IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PERSAMAAN LINEAR ...

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,...

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan.

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

2 BARISAN BILANGAN REAL

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

B a b 1 I s y a r a t

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, Solusi Numerik PDP

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd

oleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Persamaan Non-Linear

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

METODE SIMPSON TERMODIFIKASI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA LINEAR JENIS KEDUA. Jonas Lodewyk H 1, Zulkarnain 2 ABSTRACT

BAB 2 LANDASAN TEORI

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

Penyelesaian Persamaan Non Linier

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

III PERBANDINGAN MODEL-MODEL BINOMIAL. : harga saham : tingkat harapan pendapatan. yaitu

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

METODE KACZMARZ UNTUK MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR RUHIYAT

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

Bab 3 Metode Interpolasi

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

BAB 2 LANDASAN TEORI

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali

Gambar 1. Partisi P dari empat persegi panjang R = [a, b] x [c, d] adalah dua himpunan i i

Definisi Integral Tentu

C (z m) = C + C (z m) + C (z m) +...

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

BAB III ESTIMASI PARAMETER MODEL DENGAN GS2SLS. Pada bab ini akan dibahas tentang bentuk model spasial lag sekaligus

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014

Semigrup Matriks Admitting Struktur Ring

Evaluasi Belajar Tahap Akir Nasional Tahun 1987 Matematika

Pengantar Statistika Matematika II

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1

EKSPANSI MULTINOMIAL, KOMBINASI, DAN PERMUTASI

BAB II LANDASAN TEORI

II. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB I PENDAHULUAN. , membentuk struktur ring terhadap operasi penjumlahan matriks dan operasi pergandaan matriks baku. Himpunan bagian dari

Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi;

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI

Transkripsi:

IV. HASIL DAN PEBAHASAN 4.. Algoritme utuk etode Kaczmarz etode Kaczmarz merupaka salah satu metode iteratif utuk meyelesaika SPL eretuk Ax = () dega matriks koefisie A erorde N, vektor peyelesaia x erorde N, da vektor kostata erorde. etode ii mecari suatu titik di dalam R N yag relatif dekat dega seluruh hiperidag. Titik semacam ii aka mejadi seuah peyelesaia hampira atas SPL. Proses iterasi pada algoritme utuk metode Kaczmarz meghasilka siklus proyeksiproyeksi ortogoal yag eruruta pada hiperidag yag dimulai dega searag titik awal di R N. Seelumya, diperkealka terleih dahulu otasi-otasi utuk iterasiiterasi yag eruruta ii. Dimisalka x k adalah titik yag terletak pada hiperidag ke- k yag dihasilka saat iterasi ke-. Lagkahlagkah atau algoritme dalam medapatka peyelesaia hampira dega metode Kaczmarz adalah seagai erikut: ) Pilihlah titik searag di R N da tadai dega x 0. 2) Utuk iterasi pertama, tetapka = da x 0 = x 0. 3) Utuk k =,2,,, hituglah x k = x k + k a T k x k a 2 a k. k 4) Tetapka x 0 + = x. 5) Naikka ayakya iterasi seayak satu da kemalilah ke Lagkah 3. Titik x k pada lagkah 3 merupaka proyeksi ortogoal dari titik x k pada hiperidag a T k x = k erdasarka Teorema 2.4.5. Algoritme ii meetuka proyeksiproyeksi ortogoal yag eruruta dari satu hiperidag ke hiperidag erikutya, mulai dari hiperidag pertama sampai hiperidag terakhir (dalam satu iterasi). Proyeksi aka kemali pada hiperidag pertama setelah proyeksi pada hiperidag terakhir dilakuka (pada iterasi seelumya). Utuk iterasi ke-, titik yag aka diproyeksika pada hiperidag pertama adalah titik yag merupaka peyelesaia hampira awal, sedagka titik yag aka diproyeksika pada hiperidag ke-k (2 k ) adalah titik yag merupaka hasil proyeksi pada hiperidag ke- k pada iterasi yag sama. Utuk iterasi ke-2 da seterusya, titik yag aka diproyeksika pada hiperidag pertama adalah titik yag merupaka hasil proyeksi pada hiperidag terakhir atau hiperidag ke- pada iterasi seelumya, sedagka titik yag aka diproyeksika pada hiperidag ke-k (2 k ) adalah titik yag merupaka hasil proyeksi pada hiperidag ke- k pada iterasi yag sama. Peyelesaia hampira atas SPL diperoleh dari titik yag merupaka hasil proyeksi pada hiperidag terakhir pada iterasi yag diigika. Seagai ilustrasi, proses proyeksi dalam medapatka peyelesaia hampira atas SPL yag erukura 2 2 erikut x + x 2 = 2 5 x x 2 = dega metode Kaczmarz dapat dilihat pada Gamar 2. Peyelesaia hampira awal yag dipilih adalah x 0 x 2 0 = 2 5. Hiperidag di R 2 ii erupa garis lurus. Peyelesaia hampira yag diperoleh setelah dua iterasi terlihat semaki medekati peyelesaia eksakya. Dapat dilihat dega mudah pula ahwa utuk iterasi-iterasi selajutya pu, peyelesaia hampira yag diperoleh aka semaki medekati peyelesaia eksakya. x + x 2 = 2 x 0 5 x x 2 = Gamar 2 Ilustrasi proses proyeksi di R 2.

