Kaedah Runge-Kutta. Bab 25

dokumen-dokumen yang mirip
- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)

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

PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

Kamiran Persamaan-persamaan. Bab 22

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

PERSAMAAN DIFERENSIAL (DIFFERENTIAL EQUATION) M E T O D E E U L E R M E T O D E R U N G E - K U T T A

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB II DIMENSI PARTISI

Integrasi. Metode Integra. al Reimann

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

KUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv

METODE ITERASI SEDERHANA

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Computation Process using Scilab

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

Pengkajian Metode Extended Runge Kutta dan Penerapannya pada Persamaan Diferensial Biasa

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING

REMBESAN AIR DALAM TANAH. Bagian 2 Dosen Pengampu: RUNI ASMARANTO, ST., MT

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

PENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA

BAB 3 PEMODELAN PROSES PENGGILINGAN AKHIR

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS

Pengolahan lanjut data gravitasi

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Analisis Sensitivitas

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :

BAB IV HASIL ANALISIS

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

P i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT.

CONTOH SOAL #: PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA. dx dengan nilai awal: y = 1 pada x = 0. Penyelesaian: KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP)

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

BAB III MODUL INJEKTIF

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES STERILISASI MAKANAN KALENG. Heat Equation Analize of Canned Food Sterilization Process

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA

Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

Dalam setiap sub daerah, pilih suatu titik P k (x k, y k ) dan bentuklah jumlah :

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

b) Sebaliknya : interaksi kalor antara sistem dan lingkungan yang harus berlangsung kuasistatik dan disertai kenaikan suhu,

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

Bab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penentuan Konduktivitas Termal Logam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan

BAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

UJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I

PENAKSIR YANG EFISIEN DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA. Mahasiswa Program S1 Matematika

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

Deret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II

ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

Kuliah ke-5 TEGANGAN PADA BALOK. 2 m 2 m 2 m. Bidang momen. Bidang lintang A B B C D D

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

Tinjauan Ulang Konsep Mekanika Klasik

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia * Abstrak

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai

Transkripsi:

Kaeda Runge-Kutta Bab 5

D ar bab n anda sepatutna: Bole menjelasan gambaran vsual aeda Euler Heun dan tt tenga Faam ubungan antara aeda Euler dan sr Talor dan ralat ang beratan Dapat membezaan ralat (local & global truncaton errors Tau bentu umum aeda Runge_Kutta; aam terbtan perngat edua aeda RK dan bagamana a datan dengan sr Talor dan aam terdapat pelbaga vers aeda RK perngat edua dan leb tngg

D ar bab n amu sepatutna: Tau bagamana untu menggunaan manamana aeda RK e dalam persamaan sstem; bole mengurangan perngat e-n ODE e dalam n sstem ODE perngat pertama.

Kaeda Runge-Kutta Untu menelesaan persamaan pembezaan basa (ODE dalam bentu: d dx d ( x dx x ( Untu mendapatan nla ang baru : anggaran cerun (5.

Raja 5.

Kaeda Euler

Darpada raja nla cerun pada x ( x d mana ( x merupaan persamaan pembezaan pada x dan. Masuan e dalam persamaan (5.: ( x (5. denal sebag aeda Euler atau Euler-Cauc

Dengan ralat ( atau! '( cuup ecl Ja (...! '( O E x E O x E a a n t (5.7 (5.8 (5.9

Conto ngat!penelesaan sebenar: =-0.5x4+4x3-0x+8.5x+ Gunaan aeda Euler untu mengamran secara beranga ungs berut dar x =0 ngga x = 4 dengan saz langa 0.5. d x 3 x 0x 8.5 dx Keadaan awal pada x = 0 adala =.

