Neutrino Majorana dan Osilasinya
|
|
- Ivan Hermawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Nrno Majorana dan Oslasnya Dosn Pmbmbng ; Ags Prwano D.S Olh ; Mahndra Sara H 8 4 Jrsan Fsa Falas Mamaa dan Ilm Pngahan Alam Ins Tnolog Slh Nombr Srabaya Fsa-FMIPA ITS Srabaya
2 aar Blaang 9 : Nrno rama al doslaan olh Wolfgang Pal n mnjlasan lrhan β ( n + ) Tor lrhan β rama al dajan olh Enro Frm ; Ddasaran ada asms bahwa n rssn aas roon-nron dan ada hosa Pal nang bradaan arl nral brsn ½ Kmdan Frm mnama arl nrno ( nral l ) 9 : Jams Chadw mnman nron dalam ras n 4H + 9BC + n Sgra slah nman nron W. Hsnbrg E. Majorana dan D. Ivan mngasmsan bahwa omonn nysn n adalah roon dan nron. 9 : Frm dan Prrn mnyaaan bahwa nrno da brmassa. Fsa-FMIPA ITS Srabaya
3 Nrno arl lmnr sn / ( frmon ) massanya hamr nol. Esrmn bar-bar n ( Sr-K SNO dan KamAND) mnnjan bahwa massa nrno sanga l dbandngan dngan arl lan. Sa arl mmnya an-arl Bagamana ja arl rsb adalah Nrno ( q = ) onsnsnya dnrrasan sbaga arl Majorana Daa rjad Ja nrno q = dan m = ( sanga nral ) Fsa-FMIPA ITS Srabaya
4 Prmsan Masalah Bagamana sfa-sfa yang dmblan dar adaan nrno yang da brmassa dan da brmaan Baasan Masalah Sama dmana oslas daa rjad ja nrno sbaga arl Majorana Tjan Analss arars ama Nrno Majorana dan Oslasnya Fsa-FMIPA ITS Srabaya 4
5 Parl a brmassa Modl Sandar Nrno dasmsan a brmassa ( m= ) yang brgra dngan ν ( Ulra-rlavs ) bh lanj hasl dar obsrvas srmn slama lrhan β mnnjan nrno mmnya sn ½. onsnsnya Tahn 99 H. Wyl mngajan rsamaan omonn n mndsrsan arl a brmassa brsn ½. Fsa-FMIPA ITS Srabaya 5
6 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 6 Dar Konsns sblmnya Prsamaan Wyl Prsamaan dasar dar rsamaan gra nrno Prsamaan Dra n Nrno Prsamaan Dra Ulra-rlavs ( ν m = ). m. lnya Mnjad snor omonn
7 Pnjlasan nang Hlsas nrno dan an-nrno Analog rsamaan Wyl Sols rsamaan n dbran. E. E. x / Dar rsm.() dsbss rsm.() lbh lanj ddaaan Prsamaan n dal E. E. dar r Fsa-FMIPA ITS Srabaya 7
8 Dmana nrg E mraan nrg rlavs n arl a brmassa bh lanj ddaaan E Dngan mnraan rsm.() Maa drolh E.. Darnaan arl brgra dalam arah smbarang maa n lbh mmdahan rsoalan arl brgra dlh dalam arah smb-z z ˆ Fsa-FMIPA ITS Srabaya 8
9 bh lanj dar rsm.(8) Kmdan drolh z z z z Un mndaaan hlsas anan dnan dahl snor -omonn Dngan mnar nla gn dan vor gn z I Maa drolh nla gn λ Fsa-FMIPA ITS Srabaya 9
10 Un λ = + vor gn drolh z a a b b a b Ddaaan snor -omonn n arl da brmassa dngan hlsas anan (hlsas osf) a Bahasa Sn Sn-U ˆ Jad Un arl an-nrno hanya mml hlsas anan (hlsas osf) σ Faor normalsas = Fsa-FMIPA ITS Srabaya
11 bh lanj ddsrsan Sols rsamaan n dbran. E. E. x / Dar rsm.() dsbss rsm.() lbh lanj ddaaan Maa drolh E.. Fsa-FMIPA ITS Srabaya
12 Darnaan arl brgra dalam arah smbarang maa n lbh mmdahan rsoalan arl brgra dlh dalam arah smb-z bh lanj dar rsm.(4) Kmdan drolh z z z Un λ = - vor gn drolh z z ˆ z d d d Fsa-FMIPA ITS Srabaya
13 Ddaaan snor -omonn n arl da brmassa dngan hlsas r (hlsas ngaf) d Faor normalsas = Jad Un arl nrno hanya mml hlsas r (hlsas ngaf) Hlsas nrno daa dah mlal srmn M. Goldhabr. Grodzns dan A. Snyar (Broohavn Naonal aboraory)-(958) Bahasa Sn Sn-Down ˆ -σ Fsa-FMIPA ITS Srabaya
14 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 4 Parl a brmaan & Parl massf brmaan Sa arl mmnya an-arl ( lon dan qar ) on qar Bagamana ja arl rsb?? Tda brmaan ( q = ) b s d b s d Bagamana hasl ransformasnya arna maan arl nrno dan annrno sama ( da-danya nral )?
