Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3

dokumen-dokumen yang mirip
Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3

Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3

Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3

Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3

Sidang Tugas Akhir - Juli 2013

Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3

MASALAH SYARAT BATAS (MSB)

Metode Beda Hingga untuk Penyelesaian Persamaan Diferensial Parsial

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Diterbitkan secara mandiri melalui Nulisbuku.com

SKEMA NUMERIK UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN BURGERS MENGGUNAKAN METODE CUBIC B-SPLINE QUASI-INTERPOLANT DAN MULTI-NODE HIGHER ORDER EXPANSIONS

METODE FINITEDIFFERENCE INTERVAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN PANAS

SIMULASI ALIRAN PANAS PADA SILINDER YANG BERGERAK. Rico D.P. Siahaan, Santo, Vito A. Putra, M. F. Yusuf, Irwan A Dharmawan

PDP linear orde 2 Agus Yodi Gunawan

METODE BEDA HINGGA DALAM PENENTUAN DISTRIBUSI TEKANAN, ENTALPI DAN TEMPERATUR RESERVOIR PANAS BUMI FASA TUNGGAL

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Simulasi Konduktivitas Panas pada Balok dengan Metode Beda Hingga The Simulation of Thermal Conductivity on Shaped Beam with Finite Difference Method

SIMULASI NUMERIK PADA ALIRAN AIR TANAH MENGGUNAKAN COLLOCATION FINITE ELEMENT METHOD

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Persamaan Difusi. Penurunan, Solusi Analitik, Solusi Numerik (Beda Hingga, RBF) M. Jamhuri. April 7, UIN Malang. M. Jamhuri Persamaan Difusi

SOLUSI ANALITIK DAN SOLUSI NUMERIK KONDUKSI PANAS PADA ARAH RADIAL DARI PEMBANGKIT ENERGI BERBENTUK SILINDER

Persamaan Diferensial

METODE BEDA HINGGA dan PENGANTAR PEMROGRAMAN

SIMULASI GELOMBANG AIR DANGKAL UNTUK PEMBANGKIT ENERGI OSCILLATING WATER COLUMN

Pemodelan Distribusi Suhu pada Tanur Carbolite STF 15/180/301 dengan Metode Elemen Hingga

Simulasi Perpindahan Panas pada Lapisan Tengah Pelat Menggunakan Metode Elemen Hingga

Menentukan Distribusi Temperatur dengan Menggunakan Metode Crank Nicholson

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

STUDI PERPINDAHAN PANAS DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM KOORDINAT SEGITIGA

APROKSIMASI DISTRIBUSI PANAS DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD-BACKWARD DIFFERENCE

Design and Analysis of Algorithm

BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

SKEMA NUMERIK UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN BURGERS MENGGUNAKAN METODE CUBIC B-SPLINE QUASI- INTERPOLANT DAN MULTI-NODE HIGHER ORDER EXPANSIONS

SOLUSI PENYEBARAN PANAS PADA BATANG KONDUKTOR MENGGUNAKAN METODE CRANK-NICHOLSON

Bab 2. Landasan Teori. 2.1 Persamaan Air Dangkal (SWE)

SKRIPSI. Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik. Oleh : JOKO SUPRIYANTO NIM. I

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

TINJAUAN KASUS PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU SECARA ANALITIK

BAB 1. KONSEP DASAR. d y ; 3x = d3 y ; y = 3 d y ; x = @u @z 5 6. d y = 7 y x Dalam bahan ajar ini pemba

NOISE TERMS PADA SOLUSI DERET DEKOMPOSISI ADOMIAN DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL ABSTRACT

SOLUSI NUMERIK PADA PERSAMAAN FORCED KORTEWEG DE VRIES

BAB II KAJIAN TEORI. homogen yang dikenal sebagai persamaan forced Korteweg de Vries (fkdv). Persamaan fkdv yang dikaji dalam makalah ini adalah

Prosiding Matematika ISSN:

METODE BEDA HINGGA UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI SAHAM TIPE EROPA DENGAN PEMBAGIAN DIVIDEN. Lidya Krisna Andani ABSTRACT

II. TINJAUAN PUSTAKA Nutrient Film Technique (NFT) 2.2. Greenhouse

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Solusi Persamaan Laplace Menggunakan Metode Crank-Nicholson. (The Solution of Laplace Equation Using Crank-Nicholson Method)