Penelesaan (0.5 d ( mana (0 (0.5 (0 (0 (00.5 (0 8.5(0.5 Untu langa edua: (0 (0.5 5.5 5.875 dan anggaran cerun pada 3 (0.5 0(0 5.5 (0.55.50.5 3 (0.5 8.5 0(0.5 8.5 x *nla sebenar (0.5=3.875 dengan ralat -.035(-63.% 0 : 8.5 0.5

Raja 5.3

Mengganggar ralat Kaeda Euler menggunaan sr Talor

Conto Gunaan persamaan (5.7 untu menganggar ralat pada persamaan d dalam conto sebelum n seterusna tentuan ralat ang dsebaban ole sr talor perngat tngg

Penelesaan( Ole erana ungs adala dalam bentu polnomal sr Talor bole dgunaan untu menentuan ralat menggunaan aeda Euler. Menggunaan persamaan (5.7 E t '( x! '( x 3! 3 '( x 4! 4

Penelesaan( '( x (3 ( x Maa 6x ralat x pada 4 0 perngat : 6(0 4(0 0 Et (0.5.5 peratan nla (0 4 3 E 3 (0.5 0.5 ralat ang ddapat t 6 adala tepat untu langa pertama 4 Et4 (0.5 0.035 4 E E E E.5 0.5 0.035.035 t ''( x t t3 4x t4 *peratan bagamana sr Talor dapat menganggaran ralat bag aeda Euler

Kesan pada pengurangan saz langa pada aeda Euler Gunaan aeda Euler untu mengamran secara beranga ungs berut dar x =0 ngga x = 4 dengan saz langa 0.5. d x 3 x 0x 8.5 dx Keadaan awal pada x = 0 adala =.

Raja 5.4

Raja 5.5

Pembaan epada Kaeda Euler

Kaeda Heun

Raja 5.9

Menggunaan dua persamaan penganggar dan pembetul: x x x x x x x ( ( ( ( ' ' ' cerun adala : Purata ( ' ( seterusna nla mana d ( ' 0 0 0 0 (5. (5.3 (5.4 persamaan penganggar persamaan pembetul

Dengan ralat a j j j 00%

Conto Gunaan aeda Heun dengan saz langa = untu mengamran persamaan ' 4e 0.8x 0.5 dar x = 0 ngga x = 4 dengan eadaan awal x = 0 dan =.

Penelesaan( *Persamaan penganggar : 0 ( x. cerun pada (x 0 0 adala ' 4e 0.5(. Gunaan ps n penganggar mencar pada x =.0 0 3( 0 0 5 3 3. Car nla 0.8( ' 4e 0.5(5 4. Car nla purata ' 3 6.4064 6.4064 4.7008

Penelesaan( 5. Masuan e dalam persamaan pembetul: 4.7008( 6.7008

Kaeda Tt Tenga Kaeda n menggunaan aeda Euler bag mencar tt tanga nla : / ( x (5.5 Bag cerun pada tt tenga ' ( x / / / (5.6

Kaeda Tt Tenga Cerun n emuadan dgunaan untu mencar nla + ( x / / (5.7

Raja 5.

Kaeda Runge-Kutta

Kaeda Heun dengan pembetul tunggal Dengan andaan a = ½ maa a = ½ dan p =q =. d mana = (x dan = (x +0.5 + 0.5 (5.36 (5.36a (5.36b

Kaeda Tt Tenga (a = Dengan andaan a = maa a = 0 dan p =q =/. d mana = (x dan = (x + + (5.37 (5.37a (5.37b

Kaeda Ralston ( a = /3 Dengan andaan a = /3 maa a = /3 dan p =q =3/4. ( 3 3 d mana = (x dan = (x +0.75 + 0.75 (5.38 (5.38a (5.38b

Conto Menggunaan aeda tt tenga dan aeda Ralston amran secara beranga: ( x x 3 x 0x 8.5 dar x = 0 ngga x = 4 dengan saz langa 0.5. Keadaan awal adala x = 0 dan =.

Penelesaan( Menggunaan aeda tt tenga (0 (0.5 4.875 cerun d tt tenga bole dgunaan untu menganggar (0.5 3 (0 3 0(0 8.5 8.5 (0.5 0(0.5 8.5 4.875(0.5 3.09375

Penelesaan( Menggunaan aeda Ralston 3 (0.375 (0.375 0(0.375 dengancerun purata (8.5 (.58035 4.5546875 3 3 angmana bole dgunaanuntu menganggar (0.5.58035 4.5546875(0.5 3.7734375 8.5

Raja 5.4

Kaeda Runge-Kutta perngat e-3 ( ( ( mana d 4 ( 6 3 3 x x x (5.39 (5.39a (5.39b (5.39c

Kaeda Runge-Kutta perngat e-4 ( ( ( ( mana d ( 6 3 4 3 4 3 x x x x (5.40 (5.40a (5.40b (5.40c (5.40d