15 onsnsnya Mngnrrasan sbaga arl yang dsb Parl Majorana Daa rjad ja nrno da brmaan q = dan da brmassa m = ( sanga nral ) Ddnfas mlal Prsamaan Dra dmana solsnya mnghaslan Kbradaan lron dan an-arlnya ya osron. Kmdan ja dngarh olh mdan lromagn A μ Un lron A m q = - Un osron aan draan sbaga br A m q = + Fsa-FMIPA ITS Srabaya 5
16 Prbandngan rsamaan n... A m A m Trjad ja mlal ransformas sawan maan Ja maan = q = maa m m onsnsnya ˆ C T Kda rsamaan n dnrrasan sbaga rsamaan Dra n Elron dan Posron dalam mdan lromagn dmana maannya brlawanan dan Fngs glombang ψ mnyaaan bahwa arl lron brbda dngan anarlnya ( osron ). ddaa Fngs glombangnya dn ( Parl & an-arlnya sama ) Ddnfas sbaga Parl Majorana Fsa-FMIPA ITS Srabaya 6
17 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 7 rsnas Dra Dar rsamaan Dra sblmnya m Mmnh mars Dra 5 D D D I I
18 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 8 rsnas Wyl aa Kral... m E x E /. x Solsnya x x Prsm. Wyl Parl m= dg Hlsas anan & r. ddfnsan E. E. E. I I ddfnsan
19 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 9 Ddfnsan sbaga dan 5 W W W W W I I Mmnh sfa-sfa T W W T W W T W W W W x W 5* 5 * * Shngga drolh Mars ϒ μ W W
20 Fsa-FMIPA ITS Srabaya rsnas Majorana Dbangn dar rsamaan Dra rl. m I I D dngan Ja rsamaan n dalan ( - ) ddaa. m l Ja 4 4 majnr x mars rl Kmdan ja d ar rsnas Dra D
21 Fsa-FMIPA ITS Srabaya Dar sfa mars ϒ μ a mndaaan mars ϒ μ dalam rrsnas Majorana M M M M 5 M M M M M Dan
22 rsnas Dra rsnas Wyl rsnas Majorana Fsa-FMIPA ITS Srabaya 5 D D D I I 5 W W W W W I I M M M M 5 M M M M M W I I I I Dra Dra
23 Modl Sandar Fsa-FMIPA ITS Srabaya
24 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 4 Modl Sandar Tor yang mndsrsan ga nras arl lmnr ya nras lromagn nras lmah dan nras a. Pada lrhan β ars brmaan hanya mlbaan mdan frmon hlsas r shngga dasmsan dobl sdangan mdan frmon hlsas anan dasmsan sngl Tda dsraan mdan nrno hsas anan arna ngran rhada hlsas nrno (Goldhabr Grodzns dan Snyar) nrno d alam hanya mml hlsas r. b s d
25 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 5 Sor Qar on dan qar brsn ½. Prsamaan lagrangan nras qar dan mdan vor dngan Kmdan dsahan bagan brmaan dan bagan nral aan ddaaan lagrangan ars brmaan Dngan ars brmaan x A x gj x I x x j.. A gj h W j g CC I CC b s d j
26 Fsa-FMIPA ITS Srabaya 6 dan Prsamaan n adalah rsamaan mdan boson brmaan W ±. Kmdan ars j α dbran Hanya mmnh ada omonn hlsas r A W b s d d d d j
27 Sor on Modl sandar n nrno dan lon brmaan sama dngan modl sandar n qar. agrangan nras lon dbran l Y gj A g j B dngan j dmana j m l l l l l l j Y j m Prsamaan n adalah rsamaan ars lromagn dar lon brmaan j Fsa-FMIPA ITS Srabaya 7
28 Nrno Majorana Fsa-FMIPA ITS Srabaya 8
29 Nrno Dra. Nrno An-nrno (Pasangan on Brmaan). Blangan on Konsrvaf. S Massa Dra * Dngan S Massa aa m m * T * T Nrno Majorana. Nrno = An-nrno (n daa rjad ja Nrno da brmaan dan da brmassa) aa sanga nral. Prbdaan hanya d Handdnss * ѵ f-handd * ѵ gh-handd Blangan on da Konsrvaf. S Massa Majorana aa m m * T * T Fsa-FMIPA ITS Srabaya 9
