Persamaan dalam dimensi n = f(x,y) = 3x2 + 2y2 –xy -4x – 7y+12 34y

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TURUNAN FUNGSI ALJABAR
Advertisements

TEKNIK OPTIMASI MULTIVARIABEL DENGAN KENDALA PERTIDAKSAMAAN
Nilai Maksimum dan Minimum untuk Fungsi Multi Variabel
TEORI PERMAINAN Misalkan : ada dua pihak atau lebih (orang/perusaha-
Pengali Lagrange Tim Kalkulus II.
Persamaan Kuadrat jika diketahui grafik fungsi kuadrat
TURUNAN DALAM RUANG BERDIMENSI n
Disusun oleh : Linda Dwi Ariyani (3F)
ESTY NOOR HALIZA 3F ( ).
9.1 Nilai Optimum dan Nilai Ekstrem
Fungsi Konveks dan Konkaf
Optimasi dengan Konstrain
Optimasi pada Fungsi Majemuk Pertemuan 6
Modul VI Oleh: Doni Barata, S.Si.
Diferensial Parsial Pertemuan 7
Matakuliah : J0182/ Matematika II Tahun : 2006
Nilai Maksimum dan Minimum untuk Fungsi Multi Variabel
Ratna Herdiana Fungsi Beberapa Variabel (Perubah) Contoh2 : -
III. PENCOCOKAN KURVA III. PENCOCOKAN KURVA 3.1 PENDAHULUAN
Metode Gradient Descent/Ascent
MEDAN VEKTOR by Andi Dharmawan.
Pertemuan 23 Diferensial Parsial.
Tujuan Agar mahasiswa dapat menemukan nilai ekstrim dengan derivatif
X O Y y = - (x + 2)2 Grafik Fungsi Kuadrat.
Diferensial Fungsi Majemuk
MATEMATIKA EKONOMI Pertemuan 14-15: Diferensial Fungsi Majemuk
Materi Pokok 26 KORELASI DUA PEUBAH ACAK
DERIVATIF PARSIAL YULVI ZAIKA Free Powerpoint Templates.
Pemecahan NLP Satu Peubah pada Selang Tertentu
Maksimum dan Minimun ( Titik Ekstrim ) Pertemuan 18
Algoritma Garis Bressenham dan Mid Point
Fungsi Kuadrat dan Grafik Fungsi Kuadrat
BAB 4 FUNGSI KUADRAT.
Turunan Fungsi Parsial
DIFERENSIAL FUNGSI MAJEMUK
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
1.Derivatif Fungsi dua Perubah
TURUNAN DALAM RUANG BERDIMENSI n
Titik Ekstrim Fungsi Majemuk Pertemuan 22
Metode Komputasi Vektor Gradien, Arah Penurunan/ Kenaikan Tercepat, Metode Gradient Ascend/Descend.
KONVOLUSI 6/9/2018.
PROGRAM LINEAR sudir15mks.
MATEMATIKA EKONOMI Pertemuan 14: Diferensial Fungsi Majemuk
KD. 2.2 Menggambar grafik fungsi Aljabar sederhana dan fungsi kuadrat.
FUNGSI DUA VARIABEL ATAU LEBIH
Integral dalam Ruang Dimensi-n
Pertidaksamaan Linier dan Model Matematika
Optimisasi: Fungsi dengan Dua Variabel
Diferensial Fungsi Majemuk
Diferensial Fungsi Majemuk
Pertidaksamaan Linier
Diferensial Fungsi Majemuk
Integral Lipat Dua dalam Koordinat Kutub
15 Kalkulus Yulius Eka Agung Seputra,ST,MSi. FASILKOM
Diferensial Fungsi Majemuk
PENGGAMBARAN GRAFIK CANGGIH
Pengambilan Keputusan dalam Kondisi Konflik
Differensial.
Peta Konsep. Peta Konsep C. Nilai Optimum Suatu Fungsi Sasaran.
Peta Konsep. Peta Konsep C. Nilai Optimum Suatu Fungsi Sasaran.
Limit dan Differensial
KONVOLUSI 11/28/2018.
TURUNAN FUNGSI IMPLISIT
Derivatif Parsial (Fungsi Multivariat) week 11
Diferensial Fungsi Majemuk
DIFERENSIAL FUNGSI MAJEMUK TIARA WULANDARI, SE, M.Ak STIE PEMBANGUNAN TANJUNGPINANG.
Tim Pengampu MK Kalkulus II Tel-U
Turunan Parsial Definisi: Misalkan f(x,y) adalah fungsi dua peubah x dan y. 1. Turunan parsial pertama dari f terhadap x (y dianggap konstan) didefinisikan.
Pertemuan 9 Kalkulus Diferensial
INTEGRAL RANGKAP INTEGRAL GANDA
Transcript presentasi:

Persamaan dalam dimensi n = f(x,y) = 3x2 + 2y2 –xy -4x – 7y+12 34y  Z = f(x,y) = 3x2 + 60x+ 5x2 – 40x+ 2x2 + 2y2 –xy -4x – 7y+12 34y 30x 20y – 4xy-6x2 - 3y2 + 5 Z = f(x,y) = 5x – - 2 + 4xy – 4x2 - 3y2 + 7y – y2 3y2-10x - 9y – xy

MENCARI TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA  Turunan pertama : fx, fy  Turunan kedua : fxx, fyy, fxy KEDUA

TITIK EKSTRIM  Turunan pertama fx=0 dan fy=0

PROSEDUR PENENTUAN NILAI EKSTRIM Langkah2 utk mendapatkan nilai ekstrim suatu fungsi, Z= f(x,y) yaitu : 1. Cari turunan pertama dari fx= 0 Cari turunan pertama dari fy= 0 -> Selesaikan persamaan ini utk mendapatkan nilai x* yg membuat x,y bernilai ekstrim 2.

DETERMINAN  Dalam matriks  Dalam turunan dimensi n fxx fxy a b fyx fyy c d

PENGUJIAN DENGAN TURUNAN II 1. 2. 3. 4. 5. Cari turunan ke-2, fxx, fyy, fxy, fyy Cari nilai D = fxx fyy > fyy < fyy – fxy fyx 0, dan D > 0  minimum 0, dan D > 0 maksimum Jika fxx > 0, fxx < 0, 4. < , fyy < 0, dan D > 0 maksimum D < 0  titik pelana (saddle point)