Interpolasi Cubic Spline

dokumen-dokumen yang mirip
METODE FINITE-DIFFERENCE UNTUK PROBLEM LINEAR

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

REGRESI LINEAR DAN ELIMINASI GAUSS

BAB 5 Interpolasi dan Aproksimasi

RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT

BAB II AKAR-AKAR PERSAMAAN

LU DECOMPOSITION (FAKTORISASI MATRIK)

SUKU BANYAK. Secara umum sukubanyak atau polinom dalam berderajat dapat ditulis dalam bentuk berikut:

Interpolasi Spline Kubik pada Trajektori Manusia

BAB 2 DENGAN MENGGUNAKAN INTERPOLASI INTERPOLASI SPLINE LINIER DAN INTERPOLASI SPLINE

INVERS MATRIK DAN ELIMINASI GAUSS

INTERPOLASI: METODE LAGRANGE

PERSAMAAN KUADRAT. Nama Anggota Kelompok 4 : 1. Krisna Bani Putri Puspita Azah Elvana Eni Lestari

METODE ITERASI DALAM SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SISTEM PERSAMAAN LINEAR DAN ELIMINASI GAUSS

POLINOM (SUKU BANYAK) Menggunakan aturan suku banyak dalam penyelesaian masalah.

Tujuan. Interpolasi berguna untuk memperkirakan nilai-nilai tengah antara titik data yang sudah ditentukan dan tepat.

Persamaan dan Pertidaksamaan Linear

SUKU BANYAK. A. Teorema Sisa 1) F(x) = (x b) H(x) + S, maka S = F(b) 2) F(x) = (ax b) H(x) + S, maka S = F( a

TEOREMA VIETA DAN JUMLAH NEWTON. 1. Pengenalan

Contoh Tentukanlah prakiraan nilai f pada titik x 8 dengan menggunakan metode polinomial interpolasi Lagrange dengan ketelitian hingga desimal, jika d

MATRIK DAN KOMPUTASI

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Menggunakan Matlab-

11/17/2015 P O L I N O M I A L. B. Operasi Aljabar pada Polinomial. Peta Konsep. B. Operasi Aljabar pada Polinomial

BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Persamaan linear tingkat tinggi menarik untuk dibahas dengan 2 alasan :

PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva

BAB Solusi Persamaan Fungsi Polinomial

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (2) Pertemuan ke - 4. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

III. FUNGSI POLINOMIAL

Komparasi Metode Interpolasi Natural Cubic Spline dengan Clamped Cubic Spline

MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2.

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

Interpolasi dan Ekstrapolasi

BAB 1 Konsep Dasar 1

SISTEM BILANGAN RIIL DAN FUNGSI

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

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)

Persamaan yang kompleks, solusinya susah dicari. Contoh :

Interpolasi dan Ekstrapolasi

Course Note Numerical Method : Interpolation

Matematika Ekonomi KUADRAT DAN FUNGSI RASIONAL (FUNGSI PECAH) GRAFIK FUNGSI KUADRAT BERUPA PARABOLA GRAFIK FUNGSI RASIONAL BERUPA HIPERBOLA

: 6. Menggunakan konsep limit fungsi dan turunan fungsi dalam pemecahan masalah.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN PERSAMAAN LINEAR

Komputasi untuk Sains dan Teknik

II. LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dikaji konsep operasi biner dan ring yang akan digunakan

Menurut jenisnya, fungsi dapat dibedakan menjadi (1) Fungsi aljabar (2) Fungsi transenden

x 3 NAMA : KELAS : LEMBAR AKTIVITAS SISWA LIMIT FUNGSI Dengan menggunakan limit matematis dapat dituliskan sebagai berikut: lim

Pengantar Metode Numerik

PERSAMAAN NON LINIER

Komputasi untuk Sains dan Teknik

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dan XI IPA2 pada bulan April- Mei Pada bulan April 2014 peneliti

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Dalam Matlab-

Bab 16. LIMIT dan TURUNAN. Motivasi. Limit Fungsi. Fungsi Turunan. Matematika SMK, Bab 16: Limit dan Turunan 1/35

PERSAMAAN, FUNGSI DAN PERTIDAKSAMAAN KUADRAT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Menggunakan Matlab-

FUNGSI DAN PERSAMAAN LINEAR. EvanRamdan

UJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I

Materi Fungsi Linear Fungsi Variabel, koefisien, dan konstanta Variabel variabel bebas Koefisien Konstanta 1). Pengertian fungsi linier

ATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH ANALISA NUMERIK (S1/TEKNIK SIPIL) KODE / SKS : KK /2

Komputasi untuk Sains dan Teknik

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Pengertian Persamaan Garis Lurus 1. Koordinat Cartesius a. Menggambar Titik pada Koordinat Cartesius b. Menggambar Garis pada Koordinat Cartesius

TUGAS KOMPUTASI SISTEM FISIS 2015/2016. Pendahuluan. Identitas Tugas. Disusun oleh : Latar Belakang. Tujuan

Komputasi untuk Sains dan Teknik

4. Deret Fourier pada Interval Sebarang dan Aplikasi

INTERPOLASI CHEBYSHEV MAKALAH. Disusun untuk memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik yang dibimbing oleh. Dr. Trisilowati, S.Si., M.