30 Tahn 97 E. Majorana mngajan ar yang brjdl Tor Smr n lron dan osron mlal rns mdan. Ja or n dalasan dalam frmon nral yang mml rn maa hanya ada adaan hlsas. bh lanj rsamaan gra n frmon nral namn dngan mnggnaan or omonn yang dmbangan olh Cas. Konras dngan frmon Dra frmon Majorana hanya ddsrsan mlal snor omonn. Un mnnjan hal dasmsan branga dar mdan frmon bbas rlavs Prsm. Dra m Fsa-FMIPA ITS Srabaya
31 Kmdan drnalan da oraor roys P P 5 5 Dan dfns ral P P Fsa-FMIPA ITS Srabaya
32 Da rsamaan n omonn ral dar mdan frmon Da rsamaan n omonn ral dar sawan maan Dngan hbngan Fsa-FMIPA ITS Srabaya m m m m P P P P P P P
33 Kmdan ddfnsan syara Majorana Dngan adalah onsana faor fas Majorana omls dmana mml ran yang sanga nng ada alas dar or Majorana Mnyaaan bahwa arl Majorana mraan an-arlnya sndr Komonn ral Mdan Majorana T C C Ddaa rsamaan Majorana omonn * x m x T Fsa-FMIPA ITS Srabaya
34 Kansas Mdan Majorana Frmon Kralas Kr Komonn x x Sawan Maannya x * x M Mdan Majorana x x x x Prsamaan Gra Mdan Majorana x x * * x m x * x mx Fsa-FMIPA ITS Srabaya 4
35 Dar rsm.() daa dls sbaga Dambl Shngga Mdan Majorana daa dls sbaga Ddfnsan dahl 5 Fsa-FMIPA ITS Srabaya m *. b a b a * * * a f d b x x. * *. * * M f d d f d N x
36 Asms awal n Sols Enrg Posf daa dls Un Sols Enrg Ngaf Sara lnga dbran Prsamaan Mdan Majorana 4 omonn Prsamaan n daa dls sbaga Sross dar adaan nrg osf dan nrg ngaf 6 Fsa-FMIPA ITS Srabaya m a m a d f * * m a m a f d T T * * * * x h T x h h h M h m m h h h a h m m h h a d N x. *.
37 Ja Nrno mraan arl Majorana Blangan lon da onsrvaf Maa Oslas dan Baran anara adaan Nrno flavor adalah os sn sn os Kadaan Nrno dan dransformas dalam sross dar adaan nrno brmassa dan Oslas anara nrno dan rjad dngan Probablas Transs P * A sn A sn Fsa-FMIPA ITS Srabaya m 4E 7
38 Oslas Nrno Majorana Oslas Nrno angan r ( Pndaan Ulra-rlavs ) Ddfnsan adaan flavor awal yang mraan sross dar adaan nrno brmassa A B Dmana A B Dasmsan saa rods nrno ra nrno lron dngan momnm-4 dbran Faor fas E Majorana Kadaan nrno lron awal daa dls sbaga h Fsa-FMIPA ITS Srabaya 8
39 Kadaan nrno brmassa ddaa dar adaan vam x * T a h Dmana dmasan faor fas x Faor fas n mmbran nformas ada a nang rangwa dmana nrno ra Fsa-FMIPA ITS Srabaya 9
40 Dngan adaan vam ddfnsan Dar rsm sblmnya aan ddaa Kmdan aan ddaaan robablas ranss 4 Fsa-FMIPA ITS Srabaya * T a a. h x h d N x x h. x P E m 4 sn x P E m 4 sn
41 Ksmlan Brdasaran hasl mbahasan daa dar smlan ;. Sfa ama yang mnar dsn adalah arl nrno da brmassa dan da brmaan bg jga an-arlnya. Shngga ddnfas sbaga arl Majorana. Prsamaan Wyl mraan rsamaan dasar dar rsamaan gra nrno dmana daa daaan rsamaan Wyl drnan dar rsamaan Dra lra-rlavs ( ν m = ). Prsamaan Wyl aan mnghaslan sa adaan hlsas dar masng-masng nrno dan an-nrno dmana n nrno hanya mml hlsas r ( lf-handd ) sdangan an-nrno hanya mml hlsas anan ( rgh-handd ) 4. Pngamaan lrhan νββ aan ddaa hasl langsng bahwa nrno massf ν mraan arl Majorana Fsa-FMIPA ITS Srabaya 4
42 Trma Kash Fsa-FMIPA ITS Srabaya 4
DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV)
DEFOMSI INTEKSI DU PKET GELOMBNG DI PESMN IMPOVED KdV IKdV Sumn Jurusan Mamaa FMIP Unvrsas Dongoro Jl. Prof. H. Sodaro SH Tmbalang Smarang 575 E-mal: su_mn@yaoo.om bsra: Hr W wll sudy nonlnar wo wavs a
