BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

BAB III ISI. x 2. 2πσ

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB II LANDASAN TEORI

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

BAB 2. Tinjauan Teoritis

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB II LANDASAN TEORI

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP

Bab II Teori Pendukung

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

IDEAL DALAM ALJABAR LINTASAN LEAVITT

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

KODE SIKLIK (CYCLIC CODES)

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

KODE SIKLIK (CYCLIC CODES)

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

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Orbit Fraktal Himpunan Julia

Extra 4 Pengantar Teori Modul

PENGHITUNGAN SENSITIVITAS HARGA OPSI EROPA DALAM BERBAGAI METODE NUMERIK

2.2.3 Ukuran Dispersi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Aljabar Max-Plus adalah himpunan { } himpunan semua bilangan real yang dilengkapi dengan operasi

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS TERREDUKSI REGULER DALAM ALJABAR MAX-PLUS INTERVAL

TEOREMA TITIK TETAP BANACH. Skripsi. Diajukan untuk Memenuhi Salah satu Syarat. Memperoleh Gelar Sarjana Matematika. Program Studi Matematika

Transkripsi:

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka pegua terhadap metode Ruge-Kutta orde 4 yag dterapka utuk mecar solus umerk dar suatu persamaa dferesal parsal ler. Pegua tersebut dapat dlakuka dega cara membadgka solus umerk yag dperoleh dega solus aaltkya. Persamaa dferesal parsal ler yag aka kta tau d s yatu persamaa paas dmes. Cotoh masalah berkut dambl dar Nakamura [] utuk solus aaltk. Msalka suatu kawat bes tps dega paag cm yag permukaa lateralya dber solator, mula-mula suhuya. Suhu pada uug kr kawat dbuat tetap o C da pada uug kaa kawat o C. Utuk lebh elasya, gambar 3. berkut merupaka sketsa dar kods tersebut. o C (, ) = o t C, t = o C x Gambar 3. Sketsa kods perambata paas. Model perambata paas, utuk setap waktu, suhu d setap ttk pada kawat memeuh x t t x (, ) = ( x, t), < x <, t > (6) dega kods awal da kods batas (, t ) =, (, t ) = (kods batas) x, =. (kods awal) (7)

3. Solus Aaltk Pada baga, solus aaltk dar model perambata paas aka dtetuka dega megguaka metoda pemsaha varabel, sebaga pembadg terhadap solus umerkya. Lagkah-lagkah dalam mecar solus aaltk dar persamaa dferesal parsal d atas yatu sebaga berkut:. Mecar solus steady state elah dketahu bahwa dar pegamata secara emprk, solus dar persamaa (6) utuk t meuu tak hgga, ( x, t) medekat temperatur steady state bersesuaa dega meetapka tu, x adalah solus masalah la batas ( x) yag = pada masalah la batas d atas. Oleh karea t, = x ( ) =, =. (8) Dega megtegralka persamaa (8) sebayak dua kal terhadap x, kta dapatka persamaa x = Ax+ B. (9) A da B adalah kostata sebarag yag dtetuka dar kods batas. Kedua kods batas dar persamaa (8) dsubttuska ke persamaa (9), maka temperatur steady state dar persamaa (6) adalah. Mecar solus ase emperatur ase ( x, t) dyataka sebaga x = x () (, ) (, ) x t = x t x. () Aka dbuktka bahwa, ( x, t) memeuh t, () x =, t =, t =, x, = x, x = x= x.

Bukt: Karea t, x adalah operator lear, maka persamaa (6) mead t = x + = + t x ( ) ( ) + = + t t x x. (3) Karea = x, maka persamaa (3) mead t + = + x =. t x Selautya, kods batasya mead, Batas kr: (, t ) =, t + =, t + = ( t), = Batas kaa: (, t ) =, t + = Karea =, maka, t = Kods awal: ( x,) = x, + x = 3

