Chapter 18 Interpolasi.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Interpolasi Nana Ramadijanti.
Advertisements

6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
Fungsi Kuadrat dan Fungsi Eksponensial
AKAR-AKAR PERSAMAAN EDY SUPRAPTO PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA
Persamaan Differensial Biasa #1
Anggota kelompok : Ade AchmadAmisena( ) Abdul wahab( )
Interpolasi Umi Sa’adah.
Interpolasi Newton dan Lagrange
6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
INTERPOLASI.
METODE NUMERIK Interpolasi
Persamaan Non Linier (lanjutan 02)
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
1. Pendahuluan.
Formula Integrasi Newton-Cotes
Interpolasi.
III. PENCOCOKAN KURVA III. PENCOCOKAN KURVA 3.1 PENDAHULUAN
Interpolasi Newton Oleh: Davi Apriandi
Pertemuan VIII: NILAI PRIBADI DAN VEKTOR PRIBADI
Metode Interpolasi Pemetaan Langsung
Interpolasi Polinom Newton dan Interpolasi Newton.
INTERPOLASI Edy Mulyanto.
6. Pencocokan Kurva Regresi & Interpolasi.
Interpolasi Polinomial Metode Numerik
HAMPIRAN NUMERIK FUNGSI
ANALISA NUMERIK 1. Pengantar Analisa Numerik
INTEGRATION Pengertian Integral Calculus Aturan Trapezoidal
Interpolasi Polinom.
PERHITUNGAN LUAS HASIL PENGUKURAN
Hampiran Fungsi.
SISTEM PERSAMAAN LINEAR
METODE TERBUKA: Metode Newton Raphson Metode Secant
Interpolasi Interpolasi Newton.
INTEGRAL NUMERIK Merupakan limit suatu jumlah luas sampai diperoleh suatu ketelitian yang diijinkan. Contoh : Evaluasi suatu integral dari suatu fungsi.
Pertemuan ke – 4 Non-Linier Equation.
AKAR PERSAMAAN Metode Pengurung.
Interpolasi Interpolasi Newton.
Metode Interpolasi Lagrange
Turunan Numerik.
Turunan Pertama & Turunan Kedua
Turunan Numerik.
Interpolasi dengan Metode Lagrange
Praktikum 7 Interpolasi.
SOLUSI PERSAMAAN NON LINEAR
AKAR PERSAMAAN NON LINEAR
Metode Interpolasi Selisih-terbagi Newton
MENENTUKAN PENDEKATAN SUATU FUNGSI DENGAN MENGGUNAKAN DERET TAYLOR
METODE NUMERIK INTERPOLASI.
Praktikum 8 Interpolasi.
Regresi Kuadrat Terkecil
P O L I N O M I A L (SUKU BANYAK) Choirudin, M.Pd.
Pencocokan Kurva / Curve Fitting
METODE NUMERIK INTERPOLASI.
Metode Numerik Prodi Teknik Sipil
METODA INTEGRASI GAUSS
Copyright © Cengage Learning. All rights reserved.
INTERPOLASI DAN PENGHAMPIRAN
Interpolasi Polinom.
Universitas Abulyatama-2017
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
Deret MacLaurin Deret Taylor
Bahan Kuliah Fisika Komputasi
B. Titik Stasioner dan Kecekungan Kurva
INTEGRATION Pengertian Integral Calculus Aturan Trapezoidal
METODE NUMERIK (3 SKS) STMIK CILEGON.
D. Kecekungan dan Titik Belok Suatu Fungsi
Gunawan.ST.,MT - STMIK-BPN
Persamaan non Linier Indriati., ST., MKom.
Interpolasi. Perbedaan Interpolasi dan Ekstrapolasi.
Transcript presentasi:

Chapter 18 Interpolasi

Interpolasi Polinomial Dua titik data : Garis Tiga titik data : Kuadratik Empat titik data :Polinomial tingkat-3 … n titik data :Polinomial tingkat-n Diketahui:n titik data (x1, y1), (x2, y2), … (xn, yn) Ditanya :a0, a1, …, an sehingga Adakah cara yang lebih baik untuk menyelesaikan persamaan diatas?

Semakin kecil intervalnya semakin baik hasil interpolasi! Interpolasi Linear Diketahui: Dua titik(x1, y1), (x2, y2) Ditanya :Garis yang melewati 2 titik tersebut Contoh: f(x) = ln x x1 = 1 dan x2 = 6: f1(2) = 0.3583519 x1 = 1 dan x2 = 4 f1(2) = 0.4620981 ln 2 = 0.6931472 Semakin kecil intervalnya semakin baik hasil interpolasi!