Lebih terperinciII. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN
II. PERANAN TATITIK DALAM ANALII PERCOBAAN Hal-hal yang prl dplajar. 1. baran Normal dan sbaran t- stdnt. Mmbandngan da harga rata-rata sampl. a. Prbandngan da harga rata-rata sampl tda brpasangan npard
Lebih terperinciINTERFERENSI DAN DIFRAKSI
ITRFRSI DA DIFRAKSI Mata Kulah: Glombang & Optk Dosn: Andhy Stawan andhystawan DIFRAKSI CLAH TUGGAL DA KISI andhystawan B. Dfaks Dfaks mupan gjala pmblon (pnybaan) glombang kt mnjala mlalu clah smpt atau
Lebih terperinciHubungan antara K dengan koefisien fugasitas:
Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =
Lebih terperinciBAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO
BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO Sstm yang akan d bahas dalam skrps n adalah sstm frmon yang mngkut kadah ksklus Paul, mrupakan partkl dntk dan mmlk sfat-sfat yang brbda jka d bandngkan dngan sstm boson. Olh
Lebih terperinciBAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan
Lebih terperinciBAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi
BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada
Lebih terperinciIII HASIL DAN PEMBAHASAN
vr vr yang lannya. In adalah au huu dar onrol bang-bang. Syara cuu mncau H( x (, u (, (, H( x(, u(, (,. Vor dbu juga vor adjon yang mml ranan baga ngal Lagrang. Dalam maalah oma dnam, ubah aau vor adjon
Lebih terperinciBAB VI MODEL ELEKTRON BEBAS ( GAS FERMI )
A VI MODL LKRON AS GAS RMI MARI 6.1. ltron bbas dalam satu dimnsi. 6.1.1.tingat nrgi 6.1..distribusi rmi-dirac 6.1..nrgi rmi 6.. ltron bbas dalam tiga dimnsi. 6..1.nrgi rmi untu tiga dimnsi. 6...cpatan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
Lebih terperinciKAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciEMPAT MODEL APROKSIMASI BINOMIAL HARGA SAHAM MODEL BLACK-SCHOLES
MPAT MODL APROKIMAI BINOMIAL HARGA AHAM MODL BLACK-CHOL Al Azz Jsan Mamaka Faklas ans an Tknolog Unvsas Islam Ng UIN Malana Malk Iahm Malang -mal: alazz_nmlg@yahooom Asak Kam akan mnyajkan ma nk nla aam-aam
Lebih terperinciBAB IV FUNGSI KOMPLEKS
47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas
Lebih terperinciELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM
LKTROMAGNTIK TRAPAN. GLOMBANG LINTAS MDIUM OUTLIN. Glombang Lnas Mdum a) Glombang Jauh Nomal b) Glombang Jauh Mng PNDAHULUAN Jka glombang daa sbasama mlwa aau lbh mdum. Tdapa kmungknan plakuan hadap glombang,
Lebih terperinciPerhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial
Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: 2355-83X Prod Maaa
Lebih terperinciPENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA
E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komutas Volum, No., Januar 07,. 04-4 PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH
BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH Sjak bbrapa ahun yang lalu, ilmuwan asal Amrika Marin Nowak dan Sbasian Bonhoffr mncoba mmplo daa dari pnliian oba ani-hiv.