8 4.2. Aalisis Kekovergea SPL pada Persamaa () dapat juga ditulis seagai a i T x = i utuk i =, 2,, (2) dega a i adalah vektor kolom ke- i dari matriks A T, i adalah etri pada aris ke- i dari vektor kolom, da diasumsika ahwa utuk setiap i, a i > 0, dega kata lai vektor-vektor aris dari matriks A takol. Kemudia, dimisalka trasformasi f i dari R N ke R N didefiisika seagai f i x = x + i a i T x a i 2 a i (3) utuk i =, 2,, da trasformasi F dari R N ke R N didefiisika seagai F x; = f f 2 f x (4) = f f 2 f x. Taae (97) merigkas algoritme utuk metode Kaczmarz mejadi dua lagkah utama. Pertama, peyelesaia hampira awal dipilih searag da dimisalka seagai x 0. Kedua, arisa x ditetuka dari relasi rekuresi x + = F x ; (5) utuk = 0,,2, Algoritme ii leih sederhaa daripada algoritme seelumya, walaupu pada dasarya sama. Hal ii ditujuka agar leih mudah dalam memuktika kekovergea algoritme utuk metode Kaczmarz. Proyeksi ortogoal yag dilakuka pada algoritme ii ereda dega algoritme seelumya karea dimulai dari hiperidag ke- da erakhir di hiperidag pertama, sehigga arisa peyelesaia hampira yag diagu terletak pada hiperidag a T x = (hiperidag ke- ). Hal ii tidak aka meguah peyelesaia hampira atas SPL yag didapatka dega memalikka uruta hiperidag. Selajutya, aka diuktika ahwa arisa peyelesaia hampira yag diagu dega metode Kaczmarz ii koverge. Seelumya, etuk Persamaa (3) yag merupaka proyeksi ortogoal dari suatu titik ke suatu hiperidag diuah terleih dahulu. Selai itu, dietuk pula persamaapersamaa yag aka diguaka dalam memuktika kekovergea arisa peyelesaia hampira yag diagu dega metode Kaczmarz. Persamaa (3) dapat dietuk mejadi f i x = P i x + i a 2 a i (6) i utuk i =, 2,, dega P i = I a i 2 a ia i T. (7) Bukti Persamaa (6) dapat dilihat pada Lampira 2. Kemudia dimisalka Q i = P P 2 P i (i =, 2,, ), Q 0 = I, da R seagai suatu matriks erorde N dega vektor kolom ke-i dari R adalah maka R = Jadi, didapatka i= a i 2 Q i a i, i a 2 Q i a i. (8) i F x; = Qx + R, (9) dega matriks Q = Q yag erorde N N da matriks R yag erorde N haya ergatug pada matriks A. Bukti Persamaa (9) dapat dilihat pada Lampira 3. Notasi-otasi yag didefiisika pada persamaa-persamaa terseut aka diguaka pada proposisi, lema, akiat, da teorema erikutya. Pemuktia kekovergea arisa peyelesaia hampira yag diagu dega metode Kaczmarz diawali dega proposisi erikut. Proposisi 4.2. Q + RA = I. Persamaa Q + RA = I ekivale dega RA = I Q = I Q. Karea vektor kolom ke-i dari R da vektor aris ke-i dari A erturut-turut adalah a i 2 Q i a i da a i T, maka didapatka RA = a 2 Q 0a a T + a 2 2 Q a 2 a 2 T + + a 2 Q a a T = Q 0 a 2 a a T + Q a 2 2 a 2a 2 T + +Q a 2 a a T