9. Teori Aproksimasi

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

METODE INTERPOLASI DAN IMPLEMENTASINYA DALAM CITRA DIGITAL

Persamaan dan pertidaksamaan kuadrat BAB II

Metode Numerik & Lab. Muhtadin, ST. MT. Metode Numerik & Komputasi. By : Muhtadin

1.1 Definisi dan Teorema Dalam Kalkulus Representasi bilangan dalam komputer Algoritma Software Komputer...

INTEGRASI NUMERIK DENGAN METODE KUADRATUR GAUSS-LEGENDRE MENGGUNAKAN PENDEKATAN INTERPOLASI HERMITE DAN POLINOMIAL LEGENDRE

atau y= f(x) = ax 2 + bx + c (3.17) y= f(x) = a 2 x + a 0 x 2 + a 1

5. INTERPOLASI. orde 1 orde 2 orde 3 menghubungkan 2 titik menghubungkan 3 titik menghubungkan 4 titik. Gambar 5.1

TEOREMA SISA 1. Nilai Sukubanyak Tugas 1

Mata Pelajaran Wajib. Disusun Oleh: Ngapiningsih

KONSEP DASAR FUNGSI DAN GRAFIK. Oleh : Agus Arwani, SE, M.Ag

Materi Matematika Persamaan dan Pertidaksamaan kuadrat Persamaan Linear Persamaan Kuadrat Contoh : Persamaan Derajat Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. dipergunakan untuk menaksir pola hubungan antara variabel prediktor atau

Perbaikan Kualitas Rekonstruksi Motion Capture

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4

BAB VI. INTEGRAL TAK TENTU (ANTI TURUNAN)

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

Studi Kasus Penyelesaian Pers.Non Linier. Studi Kasus Non Linier 1

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER

Pertemuan 6: Metode Least Square. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014

Komputasi untuk Sains dan Teknik -Menggunakan Matlab-

4. Deret Fourier pada Interval Sebarang dan Aplikasi

BAB 2 Solusi Persamaan Fungsi Polinomial Denition (Metoda numeris) Metoda numeris adalah suatu model pendekatan dengan menggunakan teknik-teknik

Intisari + Latihan Hitung Kalkulus Dan Fungsi Transeden (Tingkat Lanjut) Tanggal: 28 Maret Oleh: Tjandra Satria Gunawan

PERKONGRUENAN POLINOMIAL MODULO m

Komputasi untuk Sains dan Teknik

FUNGSI, SISTEM PERSAMAAN LINIER DAN MENGGAMBAR GRAFIK

Menentukan akar-akar persamaan polinomial

Matematika

Catatan Kuliah KALKULUS II BAB V. INTEGRAL

Transkripsi:

Interpolasi Cubic Spline Dr. Eng. Supriyanto, M.Sc Lab. Komputer, Departemen Fisika, Universitas Indonesia email: supri@fisika.ui.ac.id atau supri92@gmail.com December 13, 2006 Figure 1: Fungsi f(x) dengan sejumlah titik data Diketahui suatu fungsi f(x) (Figure 1) yang dibatasi oleh interval a dan b, dan memiliki sejumlah titik data a = x 0 < x 1 <... < x n = b. Interpolasi cubic spline S(x) adalah sebuah potongan fungsi polinomial kecil-kecil (Figure 2) berderajat tiga (cubic) yang menghubungkan dua titik data yang bersebelahan dengan ketentuan sebagai berikut: 1. S j (x) adalah potongan fungsi yang berada pada sub-interval dari x j hingga x j+1 untuk nilai j = 0, 1,...,n 1; 2. S(x j ) = f(x j ), artinya pada setiap titik data (x j ), nilai f(x j ) bersesuaian dengan S(x j ) dimana j = 0, 1,...,n; 1