SIMULASI PERHITUNGAN WAKTU TEMPUH GELOMBANG DENGAN METODA EIKONAL : SUATU CONTOH APLIKASI DALAM ESTIMASI KETELITIAN HIPOSENTER GEMPA

Bab 2. Landasan Teori. 2.1 Persamaan Air Dangkal Linier (Linier Shallow Water Equation)

PENENTUAN HARGA OPSI AMERIKA MELALUI MODIFIKASI MODEL BLACK- SCHOLES PRICING AMERICAN OPTION USING BLACK-SCHOLES MODIFICATION MODEL

Estimasi Solusi Model Pertumbuhan Logistik dengan Metode Ensemble Kalman Filter

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. analitik dengan metode variabel terpisah. Selanjutnya penyelesaian analitik dari

Pendahuluan Metode Numerik

PENYELESAIAN PERSAMAAN POISSON 2D DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSS-SEIDEL DAN CONJUGATE GRADIENT

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November

Penyelesaian Persamaan Poisson 2D dengan Menggunakan Metode Gauss-Seidel dan Conjugate Gradient

BAB I PENDAHULUAN. terbagi dalam berberapa tingkatan, gelombang pada atmosfir yang berotasi

Studi Analitik dan Numerik Perpindahan Panas pada Fin Trapesium (Studi Kasus pada Finned Tube Heat Exchanger)

SIMULASI NUMERIK PERPINDAHAN PANAS PADA PINTU FURNACELAPIS BANYAK MATERIAL DENGAN METODE BEDA HINGGA

Persamaan Poisson. Fisika Komputasi. Irwan Ary Dharmawan

ANALISIS STABILITAS METODE FORWARD TIME-CENTRE SPACE (FTCS) DAN LAX-WENDROFF PADA SIMULASI PENYELESAIAN PERSAMAAN ADVEKSI SKRIPSI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 4 Metode Crank-Nicolson Untuk European Barrier Option

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

Penggunaan Metode Level Set dalam Menyelesaikan Masalah Stefan Dua Fase

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL PARTIAL NON LINIEAR DENGAN METODE BARU YANG LEBIH EFISIEN

Solusi Numerik Persamaan Gelombang Dua Dimensi Menggunakan Metode Alternating Direction Implicit

Bab 3 MODEL MATEMATIKA INJEKSI SURFACTANT POLYMER 1-D

Reflektor Gelombang 1 balok

BAB II LANDASAN TEORI

DERET TAYLOR UNTUK METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN ABSTRACT

SKEMA NUMERIK UNTUK MEMPEROLEH SOLUSI TAKSIRAN DARI KELAS PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM NONLINEAR JENIS KEDUA. Vanny Restu Aji 1 ABSTRACT

Parameter Yang Mempengaruhi Distribusi Aliran Debris

ANALISA NUMERIK DISTRIBUSI PANAS TAK TUNAK PADA HEATSINK MENGGUNAKAN METODA FINITE DIFFERENT

1.1 Latar Belakang dan Identifikasi Masalah

KONTROL OPTIMAL UNTUK DISTRIBUSI TEMPERATUR DENGAN PENDEKATAN BEDA HINGGA

ANALISIS ALIRAN DAN PERPINDAHAN PANAS FLUIDA SISKO DALAM KEADAAN STEDI NURI ANGGI NIRMALASARI

I. PENDAHULUAN. dan kotoran manusia atau kotoran binatang. Semua polutan tersebut masuk. ke dalam sungai dan langsung tercampur dengan air sungai.

Kontrol Optimum. Syarat Transversalitas, Current-valued Hamiltonian. Toni Bakhtiar. Departemen Matematika IPB. Februari 2014

PENGARUH MODIFIKASI BOUNDARY CONDITION PADA STAMP-TYPE SENSOR TERHADAP DISTRIBUSI TEMPERATUR SKRIPSI

APLIKASI MARKOV RANDOM FIELD PADA MASALAH INDUSTRI

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

PENERAPAN METODE ELEMEN HINGGA UNTUK SOLUSI PERSAMAAN STURM-LIOUVILLE

BAB I PENDAHULUAN. ada dua pendekatan yang dapat digunakan, pendekatan yang pertama adalah