9 (karea a 2 merupaka skalar utuk setiap i i =,2,, ). Karea Q 0 = I da erdasarka Persamaa (7), maka diperoleh RA = I P + Q I P 2 + +Q I P = I P + Q Q P 2 + + Q Q P. Karea Q 0 = I da Q i P i = Q i (dari defiisi), maka RA = I Q + Q Q 2 + + Q Q = I Q. Bukti legkap. Bedasarka Proposisi 4.2., diperoleh proposisi erikut. Proposisi 4.2.2 Ker A = i= x R N P i x = x. Pertama, aka diuktika ahwa Ker A i= x R N P i x = x. Dimisalka x searag, maka Ax = 0 atau dapat diyataka dega a i T x = 0 utuk setiap i =, 2,,. Oleh karea itu, erdasarka Persamaa (7) diperoleh P i x = I a i 2 a ia i T x = x a i 2 a ia i T x = x 0 = x utuk setiap i =, 2,,. Jadi, terukti ahwa Ker A i= Kedua, aka diuktika ahwa i= Dimisalka x R N P i x = x x i= x R N P i x = x. Ker A. x R N P i x = x searag, maka P i x = x utuk setiap i =, 2,,, yaitu P x = x, P 2 x = x,, P x = x. Oleh karea itu, diperoleh x = P x = P P 2 x = = P P 2 P x x = Q x x Q x = 0 I Q x = 0. Karea I Q = RA (erdasarka Proposisi 4.2.), maka RAx = 0 Ax = 0, sehigga diperoleh x. Jadi, terukti ahwa i= Bukti legkap. x R N P i x = x Ker A. Berdasarka Lema 2.4.4 da Proposisi 4.2.2, diperoleh lema erikut. Lema 4.2.3 Qx = x jika da haya jika x. Pertama, aka diuktika ahwa jika Qx = x maka x. Hal ii sama dega memuktika kotrapositifya, yaki jika x Ker A, maka Qx x. Dimisalka x R N searag sedemikia sehigga x Ker A, maka erdasarka Proposisi 4.2.2, terdapat suatu ilaga i ( i ) sehigga P i x x. Dimisalka ilaga teresar dari semua ilaga terseut adalah i 0, maka P i x = x utuk setiap i > i 0 yaitu utuk i = i 0 +,,. Oleh karea itu, diperoleh P i0 P i0 + P x = P i0 x P i0 P i0 + P x = P i0 x. Berdasarka Persamaa (7), P i0 x = I a 2 a i 0 a i0 i0 = x a 2 a i 0 a T i0 x i0 T x = x a i 0 a 2 a i 0 i0 T x (karea a i0 T x adalah skalar). Karea P i0 x merupaka vektor x dikuragi proyeksi vektor x pada a i0 (erdasarka

