Interpolasi Newton dan Lagrange

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Interpolasi Nana Ramadijanti.
Advertisements

INTERPOLASI Rumus Polinom orde ke n adalah :
Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum
Deret MacLaurin Deret Taylor
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
Fungsi Kuadrat dan Fungsi Eksponensial
Interpolasi Polinom (Bagian 1)
AKAR-AKAR PERSAMAAN EDY SUPRAPTO PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA
Persamaan Differensial Biasa #1
6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
INTEGRATION Pengertian Integral Calculus Aturan Trapezoidal
Anggota kelompok : Ade AchmadAmisena( ) Abdul wahab( )
METODE DERET PANGKAT.
Interpolasi Umi Sa’adah.
Error pada Polinom Penginterpolasi
6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
Interpolasi oleh Polinom
6. PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING).
Hampiran numerik fungsi (Interpolasi dan Regressi) Pertemuan 6
PIECE-WISE LINIER INTERPOLATION
INTERPOLASI.
METODE NUMERIK Interpolasi
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
1. Pendahuluan.
Formula Integrasi Newton-Cotes
Chapter 18 Interpolasi.
Interpolasi.
Interpolasi Newton Oleh: Davi Apriandi
Metode Interpolasi Pemetaan Langsung
Interpolasi Polinom Newton dan Interpolasi Newton.
INTERPOLASI Edy Mulyanto.
6. Pencocokan Kurva Regresi & Interpolasi.
REGRESI NON LINIER Gangga Anuraga, M.Si.
Interpolasi Polinomial Metode Numerik
HAMPIRAN NUMERIK FUNGSI
ANALISA NUMERIK 1. Pengantar Analisa Numerik
INTEGRATION Pengertian Integral Calculus Aturan Trapezoidal
Interpolasi Polinom.
Interpolasi Interpolasi Newton.
INTEGRAL NUMERIK Merupakan limit suatu jumlah luas sampai diperoleh suatu ketelitian yang diijinkan. Contoh : Evaluasi suatu integral dari suatu fungsi.
AKAR PERSAMAAN Metode Pengurung.
Interpolasi Interpolasi Newton.
Metode Interpolasi Lagrange
Turunan Numerik.
Turunan Numerik.
Metode Numerik (3 SKS) Kuliah pertama
Interpolasi dengan Metode Lagrange
Praktikum 7 Interpolasi.
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
Pencocokan Kurva / Curve Fitting
METODE NUMERIK INTERPOLASI.
Metode Numerik Prodi Teknik Sipil
INTERPOLASI DAN PENGHAMPIRAN
Interpolasi Polinom.
INTEGRASI DAN DIFERENSIASI NUMERIK
Deret MacLaurin Deret Taylor
Bahan Kuliah Fisika Komputasi
INTEGRATION Pengertian Integral Calculus Aturan Trapezoidal
METODE NUMERIK (3 SKS) STMIK CILEGON.
Gunawan.ST.,MT - STMIK-BPN
Persamaan non Linier Indriati., ST., MKom.
Interpolasi. Perbedaan Interpolasi dan Ekstrapolasi.
Transcript presentasi:

Interpolasi Newton dan Lagrange

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?

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)

Interpolasi Inverse interpolasi yc = fn(xc) 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