PENYELESAIAN NUMERIK DARI PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINIER ADVANCE-DELAY

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

KONTROL OPTIMAL UNTUK DISTRIBUSI TEMPERATUR DENGAN PENDEKATAN BEDA HINGGA

MODEL MATEMATIKA ALIRAN KONVEKSI BEBAS FLUIDA VISKOELASTIK YANG MELEWATI PERMUKAAN SEBUAH BOLA

BAB I PENDAHULUAN. perpindahan energi yang mungkin terjadi antara material atau benda sebagai akibat

KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

Contoh klasik dari persamaan hiperbolik adalah persamaan gelombang yang dinyatakan oleh

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. apapun yang melalui beberapa pengolahan berarti (Tse, 2012). Mencerahkan citra,

Penyelesaian Masalah Syarat Batas dalam Persamaan Diferensial Biasa Orde Dua dengan Menggunakan Algoritma Shooting Neural Networks

METODE ELEMEN BATAS UNTUK MASALAH TRANSPORT

1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

ANALISIS DAN SIMULASI DISTRIBUSI TEMPERATUR RUANGAN BERDASARKAN BENTUK ATAP MENGGUNAKAN FINITE DIFFERENCE METHOD BERBASIS PYTHON

Metode Lattice-Boltzmann, Aplikasi pada Kasus Difusi Kalor. Abstract

PENGANTAR MATEMATIKA TEKNIK 1. By : Suthami A

LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN ABSTRAK KATA PENGANTAR UCAPAN TERIMA KASIH DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

Transkripsi:

Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3 Week 10: Finite Dierence Method for PDE Heat Eqs Tim Ilmu Komputasi Coordinator contact: Dr. Putu Harry Gunawan phgunawan@telkomuniversity.ac.id

1 Masalah Persamaan Panas 1D 2 Skema Numerik 3 Latihan 4 Algorithm 5 Next

Masalah Persamaan Panas 1D Persamaan Panas Persamaan pengantur dari persamaan konduksi panas pada domain [0, L] diberikan sebagai berikut: u(x, t) = µ 2 u(x, t), t x 2 x (0, L), t > 0 (1.1) u(x, 0) = f (x), x [0, L] (1.2) u(0, t) = 0, u(l, t) = 0. t 0 (1.3) dengan u(x, t) menyatakan nilai temperatur pada posisi x dan waktu t. Koesien konduktivitas dinotasikan sebagai suatu konstanta µ.

Skema Numerik Discrete space Bentuk diskrit dari persamaan panas (1.1-1.3) dengan menggunakan metode beda hingga skema eksplisit akan diberikan sbb: Figure : Partisi domain perhitungan Ω satu-dimensi.

Skema Numerik Discrete space Untuk mempermudah dan menyederhanakan masalah, misalkan domain spasial kita Ω = [0, 1] yaitu dengan panjang domain L = 1 dan domain waktu [0, T ]. Tahap pertama, diskrit dari domain spasial M = {1, 2, 3,, M 1} dibentuk dengan membagi domain Ω menjadi M buah partisi, dengan M Z + (lihat Gambar 4). Figure : Partisi domain perhitungan Ω satu-dimensi.

Skema Numerik Discrete space Untuk mempermudah dan menyederhanakan masalah, misalkan domain spasial kita Ω = [0, 1] yaitu dengan panjang domain L = 1 dan domain waktu [0, T ]. Tahap pertama, diskrit dari domain spasial M = {1, 2, 3,, M 1} dibentuk dengan membagi domain Ω menjadi M buah partisi, dengan M Z + (lihat Gambar 4). Figure : Partisi domain perhitungan Ω satu-dimensi. Untuk grid batas hanya ada dua yakni {0, M}, jadi diskrit domain keseluruhan dapat ditulis sebagai M + {0, M}.

Skema Numerik Discrete space Untuk mempermudah dan menyederhanakan masalah, misalkan domain spasial kita Ω = [0, 1] yaitu dengan panjang domain L = 1 dan domain waktu [0, T ]. Tahap pertama, diskrit dari domain spasial M = {1, 2, 3,, M 1} dibentuk dengan membagi domain Ω menjadi M buah partisi, dengan M Z + (lihat Gambar 4). Figure : Partisi domain perhitungan Ω satu-dimensi. Untuk grid batas hanya ada dua yakni {0, M}, jadi diskrit domain keseluruhan dapat ditulis sebagai M + {0, M}.