Figure 2: Pendekatan dengan polinomial cubic spline 3. S j+1 (x j+1 ) = S j (x j+1 ). Perhatikan titik x j+1 pada Figure 2. Ya.. tentu saja jika fungsi itu kontinyu, maka titik x j+1 menjadi titik sambungan antara S j dan S j+1. 4. S j+1(x j+1 ) = S j(x j+1 ), artinya kontinyuitas menuntut turunan pertama dari S j dan S j+1 pada titik x j+1 harus bersesuaian. 5. S j+1(x j+1 ) = S j (x j+1 ), artinya kontinyuitas menuntut turunan kedua dari S j dan S j+1 pada titik x j+1 harus bersesuaian juga. 6. Salah satu syarat batas diantara 2 syarat batas x 0 dan x n berikut ini mesti terpenuhi: S (x 0 ) = S (x n ) = 0 ini disebut natural boundary S (x 0 ) = f (x 0 ) dan S (x n ) = f (x n ) ini disebut clamped boundary Polinomial cubic spline S (polinomial pangkat 3) untuk suatu fungsi f berdasarkan ketentuan di atas adalah S j (x) = a j + b j (x x j ) + c j (x x j ) 2 + d j (x x j ) 3 (1) dimana j = 0, 1,...,n 1. Maka ketika x = x j S j (x j ) = a j + b j (x j x j ) + c j (x j x j ) 2 + d j (x j x j ) 3 S j (x j ) = a j = f(x j ) Itu artinya, a j selalu jadi pasangan titik data dari x j. Dengan pola ini maka pasangan titik data x j+1 adalah a j+1, konsekuensinya S(x j+1 ) = a j+1. Berdasarkan ketentuan (3), yaitu ketika 2

x = x j+1 dimasukan ke persamaan (1) a j+1 = S j+1 (x j+1 ) = S j (x j+1 ) = a j + b j (x j+1 x j ) + c j (x j+1 x j ) 2 + d j (x j+1 x j ) 3 dimana j = 0, 1,...,n 2. Sekarang, kita nyatakan h j = x j+1 x j, sehingga a j+1 = a j + b j h j + c j h 2 j + d j h 3 j (2) Kemudian, turunan pertama dari persamaan (1) adalah S j(x) = b j + 2c j (x x j ) + 3d j (x x j ) 2 ketika x = x j, S j(x j ) = b j + 2c j (x j x j ) + 3d j (x j x j ) 2 = b j dan ketika x = x j+1, b j+1 = S j(x j+1 ) = b j + 2c j (x j+1 x j ) + 3d j (x j+1 x j ) 2 Ini dapat dinyatakan sebagai b j+1 = b j + 2c j (x j+1 x j ) + 3d j (x j+1 x j ) 2 dan dinyatakan dalam h j b j+1 = b j + 2c j h j + 3d j h 2 j (3) Berikutnya, kita hitung turunan kedua dari persamaan (1) S j (x) = 2c j + 6d j (x x j ) (4) tapi dengan ketentuan tambahan yaitu S (x)/2, sehingga persamaan ini dimodifikasi menjadi S j (x) = c j + 3d j (x x j ) dengan cara yang sama, ketika x = x j S j (x j ) = c j + 3d j (x j x j ) = c j dan ketika x = x j+1 c j+1 = S j (x j+1 ) = c j + 3d j (x j+1 x j ) c j+1 = c j + 3d j h j (5) 3

dan d j bisa dinyatakan dari sini, persamaan (2) dapat ditulis kembali d j = 1 3h j (c j+1 c j ) a j+1 = a j + b j h j + c j h 2 j + d j h 3 j sementara persamaan (3) menjadi = a j + b j h j + c j h 2 j + h2 j 3 (c j+1 c j ) = a j + b j h j + h2 j 3 (2c j + c j+1 ) (6) b j+1 = b j + 2c j h j + 3d j h 2 j = b j + 2c j h j + h j (c j+1 c j ) = b j + h j (c j + c j+1 ) (7) Sampai sini masih bisa diikuti, bukan? Selanjutnya, kita coba mendapatkan b j dari persamaan (6) b j = 1 h j (a j+1 a j ) h j 3 (2c j + c j+1 ) (8) dan untuk b j 1 b j 1 = 1 h j 1 (a j a j 1 ) h j 1 3 (2c j 1 + c j ) (9) Langkah berikutnya adalah mensubtitusikan persamaan (8) dan persamaan (9) kedalam persamaan (7), h j 1 c j 1 + 2(h j 1 + h j )c j + h j c j+1 = 3 h j (a j+1 a j ) 3 h j 1 (a j a j 1 ) (10) dimana j = 1, 2,...,n 1. Dalam sistem persamaan ini, nilai {h j } n 1 j=0 dan nilai {a j} n j=0 sudah diketahui, sementara nilai {c j } n j=0 belum diketahui dan memang nilai inilah yang akan dihitung dari persamaan ini. Sekarang coba perhatikan ketentuan nomor (6), ketika S (x 0 ) = S (x n ) = 0, berapakah nilai c 0 dan c n? Nah, kita bisa evaluasi persamaan (4) S (x 0 ) = 2c 0 + 6d 0 (x 0 x 0 ) = 0 jelas sekali c 0 harus berharga nol. Demikian halnya dengan c n harganya harus nol. Jadi untuk natural boundary, nilai c 0 = c n = 0. 4