Lebih terperinciSolusi PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) dengan HARGA AWAL dan KONDISI BATAS dalam PEMODELAN dan MODEL MATEMATIS
Ser Maa Kla : PEMODELAN dan MAEMAIKA ERAPAN Sols PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL PDP dengan HARGA AWAL dan KONDISI BAAS dalam PEMODELAN dan MODEL MAEMAIS Ben mm : Persamaan Dferensal Basa PDP lner order
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinci4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum
Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da
Lebih terperinciSolusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu:
KARTIKA YULIANTI Jurusan Pndidian Mamaia FPMIPA - Univrsias Pndidian Indonsia Jl. Dr. Syabudhi 9, Bandung Tlp. () 8, Fa () 8 -mail: yar_ia @ yahoo.com DINAMIKA FLUIDA EXERCISE. Ta as iniial spcrum a bloc
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciP r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a...
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) I N D U S T R I S O H U N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H
Lebih terperinciKOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA
KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA TUGAS Olh RIRIN SISPIYATI NIM : 006003 Program Studi Matmatia INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 009 Ercis 40 Ta as initial spctrum a bloc function nonzro for ½. Animat th initial
Lebih terperinciBAB 2 MODEL PREDICTIVE CONTROL
ODE PREDIIVE ONRO.. Sjarah dan Konsp Dasar P Sjarah P brawal dar ploporna at Rchalt, tlr dan Ramarr 979. Sssna pngaplasan prdctv control dan sdrhanaan onsp srta torna mncptaan trtaran bana aadm/nvrstas
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx
III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia
Lebih terperinciINTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan
TRFRS DA DFRAKS Maa Kulah: Glombang & Opk Dosn: Anhy Sawan A. nfns nfns mupakan ppauan ua aau lbh glombang sbaga akba blakunya pnsp supposss. nfns ja bla glombang glombang sbu kohn, yau mmpunya pbaan fas
Lebih terperinciBAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.
BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. I. 1 Ruang Vektor R n. 1. Ruang berdimensi satu R 1 = R = kumpulan bilangan real Menyatakan suatu garis bilangan;
Bab Ruang Vktor I. Ruang Vktor R n. Ruang brdimnsi satu R = R = kumpulan bilangan ral Mnyatakan suatu garis bilangan; -3 - - 0. Ruang brdimnsi dua R = bidang datar ; Stiap vktor di R dinyatakan sbagai
Lebih terperinciBAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN
BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN Pmbahasan harga opsi idak dapa dilpaskan dari pmbahasan nang skurias lain yang brhubungan dngan haga opsi. Shingga prlu dibahas masalah
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciPENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.
Lebih terperinciKONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP
KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP Sely Msdalfah Jsan Matemata FMIPA Unestas Tadlao Absta Hmpnan A mepaan semmet-semmet dpelas tedefns atas hmpnan X yang menghaslan sat eseagaman atas X yang aan membangn
Lebih terperinciGelombang Datar Lintas Medium
Rvs Fbruar 00 33 Modul 4 lktromagntka Tlkomunkas Glombang Datar Lntas Mdum Olh : Nachwan Muft Adransyah, ST, MT Organsas Modul 3 Glombang Datar Lntas Mdum A. Pndahuluan B. Glombang Jatuh Normal C. Konsp
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciKendali Optimal pada Masalah Persediaan Barang yang Mengalami Peningkatan
Sminar Nasional Tnologi Informasi, omuniasi dan Indusri (SNTII) 9 ISSN (Prind) : 579-77 Faulas Sains dan Tnologi, UIN Sulan Syarif asim Riau ISSN (Onlin) : 579-5406 Panbaru, 8-9 Mi 07 ndali Opimal pada
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciPERKEMBANGAN TEORI ATOM & PENEMUAN PROTON, NEUTRON, ELEKTRON. Putri Anjarsari, S.Si., M.Pd
PERKEMBANGAN TEORI ATOM & PENEMUAN PROTON, NEUTRON, ELEKTRON Putri Anjarsari, S.Si., M.Pd putri_anjarsari@uny.ac.id PERKEMBANGAN TEORI ATOM Dmokritus Dalton Thomson Ruthrford Bohr Mkanika glombang Dmokritus
Lebih terperinciEFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV
Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.