0 Defiisi 2.4.5) da P i0 x x, maka P i0 x < x. Berdasarka Defiisi 2.4.3, maka utuk setiap i =, 2,,, P i = max P iy y y RN, y 0. Karea P i y y saat y Ker A da P i y = y saat y, maka P i = utuk setiap i =,2,, (artiya, setiap P i mempuyai orm satua). Oleh karea itu, utuk setiap i =,2,, Q i = P P 2 P i P P 2 P i = (erdasarka agia kedua dari Lema 2.4.4), sehigga diperoleh Q x = Q i0 P i0 P i0 + P x Q i0 P i0 P i0 + P x < x (erdasarka agia pertama dari Lema 2.4.4). Jadi, terukti ahwa Qx x. Kedua, aka diuktika ahwa jika x Ker A maka Qx = x. Dimisalka x searag, maka erdasarka Proposisi 4.2.2, P i x = x utuk setiap i =,2,,. Oleh karea itu, diperoleh Bukti legkap. Qx = P P 2 P x = x Qx = x. Berdasarka Lema 4.2.3, diperoleh kedua akiat erikut. Akiat 4.2.4 Akiat 4.2.5 Q. Jika x maka Qx = x. Agar mempermudah eerapa peulisa tertetu, Ker A da Im A T erturut-turut haya aka dituliska dega K da I. Berdasarka agia pertama dari Lema 2.4.4, Lema 2.4.8, Lema 2.4.0, Lema 2.4.2, Lema 4.2.3, Akiat 4.2.4, da Akiat 4.2.5, diperoleh teorema erikut. Teorema 4.2.6. Q = P K + Q dega Q = QP I. 2. Q <. Berdasarka Defiisi 2.4.4, P K adalah proyeksi ortogoal pada Ker A, dega P K x = x, x da P K y = 0, y = Im A T (erdasarka Lema 2.4.0). Berdasarka Defiisi 2.4.4, P I adalah proyeksi ortogoal pada Im A T dega P I y = y, y da P I x = 0, x = Ker A (erdasarka Lema 2.4.0). Berdasarka Lema 2.4.0, Ker A = Im A T, sehigga erdasarka Lema 2.4.2, diperoleh Ker A Im A T = R N. Dimisalka z R N searag, maka z dapat dituliska secara uik seagai z = x + y dega x da y. Karea Q = QP I, maka P K + Q z = P K + QP I x + y = P K x + y + QP I x + y = P K x + P K y + QP I x + QP I y = x + 0 + Q0 + Qy = Qx + 0 + 0 + Qy = Q x + y = Qz (erdasarka Akiat 4.2.5). Karea P K + Q z = Qz, z R N, maka erdasarka Defiisi 2.3.2, Q = P K + Q. Bagia pertama terukti. Selajutya, erdasarka Defiisi 2.4.3, Q = max Qx x x RN, x 0. Dimisalka x R N, x 0 searag. Karea Q = QP I, maka Qx = QP I x. Berdasarka agia pertama dari Lema 2.4.4, diperoleh Qx = QP I x Q P I x. Karea P I x x, maka Qx Q P I x Q x Qx x Q x Q. x Jadi, Q Q. Berdasarka Akiat 4.2.4, diperoleh Q Q. Karea Ker A = Im A T (erdasarka Lema 2.4.0), maka Ker A Im A T. Oleh karea itu, erdasarka Lema 2.4.8,

