertidaksamaan Linear MATERI BAHASAN : A. Persamaan Linear B. Pertidaksamaan Linear Modul.MTK X 0 Kalimat terbuka adalah kalimat matematika yang belum dapat ditentukan nilai

Lebih terperinci

TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS

TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS PREVIEW KALKULUS TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Mahasiswa mampu: menyebutkan konsep-konsep utama dalam kalkulus dan contoh masalah-masalah yang memotivasi konsep tersebut; menjelaskan menyebutkan konsep-konsep

Lebih terperinci

MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE

MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE MENENTUKAN PERPANGKATAN MATRIKS TANPA MENGGUNAKAN EIGENVALUE Rini Pratiwi 1*, Rolan Pane 2, Asli Sirait 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

MA3231. Pengantar Analisis Real. Hendra Gunawan, Ph.D. Semester II, Tahun

MA3231. Pengantar Analisis Real. Hendra Gunawan, Ph.D. Semester II, Tahun MA3231 Pengantar Analisis Real Semester II, Tahun 2016-2017 Hendra Gunawan, Ph.D. Tentang Mata Kuliah MA3231 Mata kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa program studi S1 Matematika, dengan

Lebih terperinci

INVERS TERGENERALISASI MATRIKS ATAS FIELD A(s) [ s] mxn. Wardi Syafmen (Dosen Pendidikan Matematika PMIPA FKIP Universitas Jambi) Abstrak

INVERS TERGENERALISASI MATRIKS ATAS FIELD A(s) [ s] mxn. Wardi Syafmen (Dosen Pendidikan Matematika PMIPA FKIP Universitas Jambi) Abstrak INVERS TERGENERALISASI MATRIKS ATAS FIELD A( [ s] mxn Wardi Syafmen (Dosen Pendidikan Matematika PMIPA FKIP Universitas Jambi) Abstrak Bila A( [ s] mxn maka invers tergenerasi dilambangkan dengan A( +

Lebih terperinci

BAB MATRIKS. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

BAB MATRIKS. Tujuan Pembelajaran. Pengantar BAB II MATRIKS Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi bab ini, Anda diharapkan dapat: 1. menggunakan sifat-sifat dan operasi matriks untuk menunjukkan bahwa suatu matriks persegi merupakan invers

Lebih terperinci

Wardaya College. Tes Simulasi Ujian Nasional SMA Berbasis Komputer. Mata Pelajaran Matematika Tahun Ajaran 2017/2018

Wardaya College. Tes Simulasi Ujian Nasional SMA Berbasis Komputer. Mata Pelajaran Matematika Tahun Ajaran 2017/2018 Tes Simulasi Ujian Nasional SMA Berbasis Komputer Mata Pelajaran Matematika Tahun Ajaran 07/08 -. Jika diketahui x = 8, y = 5 dan z = 8, maka nilai dari x y z adalah.... (a) 0 (b) 00 (c) 500 (d) 750 (e)

Lebih terperinci

1 Sistem Bilangan Real

1 Sistem Bilangan Real Learning Outcome Rencana Pembelajaran Setelah mengikuti proses pembelajaran ini, diharapkan mahasiswa dapat ) Menentukan solusi pertidaksamaan aljabar ) Menyelesaikan pertidaksamaan dengan nilai mutlak

Lebih terperinci

EKSISTENSI TITIK TETAP DARI SUATU TRANSFORMASI LINIER PADA RUANG BANACH

EKSISTENSI TITIK TETAP DARI SUATU TRANSFORMASI LINIER PADA RUANG BANACH EKSISTENSI TITIK TETAP DARI SUATU TRANSFORMASI LINIER PADA RUANG BANACH Nur Aeni Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UINAM nuraeniayatullah@gmailcom Info: Jurnal MSA Vol 3 No 1 Edisi: Januari

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 30 Agustus 2013

Hendra Gunawan. 30 Agustus 2013 MA1101 MATEMATIKA 1A Hendra Gunawan Semester I, 2013/2014 30 Agustus 2013 Latihan (Kuliah yang Lalu) Selesaikan pertaksamaan berikut: 1. x + 1 < 2/x. (sudah dijawab) 2. x 3 < x + 1. 8/30/2013 (c) Hendra

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan Semester II, 2016/2017 15 Maret 2017 Kuliah yang Lalu 10.1-2 Parabola, Elips, dan Hiperbola 10.4 Persamaan Parametrik Kurva di Bidang 10.5 Sistem Koordinat Polar 11.1

Lebih terperinci

Operasi Eliminasi Gauss. Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam

Operasi Eliminasi Gauss. Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam Operasi Eliminasi Gauss Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam matriks sehingga menjadi matriks yang lebih sederhana (ditemukan oleh Carl Friedrich Gauss). Caranya adalah

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh: 5 II LANDASAN TEORI 2.1 Keterkontrolan Untuk mengetahui persoalan sistem kontrol mungkin tidak ada, jika sistem yang ditinjau tidak terkontrol. Walaupun sebagian besar sistem terkontrol ada, akan tetapi

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SISTEM PERSAMAAN LINEAR SISTEM PERSAMAAN LINEAR BAB 1 Dr. Abdul Wahid Surhim POKOK BAHASAN 1.1 Pengantar Sistem Persamaan Linear (SPL) 1.2 Eliminasi GAUSS-JORDAN 1.3 Matriks dan operasi matriks 1.4 Aritmatika Matriks, Matriks

Lebih terperinci

Jikax (2 x) = 57, maka jumlah semua bilangan bulat x yang memenuhi adalah A. -5 B. -1 C. 0 D. 1 E. 5

Jikax (2 x) = 57, maka jumlah semua bilangan bulat x yang memenuhi adalah A. -5 B. -1 C. 0 D. 1 E. 5 Soal Babak Penyisihan OMITS 011 BAGIAN I. PILIHAN GANDA 1. Hasil kali sebarang bilangan rasional dengan sebarang bilangan irasional selalu merupakan anggota dari himpunan bilangan A. Bulat B. Asli C. Rasional

Lebih terperinci

BAB IV PERTIDAKSAMAAN. 1. Pertidaksamaan Kuadrat 2. Pertidaksamaan Bentuk Pecahan 3. Pertidaksamaan Bentuk Akar 4. Pertidaksamaan Nilai Mutlak

BAB IV PERTIDAKSAMAAN. 1. Pertidaksamaan Kuadrat 2. Pertidaksamaan Bentuk Pecahan 3. Pertidaksamaan Bentuk Akar 4. Pertidaksamaan Nilai Mutlak BAB IV PERTIDAKSAMAAN 1. Pertidaksamaan Kuadrat. Pertidaksamaan Bentuk Pecahan 3. Pertidaksamaan Bentuk Akar 4. Pertidaksamaan Nilai Mutlak 86 LEMBAR KERJA SISWA 1 Mata Pelajaran : Matematika Uraian Materi

Lebih terperinci

Pertemuan 1 dan 2 KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

Pertemuan 1 dan 2 KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Pertemuan 1 dan 2 KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL A. PENGERTIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL Dalam pelajaran kalkulus, kita telah berkenalan dan mengkaji berbagai macam metode untuk mendiferensialkan suatu

Lebih terperinci