Lebih terperinciFungsi dan Grafik Diferensial dan Integral
Sudarano Sudirham Sudi Mandiri Fungi dan Grafik Difrnial dan Ingral Sudarano Sudirham, Fungi dan Grafik, Difrnial dan Ingral Darublic 6 Pramaan Difrnial Ord Dua 6.. Pramaan Difrnial Linir Ord Dua Scara
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciPengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja
8 Pngaruh Pnyspan Indukor dan Kapasor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabl Dsrbus kv rhadap Prambaan Glombang gangan Surja Moch. Dhofr Absrak Dalam ulsan n dpaparkan pngaruh sspan L sr aau C parall danara
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Lebih terperinciCatatan Teknik (Technical Notes) Deformasi Gelombang Air Sinusoidal Menjadi Gelombang Cnoidal
Haaan ISSN 853-98 Jrnal Toris dan Traan idang Raasa Siil Caaan Tni Tcnical Nos Dformasi Glombang ir Sinsoidal Mnjadi Glombang Cnoidal Saalddin Haaan Klomo Kalian Tni Klaan, Falas Tni Siil dan Lingngan,
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciPENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI
TEKNIK SAMPLING PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI PENDAHULUAN Pendugaan parameter dar peubah Y seharusnya dlakukan dengan menggunakan nformas dar nla-nla peubah Y Bla nla-nla peubah Y sult ddapat, maka
Lebih terperinci4. DI D FRA R K A S K I
4. DIFRAKSI Dfraks adalah dvas dar prambatan cahaya atau pmblokan arah rambat cahaya. fk dfraks adalah karaktrstk dar fnomna glombang, apakah buny, atau cahaya dmana mukamuka glombangnya dblokkan.. Hchts,
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciA s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K E R U P U K I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciAplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan
Aplikasi Intgral Intgral dapat diaplikasikan k dalam banyak hal. Dari yang sdrhana, hingga aplikasi prhitungan yang sangat komplks. Brikut mrupakan aplikasi-aplikasi intgral yang tlah diklompokkan dalam
Lebih terperinciANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4)
j j hh j j hh j j hh j j hh j j hh hh jajc h jajc h jajc h jajc h jajc h hh c ja h c ja h c ja h c ja h c ja h hh c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h hh j j ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinci5 S u k u B u n g a 1 5 %
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N B A N K I N D O N E S I A K A
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan
Lebih terperinciKOMPONEN UTAMA UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS SECARA STATISTIK. Nunik Nurhasanah 1, Diah Safitri 2
Komonn Utama...Nun Nurhasanah KOMPONEN UAMA UNUK PENGENDALIAN KUALIAS SECARA SAISIK Nun Nurhasanah, Dah Saftr Alumn Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Staf Pngaar Program Stu Statsta FMIPA UNDIP Abstract
Lebih terperinciPenentuan Harga Opsi Model Binomial Dua Periode
Pnnan Haga Opsi Mol inomial Da Pio A. Mol inomial a Pio Mol ini mpakan mol pasa saham (aing) ngan sa pio (on im sp) ngan kaa lain paa mol ini hanya apa a wak aing yai paa saa an. pi lah ibahas sblmnya,
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciLAMPIRAN 2 TABULASI DATA RESPONDEN
TABULASI DATA RESPONDEN 1 Lampiran 2 Tabulasi Data Responden Data Responden Siswa Kelas X IIS SMA Negeri Bandung No. Hasil Jenis Sekolah Subjek Resp Belajar (Y) Kelamin Usia 1 SMAN 13 Bandung AA 60 P 14
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciPengenalan Pola/ Pattern Recognition
Pengenalan Pola/ Pattern Reognton Dasar Pengenalan Pola Imam Cholssodn S.S., M.Kom. Dasar Pengenalan Pola. The Desgn Cyle. Collet Data 3. Objet to Dataset 4. Featre Seleton Usng PCA Menghtng Egen Vale
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciPERSAMAAN MAXWELL DAN EFEK NONLINEAR
PLAGIAT MRUPAKAN TINAKAN TIAK TRPUJI PRSAMAAN MAXWLL AN FK NONLINAR Sps ajuan unu Mmnuh Salah Sau Saa Mmpolh Gla Sajana Sans Pogam Sud Fsa Olh: Agaha Mangga Sa NIM : 3345 PROGRAM STUI FISIKA JURUSAN FISIKA