Persamaan (10) dapat dihitung dengan operasi matrik Ax = b dimana 1 0 0......... 0 h 0 2(h 0 + h 1 ) h 1 0...... 0 A = 0 h 1 2(h 1 + h 2 ) h 2 0... 0................................. h n 2 2(h n 2 + h n 1 ) h n 1 0......... 0 0 1 c 0 c 1 x =. 0 3 h 1 (a 2 a 1 ) 3 h 0 (a 1 a 0 ) b =. 3 h n 1 (a n a n 1 ) 3 h n 2 (a n 1 a n 2 ) 0 Sekarang kita beralih ke clamped boundary dimana S (a) = f (a) dan S (b) = f (b). Nah, kita bisa evaluasi persamaan (8) dengan j = 0, dimana f (a) = S (a) = S (x 0 ) = b 0, sehingga c n konsekuensinya, f (a) = 1 h 0 (a 1 a 0 ) h 0 3 (2c 0 + c 1 ) 2h 0 c 0 + h 0 c 1 = 3 h 0 (a 1 a 0 ) 3f (a) (11) Sementara pada x n = b n dengan persamaan (7) f (b) = b n = b n 1 + h n 1 (c n 1 + c n ) sedangkan b n 1 bisa didapat dari persamaan (9) dengan j = n 1 Jadi f (b) = = b n 1 = 1 h n 1 (a n a n 1 ) h n 1 3 (2c n 1j + c n ) 1 (a n a n 1 ) h n 1 h n 1 3 (2c n 1j + c n ) + h n 1 (c n 1 + c n ) 1 (a n a n 1 + h n 1 h n 1 3 (c n 1j + 2c n ) 5

dan akhirnya kita peroleh h n 1 c n 1 + 2h n 1 C n = 3f (b) 3 h n 1 (a n a n 1 ) (12) Persamaan (11) dan persamaan (12) ditambah persamaan (10 membentuk operasi matrik Ax = b dimana 2h 0 h 0 0......... 0 h 0 2(h 0 + h 1 ) h 1 0...... 0 A = 0 h 1 2(h 1 + h 2 ) h 2 0... 0................................. h n 2 2(h n 2 + h n 1 ) h n 1 0......... 0 h n 1 2h n 1 c 0 c 1 x =. 3 h 0 (a 1 a 0 ) 3f (a) 3 h 1 (a 2 a 1 ) 3 h 0 (a 1 a 0 ) b =. 3 h n 1 (a n a n 1 ) 3 h n 2 (a n 1 a n 2 ) 3f (b) 3 h n 1 (a n a n 1 ) c n 6

Figure 3: Profil suatu object Figure 4: Sampling titik data 7

Figure 5: Hasil interpolasi cubic spline 8

Figure 6: Hasil interpolasi lagrange 9

j x j a j b j c j d j 0 0,9 1,3 5,4 0,00-0,25 1 1,3 1,5 0,42-0,30 0,95 2 1,9 1,85 1,09 1,41-2,96 3 2,1 2,1 1,29-0,37-0,45 4 2,6 2,6 0,59-1,04 0,45 5 3,0 2,7-0,02-0,50 0,17 6 3,9 2,4-0,5-0,03 0,08 7 4,4 2,15-0,48 0,08 1,31 8 4,7 2,05-0,07 1,27-1,58 9 5,0 2,1 0,26-0,16 0,04 10 6,0 2,25 0,08-0,03 0,00 11 7,0 2,3 0,01-0,04-0,02 12 8,0 2,25-0,14-0,11 0,02 13 9,2 1,95-0,34-0,05-0,01 14 10,5 1,4-0,53-0,1-0,02 15 11,3 0,9-0,73-0,15 1,21 16 11,6 0,7-0,49 0,94-0,84 17 12,0 0,6-0,14-0,06 0,04 18 12,6 0,5-0,18 0-0,45 19 13,0 0,4-0,39-0,54 0,60 20 13,3 0,25 10