Ker A Im A T = 0. Diketahui ahwa utuk setiap vektor x R N, x 0, erlaku P I x. Jika P I x Ker A, maka P I x = 0, sehigga Qx = QP I x = Q0 = 0 = 0 < x. Jika P I x Ker A, maka erdasarka Lema 4.2.3, Qx = QP I x < P I x x. Oleh karea itu, utuk setiap vektor x R N, x 0, erlaku Qx < x. Jika Q =, maka erdasarka defiisi dari Q, terdapat suatu vektor x 0 R N, x 0 0, sedemikia sehigga Qx 0 = x 0. Hal ii kotradiksi dega hasil seelumya yag meyataka ahwa utuk setiap vektor x R N, x 0, erlaku Qx < x. Jadi, dapat disimpulka ahwa Q <. Bagia kedua terukti. Bukti legkap. Berdasarka Lema 2.4.4, Lema 2.4.0, Lema 2.6.3, Proposisi 4.2.2, da Teorema 4.2.6, diperoleh teorema erikut. Teorema 4.2.7 Utuk setiap matriks A yag erorde N dega aris-aris takol da vektor kolom = 0 yag erorde, algoritme (5) x + = F x ; 0 = Qx, = 0,,2, memagu suatu arisa x yag koverge ke P K x 0, yaitu lim x = lim Q x 0 = P K x 0 dega x 0 R N adalah vektor peyelesaia hampira awal searag. Berdasarka Persamaa (5) da (9), utuk = 0 diperoleh x = Qx 0 x 2 = Qx = QQx 0 = Q 2 x 0. Dega cara serupa, diperoleh x 3 = Q 3 x 0 x 4 = Q 4 x 0 da seterusya, sehigga diperoleh pola dega etuk x = Q x 0 (0) utuk setiap N (ukti dapat dilihat pada Lampira 4). Diketahui utuk setiap x R N, P K x Ker A da utuk setiap y R N, P I y Im A T. Kemudia, erdasarka Lema 2.4.0 da Proposisi 4.2.2, utuk setiap x da setiap y erlaku x T Qy = Q T x T y = x T y = 0 sehigga Qy (erdasarka Lema 2.4.0 juga). Karea P I Q x utuk setiap x R N da setiap N serta erdasarka agia pertama dari Teorema 4.2.6, maka Q x = QQ x = QP I Q x Im A T utuk setiap x R N. Berdasarka Persamaa (5) da (9) serta agia pertama dari Teorema 4.2.6, utuk = 0 diperoleh x = Qx 0 = P K + Q x 0 = P K x 0 x 2 = Qx + Qx 0 = P K + Q P K x 0 = P K P K x 0 +QP I P K x 0 = P K x 0 = P K x 0 + P K Qx 0 + Qx 0 + Q Qx 0 + 0 + Q0 + Q 2 x 0 + Q 2 x 0 Dega cara serupa, diperoleh x 3 = P K x 0 x 4 = P K x 0. + Q 3 x 0 + Q 4 x 0 da seterusya, sehigga diperoleh pola dega etuk x = P K x 0 + Q x 0 utuk setiap N (ukti dapat dilihat pada Lampira 5). Jadi, lim x = lim Q x 0 = lim P K x 0 + Q x 0. ()

2 Karea P K x 0 tidak ergatug pada, maka lim P Kx 0 = P K x 0. Selajutya, aka diuktika ahwa lim Q x 0 = 0. yaitu > 0, 0 N sehigga Q x 0 0 <, utuk 0. Dimisalka > 0 searag. Karea > 0 da x 0 0, maka + 0 + = > 0 0 < x 0 + l x 0 + 0. x 0 Karea Q < (erdasarka agia kedua dari Teorema 4.2.6), maka l Q < 0. Kemudia dipilih 0 N sedemikia sehigga l x 0 > 0 l Q + 0. Dimisalka N searag sedemikia sehigga 0, maka l x 0 > 0 l Q l Q < l l Q Q < < l + x 0 x 0 x 0 +. + + Berdasarka agia kedua dari Lema 2.4.4, Q = QQ Q kali Q Q Q kali = Q < x 0 + Q x 0 + <. Berdasarka agia pertama dari Lema 2.4.4, Q x 0 Q x 0 < Q x 0 + < Q x 0 0 <. Oleh karea itu, terukti ahwa lim Q x 0 = 0. Jadi, erdasarka Lema 2.6.3, diperoleh Bukti legkap. lim x = lim Q x 0 = P K x 0 + 0 = P K x 0. Berdasarka Lema 2.4.0, Lema 2.6.3, Teorema 2.6.5, Proposisi 4.2.2, agia pertama da kedua dari Teorema 4.2.6, da Teorema 4.2.7 diperoleh teorema erikut yag meyataka kekovergea arisa peyelesaia hampira yag diagu dega metode Kaczmarz. Teorema 4.2.8 Utuk setiap matriks A yag erorde N dega aris-aris takol da setiap vektor kolom yag erorde, algoritme (5) x + = F x ; = Qx + R, = 0,,2, memagu suatu arisa vektor x koverge ke P K x 0 + H, yaitu lim x = P K x 0 + H yag dega x 0 R N adalah vektor peyelesaia hampira awal searag da matriks H = I Q R (erorde N ). Berdasarka Persamaa (5) da (9) diperoleh x = Qx 0 + R x 2 = Qx + R = Q Qx 0 + R + R = Q 2 x 0 + QR + R = Q 2 x 0 + QR + R = Q 2 x 0 + Dega cara serupa, diperoleh x 3 = Q 3 x 0 + x 4 = Q 4 x 0 + 2 3 da seterusya, sehigga diperoleh pola dega etuk.