Skema Numerik Time space Tahap kedua, diskrit domain waktu didenisikan sebagai T = {0, 1, 2, 3,, T n }, dengan T n Z + adalah banyaknya partisi waktu. Jika ukuran partisi/grid untuk spasial dan waktu seragam, maka ukuran grid dapat kita notasikan dengan x dan t berurutan.

Skema Numerik Discrete space and time Sehingga titik grid (x k, t n ) dapat dipilih sebagai: x k = k x, k M, x = 1 M, t n = n t, n T t = T,. T n

Skema Numerik Forward time central space (FTCS) scheme Ganti notasi u(t, x) pada persamaan (1.1-1.3) dengan notasi v(x k, t n ) = v n k untuk solusi numerik, sehingga diskritisasi menggunakan beda maju (forward dierence) untuk turunan pertama terhadap waktu dan beda tengah (central dierence) untuk turunan kedua terhadap spasial diberikan sebagai berikut: v n+1 k t v n k v 0 k = µ v n k+1 2v n k + v n k 1, x 2 k M, n T (2.1) = f (k x), k M + {0, M} (2.2) v n+1 0 = 0, v n+1 M = 0. n T (2.3)

Skema Numerik Forward time central space (FTCS) scheme v n+1 k = v n k + r(v n k+1 2v n k + v n k 1 ), k M, n T, (2.4) dengan r = µ t. Skema (2.1-2.3) dapat digambarkan berupa x 2 stencil seperti pada Gambar 7

Latihan Contoh Problem 1D heat Latihan 1D heat (Thomas, et al., Chapter 1.2) Diberikan masalah nilai awal dan batas untuk persamaan panas seperti berikut: u t = u µ 2, x 2 x (0, 1), t > 0 u(x, 0) = f (x), x [0, 1] u(0, t) = a(t), u(1, t) = b(t), t 0 dengan f (0) = a(0), dan f (1) = b(0). 1. Tentukan nilai v(k x, n t) untuk n = 0, 1, 2, 5, dengan f (x) = sin(2πx), a = b = 0, M = 10, µ = 1/6, dan t = 0.05! 2. Sama dengan pertanyaan (a), akan tetapi gunakan t = 0.01!

Problem 1D heat Latihan 1D heat kerjakan pakai Excel Latihan

Problem 1D heat Latihan 1D heat dt=0.05 Latihan

Problem 1D heat Latihan 1D heat dt=0.01 Latihan

Algorithm Problem 1D heat Question! Bagaimana jika diminta untuk melakukan simulasi sampai n = 100? Tentu saja dengan menggunakan kalkulator akan sangat tidak esien. Sehingga diperlukan alat bantu bahasa pemrograman untuk mempercepat perhitungan. Dalam hal ini dapat menggunakan bahasa pemrograman MATLAB/Octave. Akan tetapi, sebelum menggunakan MATLAB/Octave, ada baiknya kita bahas mengenai Algoritma dari persamaan panas 1D yang sudah di bahas sebelumnya.

Problem 1D heat Algorithm Algorithm

Algorithm Problem 1D heat Demo Buatlah program dari Algoritma 1 menggunakan MATLAB/Octave! Gunakan nilai dan parameter pada masalah PDP dalam contoh sebelumnya!

Results Algorithm

Algorithm Problem 1D heat Home Work! Diberikan PDP dengan nilai awal dan batas seperti berikut: u t = u µ 2, x 2 x (0, 1), t > 0 u(x, 0) = f (x), x [0, 1] u(0, t) = a(t), u(1, t) = b(t), t 0 dengan f (0) = a(0), dan f (1) = b(0). 1. Tentukan nilai v(k x, n t) untuk n = 0, 1, 2, 5, dengan f (x) = sin πx, a = b = 0, M = 20, µ = 1, dan 2 t = 1.2 10 3 menggunakan program komputer! 2. Sama dengan pertanyaan (a), akan tetapi gunakan t = 1.3 10 3!

Next Next Next, QUIZ III, and then the Finite Dierence Method (FDM), explicit scheme will be given in order to approximate the solution of 1D wave problem. Good Luck

End of presentation!