Interpolasi Kuadratis Diketahui: Tiga titik(x1, y1), (x2, y2), (x3,y3) Ditanya: kuadratis f2(x) = a0 + a1x + a2x2 yang melewati ke-3 titik diatas Contoh: f(x) = ln x Titik data: (1, 0), (4, 1.386294), (6, 1.791759) b0 = 0 b1 = (1.386294 – 0)/(4 – 1) = 0.4620981 b2 = [(1.791759 – 1.386294)/(6-4) – 0.4620981]/(6-1) = -0.0518731 f2(2) = 0.5658444 ln 2 = 0.6931472

Interpolasi Polynomial Newton Diketahui: n titik (x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn) (yi = f(xi), i=1,2,…,n) Ditanya: fn(x) = a0 + a1x + a2x2 + … + anxn yang melewati n titik tersebut. dengan Rekursif!

Contoh Interpolasi Polynomial Newton Diketahui: (1, 0), (4, 1.386294), (6, 1.791759), (5, 1.609438) (dari fungsi ln x) Ditanya: Perkirakan ln 2 dengan interpolasi Newton orde ke-3 f3(2) = 0.629

Contoh Interpolasi Polynomial Newton x1 x2 x0 x3

Perkiraan Error Polynomial Newton Jika f(x) dinyatakan oleh deret Taylor , error setelah terms ke-n adalah: Untuk suatui polinomial Newton orde ke-n, Hubungan untuk error scr analogi: Tapi kita tidak tahu apakah itu f(x)! Sebagai suatu perkiraan untuk error, bisa kita gunakan (Ingat: fn+1(x) = fn(x) + Rn)

Perkiraan Error, Orde, dan Titik data x f(x) = ln x 1 0 4 1.386 1.792 1.609 1.099 1.5 0.405 2.5 0.916 3.5 1.253 x f(x) = ln x 3.5 1.253 2.5 0.916 1.5 0.405 3 1.099 1.609 1.792 4 1.386 1 0 Perkiraan Error polynomial Newton fk(x) pada ln 2: k = 1,2,…,7

Polinomial Interpolasi Lagrange dengan Contoh:

Interpretasi Grafis Polynomials Lagrange L2f(x2) L0f(x0) L1f(x1)

Keduanya tidak ekuivalen dalam hal keakuratan interpolasi! Interpolasi Inverse x Interpolated point of (xc, f(xc)) Interpolated curve true curve fn(x) = a0 + a1x + a2x2 + … + anxn interpolasi yc = fn(xc) Bagimana inverse-nya: fn(y) = a0 + a1y + a2y2 + … + anyn interpolasi xc = fn(yc) Keduanya tidak ekuivalen dalam hal keakuratan interpolasi!

Extrapolasi Hasil interpolasi yang paling akurat bisanya diperoleh ketika yang tidak diketahui berada dekat di tengah-tengah titik basis! Untuk ekstrapolasi, yang tidak diketahui berada di luar jangkauan titik basis; jadi perlu perhatian lebih!

Masalah-2 dalam Interpolasi Polinomial Derajat interpolasi polinomial sama dengan jumlah-n titik data. Jadi jikan=1000 titik data, maka kita akan mempunyai polinomial orde-1000 Polinomial berorde tinggi (saat n > 5) dapat menampakkan ciri erratik dan sangat rentan dengan instabilitas numerik. Polinomial berorde tinggi seringkali menginterpolasi titik diluar jangkauan titik data yang tepat karena adanya overshoot.

Interpolasi Spline Ide: Gunakan polinomial orde rendah (k ≤ 3) untuk menginterpolasi sekumpulan data titik dan hubungkan polinomial interolsai ini dengan halus Papan Drafting: menggunakan tali yang tipis dan fleksibel (disebut spline)untuk menggambarkan kurva yang halus melalui sekumpulan titik.Tiap bagian interpolasi akhir melengkung antar 2 titik yang berdekatan Titik data adalah polinomial derajat 3 Contoh

Interpolasi Spline Kuadratis Diketahui: n+1 Titik data (xi, yi) untuk i=0,1,…,n Ditanya: polynomials derajat-2 n fi(x) = aix2 + bix + ci sedemikian sehingga 1. fi(x) menginterpolasi dua titik (xi-1, yi-1) dan (xi, yi), dan 2. fi(x) dan fi-1(x) punya turunan yang sama pada xi-1.

Turunan Quadratic Spline fi-1(xi-1) = ai-1xi-12 + bi-1xi-1 + ci-1 = yi-1 fi(xi-1) = aixi-12 + bixi-1 + ci = yi-1 2n – 2 persamaan 2. f1(x0) = a1x02 + b1x0 + c1 = y0 fn(xn) = anxn2 + bnxn + cn = yn 2 persamaan (the 1st derivative at the interior knots must be equal) fi-1’(xi-1) = 2ai-1xi-1 + bi-1 = 2aixi-1 + bi = fi’(xi-1) n– 1 persamaan

Contoh of Quadratic Spline