3 x = Q x 0 + utuk setiap N (ukti dapat dilihat pada Lampira 6). Jadi, lim x = lim Q x 0 + (2). Berdasarka Teorema 4.2.7, Q x 0 koverge ke P K x 0, artiya lim Q x 0 = P K x 0, sehigga selajutya tiggal diuktika ahwa koverge ke H, yaitu lim = H. Karea Q i T = P i P i P 2 P utuk setiap i =,2,,, maka utuk setiap x, erlaku Q T i x = P i P i 2 P 2 P x = x utuk setiap i =,2,, (erdasarka Proposisi 4.2.2), sehigga x T Q i a i = Q T i x T a i = x T a i = 0 utuk setiap i =,2,,. Oleh karea itu, x T a i 2 Q i a i = a i 2 xt Q i a i = 0. Jadi, erdasarka Lema 2.4.0, vektor-vektor kolom a i 2 Q i a i dari matriks R merupaka aggota dari Im A T, sehigga P I R = R. Selajutya, erdasarka Lema 2.4.0 da Proposisi 4.2.2, utuk setiap x da y erlaku x T Qy = Q T x T y = x T y = 0 sehigga Qy (erdasarka Lema 2.4.0 juga). Karea vektor-vektor kolom dari matriks R merupaka aggota dari Im A T, maka vektor-vektor kolom dari matriks QR juga merupaka aggota dari Im A T, sehigga P I QR = QR. Jadi, diperoleh = Q 0 R + Q R + Q 2 R + + Q R = IR + QP I R + QP 2 I R + + QP I R = Q 0 R + Q R + Q 2 R + + Q R = (erdasarka agia pertama dari Teorema 4.2.6). Karea Q < (erdasarka agia kedua dari Teorema 4.2.6), maka erdasarka Teorema 2.6.5 diperoleh sehigga lim = lim = Q k R = I Q R = H, = = H (erdasarka Defiisi 2.6.4). Oleh karea itu, koverge ke H. Jadi, erdasarka Lema 2.6.3, terukti ahwa x koverge ke yaitu Bukti legkap. P K x 0 + H, lim x = P K x 0 + H. Berdasarka Teorema 4.2.8, apaila SPL pada Persamaa () kosiste, maka utuk searag peyelesaia hampira awal x 0, P K x 0 + H adalah peyelesaia eksakya. Hal ii juga memerika hasil ahwa