x, + x= x, = x. Jad, memeuh persamaa () beserta kods awal da batasya. Selautya, kta aka mecar solus ase (, ) x t yag memeuh persamaa () da kods yag dberka. Msalka (, ) ( x t = u x v t), maka persamaa () mead / // u x v t = u x v t. (4) dega membag kedua ruas persamaa (4) dega uv, maka dperoleh persamaa u u v = (5) v // / Ruas kr persamaa (5) adalah fugs terhadap x saa sedagka ruas kaa adalah fugs terhadap t saa. Jka t dbuat tetap maka ruas kaa // u u haruslah tetap utuk setap la x. Begtu uga sebalkya, ka x dbuat tetap maka ruas kaa / v v haruslah tetap utuk setap la t. Akbatya, kesamaa aka tercapa ka setap ruas persamaa (5) sama-sama kosta. Maka, persamaa (5) mead dega λ adalah kostata postf. u u v = = λ (6) v // / Persamaa (6) terdr dar dua buah persamaa sedagka, kods batasya mead Jka () t λ // u x u x + = (7) λ / v t v t + = (8) (, ) = ( ) =, ( t) u v( t) t u v t, = =. (9) adalah fugs tak val, maka persamaa (9) dapat dpeuh haya ka u( ) = u( ) =. Oleh karea tu, u( x ) harus memeuh masalah lla ege 4

u // + λu = u ( ) =, u = () Msalka λ = β >. Solus umum dar persamaa () adalah cos β s u x A x B β x = +. Kods ( ) s u x = B β x. Kods u = megakbatka u = megakbatka A =, sehgga u = Bsβ =. () Karea kta g mecar u x yag tak val, maka haruslah B. Persamaa () dapat terpeuh, ka β merupaka kelpata dar π. Akbatya, kta mempuya barsa utuk la β β = π da β = π, utuk =,,3,... π λ =, utuk =,,3,... Sehgga, dperoleh barsa fugs ege π u x B x = s π yag berkorespodes dega la ege λ =, utuk =,,3,... Selautya, persamaa (8) mead λ v t + v t =. () / Sehgga, solus umum dar persamaa () adalah v t C e λ t =. (3) Karea ( x, t) = u( x) v( t), maka kta peroleh barsa solus ase π t π ( x, t) = C s e x, dega C = CB. (4) 5

Persamaa () merupaka persamaa ler. Dega megguaka sfat kelera, setap kombas ler dar solus uga merupaka solus, maka solus umum dar persamaa () adalah Subttuska kods awal (5) mead = π t ( x, t) = Ce s π (5) x, = x = ke persamaa (5), sehgga persamaa π ( x,) = C s x. (6) Persamaa (6) merupaka deret Fourer sus. Dmaa, kostata deret Fourer sus d atas adalah C π x = x s dx C = π Sehgga, kta dapatka solus ase = π t ( x, t) = ( ) e s π x. π 3. Meetuka solus ( x, t) Dar defs temperatur ase, solus persamaa paas semula adalah (, ) = (, ) + (, ) x t x t x t = π t π ( x, t) = x+ ( ) e s x. (7) π 6

3. Solus Numerk Persamaa Paas Dega Megguaka Metoda Ruge-Kutta Orde 4 Pada baga, solus umerk dar persamaa (6) beserta kods yag dberka aka dtetuka. Solus umerk merupaka hampra terhadap solus aaltk yag telah dperoleh pada sub bab sebelumya. Paag dar bes peghatar cm. Kta bag doma pegamata tersebut mead M + buah ttk dskrt dega ukura lagkah Δ x da terval waktu pegamata dbag mead N + buah ttk dskrt dega ukura lagkah Δt. Selautya, kta yataka temperatur d ttk ( x, t ) sebaga ( x, t), dega t = t + Δt da x = x +, utuk =,,,..., N da =,,,..., M. Sehgga, kods batas da kods awal dapat dtulska berturut-turut sebaga =, =, da =. M urua parsal terhadap varabel x dhampr dega megguaka metoda beda pusat. Hampra beda pusat utuk ( x, t x Maka, persamaa (6) mead ) + adalah ( x, t + ) x t ( x, t ) = + + = t Utuk kemudaha, kta msalka f f ( ) mempuya betuk f + = +.. (8). Maka persamaa (8). (9) Selautya, turua parsal terhadap varabel t pada persamaa (6) dhampr dega megguaka metoda Ruge-Kutta orde 4. Maka, la +, utuk =,,,..., N da =,,..., M, dtetuka dega megguaka formula + = + ( K+ K + K3+ K4 ). (3) 6 7

dega K =Δt f K K =Δ t f + 3,, K K =Δ t f +, ( ) K =Δ t f + K. 4 3 D s, kta aka melakuka cotoh perhtuga utuk meetuka la da K. + + K =Δ t f = Δt. K K =Δ t f + karea f ler, maka K K =Δ t f ( ) + f dmaa K = f f K + = f Δt + 5Δt = f + ( + ) ( f ( ) f ( ) f ( + ) ) 5Δt = + 5Δt = + ( f f f + ) K Jad, 5Δt K =Δ t f + f f + f ( + ) Dega cara yag sama, kta peroleh 8