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,
Lebih terperinciKETIADAAN RUANG FOCK BAGI NEUTRINO FLAVOR
Jrl ro Vol. o. Arl 00 9 KTIADAA RAG FOCK BAGI TRIO FAVOR r R Asr : Tl w mg mmg rg Foc g flor. S rg Foc rgg r ro flor rgg rmr mss yg fss. I m osrs mms yg crs rls fss. K Kc : Rg Foc K Flor PDAHA ro mr sl
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka
Lebih terperinciBAB 2 ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA
BAB ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA.1 Pendahuluan Pada sstem tga fasa, rak arus keluaran nverter pada beban dengan koneks delta dan wye memlk hubungan yang
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciBAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciMODEL INFERENSI BERBASIS FUZZY NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN METODE PEMBELAJARAN DELTA RULE
MODE INFEENSI BEBASIS FUZZY NEUA NETWOK MENGGUNAKAN METODE PEMBEAJAAN DETA UE Sr Kusumadw Sr Hartat tantyo Wardoyo Agus Harjoo Jurusan Tn Informata Unvrstas Islam Indonsa Yogyaarta, cc@ft.u.ac.d Faultas
Lebih terperinciPEMODELAN KOMPUTASI DENGAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 4 UNTUK MENGHITUNG PROSES PENGISIAN DAN PENGOSONGAN KAPASITOR
ol. No. Jul, Tahun 07 Jurnal Pnlan Pnddan MIP Kharah PMODLN KOMPUTSI DNGN MTOD RUNG KUTT ORD UNTUK MNGHITUNG PROSS PNGISIN DN PNGOSONGN KPSITOR Kharah Unvrsas Muslm Nusanara l-washlyah -mal: harahlubs0@gmal.com
Lebih terperinciTinjauan Termodinamika Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial. Oleh. Saeful Karim
Tinjauan Trmodinamika Sistm artikl Tunggal Yang Trjbak Dalam Sbua Sumur otnsial Ol Saful Karim Jurusan ndidikan Fisika Fakultas ndidikan Matmatika dan Ilmu ngtauan Alam Univrsitas ndidikan Indonsia 00
Lebih terperinciFIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
Lebih terperinciBAB II PERSAMAAN DIFFERENSIAL ORDO SATU
BAB II PERSAAA DIERESIAL ORDO SATU Tjan Pmblajaran Bab. ini, mrpakan lanjtan dari pmbahasan PD bab, ait jnis-jnis prsamaan diffrnsial ordo sat dan ara-ara pnlsaianna. Diantarana adalah Prsamaan Trpisah,
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciτ = R x F Titik acuan R
DINAMIKA Mepelajar erak benda denan penyebabnya. Massa, suatu konstanta dar benda Gaya, F sesuatu yan enyebabkan erakan suatu benda Moen aya,τ perkalan atara vektor jarak denan aya F τ R x F Ttk acuan
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciDAFTAR PUSTAKA. 1. Burger, H.R.,. Exploration Geophysics of the Shallow Subsurface. New
DAFTAR PUSTAKA 1. Brger H.R.. Eploraion Geophsics of he Shallo Sbsrface. Ne Jerse : Prenice Hall Inc199.. Boas M.L. Mahemaical Mehods in The Phsical Sciences Wile 1983. 3. Fergson R.J. and Margrae G.F.
Lebih terperinciPerbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz
Prosiding Smiraa FMIPA Univrsias Lampung, Prbandingan Prhiungan Jumlah Pnduduk Tahunan dngan Inrpolasi Splin dan Simulasi Asumsi Gomprz Ds Alwin Zayani Jurusan Mamaika FMIPA Univrsias Sriwaya E-mail: dalwinzayani@yahoo.com
Lebih terperinciCOMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)
COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen
Lebih terperinciBAB II PENGENDALI DIGITAL
BAB II ENGENDALI DIGIAL ada bab ini akan dibahas enang dasar-dasar pengendali ID. Selanjnya dibahas enang penrnan persamaan diskri pengendali ID yang menjadi dasar perancangan pengendali digial. ada bagian
Lebih terperinciTinjauan Termodinamika Pada Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial
injauan rmodinamika ada Sistm artikl unggal Yang rjbak Dalam Sbua Sumur otnsial Dngan mngmbangkan ubungan trmodinamik yang sdrana untuk pngumpulan partikl yang tunggal yang ditmpatkan pada dara potnsial.
Lebih terperinciAnalisis Variansi Multivariat
Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag taptap 25% frekuens
Lebih terperinci