4 himpua semua vektor peyelesaia kuadrat terkecil atas SPL pada Persamaa () adalah LSS A, = P K x 0 + H x 0 R N = Ker A + H. Jadi, arisa vektor x yag diagu koverge ke LSS A,. 4.3. Hasil Komputasi Algoritme utuk metode Kaczmarz diimplemetasika dega memuat program ATLAB yag hasilya terdapat pada Lampira 7. Iput dari program ii adalah matriks koefisie, vektor kostata, da searag vektor peyelesaia hampira awal. Selai itu, terdapat iput tamaha seagai kriteria pemerhetia, yaitu ayakya iterasi da atas tolerasi. Iput tamaha ii dapat ditetuka sediri (salah satu atau keduaya) atau disesuaika dega ilai default-ya. Nilai default dari ayakya iterasi da atas tolerasi erturut-turut adalah 00 da 0-6. Output dari program ii adalah vektor peyelesaia hampira atas SPL. Seagai tamaha, ditampilka pula orm sisaa dari peyelesaia hampira terseut. Pegujia da pegamata terhadap program ATLAB dari algoritme utuk metode Kaczmarz ii dilakuka dega megguaka sistem persamaa liear yag matriks koefisie da vektor kostataya diagkitka. Ada tiga jeis SPL yag diguaka. Ketigaya diagkitka dega cara yag ereda. Setiap jeis diwakili oleh satu SPL. Jadi, ada tiga SPL yag diguaka. Pemagkita sistem persamaa liear ii megguaka program ATLAB yag telah disediaka oleh Hase (994). SPL ke- diagkitka dari masalah pemurama gamar digital yag dimodelka dega fugsi pemacara titik Gauss erikut: h x, y = 2σ 2 exp x2 + y 2 2σ 2. Program pemagkit dega cara ii terdapat pada Lampira 8. atriks koefisie yag dihasilka adalah segi. Pemagkita ii mempuyai atasa, yaki orde dari matriks koefisie disaraka tidak terlalu kecil da direkomedasika leih esar dari atau sama dega 256 256. SPL ke-2 diagkitka dari diskretisasi persamaa itegral Fredholm jeis pertama erikut: 6 6 κ τ, σ x σ dσ = τ, 6 τ 6. Diskretisasi dilakuka dega metode Galerki. Calvetti da Reichel (2002) memerika peyelesaia x, kerel κ, da ruas kaa seagai erikut: x σ = + cos π σ, 3 σ < 3 0, σ 3 κ τ, σ = x τ σ τ = 6 τ + 9 2π si π 3 τ. + 2 cos π 3 τ Program pemagkit dega cara ii terdapat pada Lampira 9. atriks koefisie yag dihasilka adalah segi. Pemagkita ii juga mempuyai atasa, yaki orde dari matriks koefisie kelipata dari empat, sehigga ukura SPL yag diagkitkaya pu kelipata dari empat. SPL ke-3 diagkitka dari masalah tomografi dua dimesi. Program pemagkit dega cara ii terdapat pada Lampira 0. atriks koefisie yag dihasilka adalah segi. Pemagkita ii mempuyai atasa yag sama dega pemagkita pertama. Tael Karakteristik SPL yag diguaka utuk pegujia da pegamata Karakteristik SPL ke- SPL ke-2 SPL ke-3 Ukura 256 256 256 256 256 256 Kosiste Ya Ya Ya atriks koefisie sparse Ya Tidak Ya Nilai maksimum eleme matriks koefisie 0.3248 0.0937.406 Nilai miimum eleme matriks koefisie 0 0 0 Nilai maksimum eleme vektor kostata 3.2062.9483 34.0352 Nilai miimum eleme vektor kostata 0 8.83 0-0