5Δt 5Δt K =Δ t f + f f + f + f 4f + 6f 4f + f 3 + + + Δt 5Δt K =Δ t f + f f + f + ( f 4f + 6f 4f + f 4 + + + 5 Δ t + ( f 3 6f + 5f f + 5f + 6f + + f + 3). Jka kta perhatka formulas d atas, la +, utuk =,,,..., N - da =,,..., M, melbatka la-la,,,,,,,, 4 3 + + + 3 da. Sehgga, stesl dar persamaa (3) adalah sepert pada gambar 3. + 4 berkut. + 3 4 + + + 3 + 4 Gambar 3. Stesl dar skema Ruge-Kutta orde 4 utuk persamaa paas. Dar stecl d atas, utuk meghtug + dperluka sebayak 9 la, + yatu sampa dega. Kesulta mucul ketka kta aka meghtug + 4 + 3 + 4 + m 3 + m + 4,, +,, da karea aka melbatka la-la d luar doma m pegamata. utuk megatas kesulta tersebut, la-la d luar doma pegamta dhampr dega cara eksapolas ler. la-la d sebelah kr luar doma pegamata salah satuya dhampr dega megguaka metoda beda mau +, = x x + x+ x ( ) +, utuk =,, da da utuk la-la d sebelah kaa luar doma pegamata dhampr dega megguaka metoda beda mudur x x + = + x x +, utuk = M, M +, da M +. 9

Jad, skema umerk dar masalah paas d atas adalah + = + ( K+ K + K3+ K 4 ), 6 utuk =,,,..., N da =,,..., M terhadap = utuk =,,..., M x x + = ( ) + x+ x, utuk =,,..., N, =,, da =, utuk =,,..., N x x + = ( + ) + x x =, =,,..., N. M, utuk =,,..., N, = M, M +, da M + Sebaga perbadga, gambar 3.3, gambar 3.4 da gambar 3.5 berkut berturut-turut adalah plot solus aaltk da solus umerk pada saat t =., t = da t = 5 dega Δ x =. da Δ t =.. Gambar 3.3 Plot temperatur d setap ttk pada saat t =.

Gambar 3.4 Plot temperatur d setap ttk pada saat t = Gambar 3.5 Plot temperatur d setap ttk pada saat t = 5

abel 3. berkut merupaka perbadga atara solus umerk dega solus aaltk pada saat t =., t = da t =5. x t =. t = t = 5 umerk aaltk umerk aaltk Numerk aaltk..33.3.99.93.9856.9856..645.69.58643.58658.97.973.3..974.88.8833.9569.9569.4.44.39.775.778 3.946 3.946.5.96.88.4763.4767 4.983 4.984.6.58.49.778.7785 5.94 5.94.7.335.33.83.838 6.9 6.9.8.43.46.395.393 7.886 7.886.9.549.53.765.77 8.87 8.873.697.676 3.57 3.65 9.8584 9.8585.6449.6334 6.633 6.6348 9.73 9.73 3.46943.4656.385.387 9.69 9.63 4.79.6998 7.793 7.797 39.564 39.565 5.45.49 6.7 6.76 49.54 49.54 6 4.5463 4.55 37.7 37.75 59.564 59.565 7 3.348 3.36 5.4 5.9 69.69 69.63 8 3.78 3.73 65.463 65.466 79.73 79.73 9 6.688 6.78 8.3 8.34 89.858 89.859 abel 3. Perbadga solus umerk dega solus aaltk pada saat t =.,, da 5. Dar plot da tabel solus d atas, dapat kta lhat, solus aaltk dar persamaa paas dmes satu dapat dhampr oleh solus umerk dega megguaka metode Ruge-Kutta orde 4. Semak besar la t, kurva solus aaltk da solus umerk aka semak medekat kurva ler = x x yag merupaka solus steady state. Berdasarka pada pembahasa d atas, pada bab selautya, kta aka megguaka metode Rugge-Kutta orde 4 utuk mecar solus umerk dar suatu tem persamaa dferesal parsal ler yag merupaka model dar masalah alra fluda yag tergaggu oleh adaya guduka yag berada pada dasar salura.