5 Karakteristik dari ketiga SPL yag diguaka terseut disajika pada Tael. Ketiga SPL terseut mempuyai ukura yag sama, yaitu 256 256. Ketiga SPL terseut ersifat kosiste, sehigga himpua LSS A, = Ker A + H utuk ketiga SPL mempuyai miimal satu aggota yag merupaka peyelesaia kuadrat terkecil atas SPL. Peyelesaia ii juga merupaka peyelesaia eksak dari SPL. atriks koefisie dari SPL ke- da ke-3 sparse, sedagka matriks koefisie dari SPL ke-2 tidak sparse. Hal ii juga dapat dilihat dari pola sparsity yag diperlihatka oleh Gamar 3, 4, da 5. Wara iru meujukka eleme takol, sedagka wara putih meujukka eleme ol. Bayakya eleme takol dari matriks koefisie dari SPL ke- ada 5 476 atau 8.36% dari ayakya eleme. Semua eleme takolya adalah positif dega ilai maksimum 0.3248. Semua eleme dari vektor kostata dari SPL ke- adalah takegatif dega ilai miimum 0 da ilai maksimum 3.2062. Gamar 4 Pola sparsity dari matriks koefisie dari SPL ke-2. Bayakya eleme takol dari matriks koefisie dari SPL ke-3 ada 5 409 atau 8.25% dari ayakya eleme. Semua eleme takolya adalah positif dega ilai maksimum.406. Semua eleme dari vektor kostata dari SPL ke-3 adalah takegatif dega ilai miimum 0 da ilai maksimum 34.0352. Karakteristik SPL ke-3 ii mirip dega SPL ke-. Peredaaya terlihat pada pola sparsity dari matriks koefisie keduaya. Gamar 3 Pola sparsity dari matriks koefisie dari SPL ke-. atriks koefisie dari SPL ke-2 mempuyai eleme takol pada diagoal utama serta pada 64 diagoal di awah da 64 diagoal di atas diagoal utama. atriks seperti ii diseut aded dega adwidth 29. Bayakya eleme takol ada 28 864 atau 44.04% dari ayakya eleme. Semua eleme takol adalah positif dega ilai maksimum 0.0937. Semua eleme dari vektor kostata dari SPL ke-2 adalah positif dega ilai miimum 8.83 0 - da ilai maksimum.9483. Gamar 5 Pola sparsity dari matriks koefisie dari SPL ke-3. Peyelesaia hampira awal yag diguaka adalah vektor kolom ol. Peyelesaia hampira awal seperti ii meyeaka orm sisaa awal yag eredaeda utuk ketiga SPL (dapat dilihat pada Lampira ). Pegamata terhadap kekovergea dilakuka dega melihat orm sisaa dari peyelesaia hampira atas ketiga SPL pada iterasi ke-0 sampai iterasi ke-30. Hasilya diperlihatka oleh Gamar 6, 7, da 8. Selai itu, dapat juga dilihat pada Lampira.

6 Gamar 6 Hasil kekovergea utuk SPL ke-. Gamar 7 Hasil kekovergea utuk SPL ke-2. Gamar 8 Hasil kekovergea utuk SPL ke-3.

7 Pegamata terhadap kekovergea memperlihatka hasil yag sesuai dega aalisis pada sua seelumya. Hasil meujukka ahwa utuk ketiga SPL yag diguaka, algoritme utuk metode Kaczmarz memagu arisa peyelesaia hampira atas SPL yag koverge. Hasil ii dapat dilihat dari orm sisaa yag semaki megecil meuju ol. Norm sisaa yag semaki medekati ol ii mempuyai arti ahwa peyelesaia hampira yag dihasilka semaki medekati peyelesaia eksakya. Norm sisaa utuk ketiga SPL meuru dega laju yag cukup cepat seelum iterasi ke-0. Setelah itu, laju peuruaya melamat. Perlamata ii juga dapat diamati dari peigkata yag sagat tajam dari ayakya iterasi yag diperluka utuk memperoleh orm sisaa yag semaki kecil. Agar diperoleh orm sisaa yag leih kecil dari atau sama dega 0 - utuk SPL ke- sampai ke-3, diperluka erturut-turut 22, 0, da 249 iterasi. Kemudia, agar diperoleh orm sisaa yag leih kecil dari atau sama dega 0-2 utuk SPL ke- sampai ke-3, diperluka erturut-turut 22, 68, da 50 77 iterasi.