Metode Broyden: Perbedaan antara revisi
Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29436071; atribusi sumber disertakan. |
Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi |
||
| Baris 47: | Baris 47: | ||
Tentukan matrik jacobi yang baru dengan | Tentukan matrik jacobi yang baru dengan | ||
Di mana dan | Di mana dan | ||
Langkah 3 | Langkah 3 | ||
Hitung dengan menggunakan formula Sherman-Morrison | Hitung dengan menggunakan formula Sherman-Morrison | ||
| Baris 82: | Baris 82: | ||
by darwisah hasibuan | by darwisah hasibuan | ||
== Sumber dan atribusi == | == Sumber dan atribusi == | ||
Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Metode+Broyden&oldid=29436071 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29436071 (2026-07-09T11:22:04Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku. | Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Metode+Broyden&oldid=29436071 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29436071 (2026-07-09T11:22:04Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku. | ||
<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 --> | |||
Revisi terkini sejak 25 Agustus 2026 04.10
Metode Broyden atau metode kuasi Newton adalah metode yang digunakan untuk menyelesaikan persamaan numerika tak-linear yang menggunakan lebih dari satu variabel. Bentuk metode Broyden merupakan generalisasi dari metode Sacant dan mengatasi kekurangan dari Metode Newton Raphson.
Persamaan
Perhatikan persamaan di atas dalam dimensi yang besar kita dapat menggunakan matrik jacobian
Persamaan di atas dapat di tulis
Metode broyden’s dimulai dengan matrik jacobian kemudian untuk mengira matrik jacobian selanjutnya A untuk
Dalam menetukan solusi linear F(x) = 0 terlebih dahulu tentukan nilai, dan kemudian buat iterasi sehingga ditemukan konvergen ke suatu angka, jika konvergen ke maka F(p) = 0 dan p merupakan solusi.
Algoritma metode Broyden’s Langkah awal hitung matrik jacobi
Gunakan metode Newton untuk menghitung perkiraan yang pertama ( )
Untuk, telah ditemukan gunakan langkah selanjutnya dalam menentukan Langkah 1 Evaluasi fungsi Langkah 2 Tentukan matrik jacobian yang baru
Dengan dan Langkah 3 Solusi jika untuk Langkah 4 hitung kiraan selanjutnya jika menuju ke suatu angka maka stop.
Perbaikan metode Broyden’s Dalam menentukan matrik invers memerlukan 0(n3) kalkulasi. Dengan demikian perlu cara lain untuk menghemat waktu dan menyikat iterasi. Formula matrik inver Sherman dan Morrison dapat digunakan agar algoritma broyden’s di atas lebih efisien.
Formula Sherman-Morrison
Jika A-1 adalah matrik nonsingular dan U, V adalah vector dan kemudian
Atau
Algoritma metode Broyden’s dengan menggunakan formula Sherman-Morrison Langkah awal hitung matrik jacobi
Gunakan metode Newton untuk perhitungan awal
Untuk nilai telah ditemukan, gunakan langkah selanjutnya untuk menentukan Langkah 1 Evaluasi Langkah 2 Tentukan matrik jacobi yang baru dengan
Di mana dan
Langkah 3 Hitung dengan menggunakan formula Sherman-Morrison
Langkah 4 Hitung kiraan selanjutnya jika menuju suatu angka maka stop
Dalam menyelesaikan masalah-masalah matematika sering menggunakan bantuan computer karena dengan manual kita sangat kerepotan dan membutuhkan waktu yang banyak serta hasilnya sering tidak memuaskan karena seringnya pembulatan dan kurang teliti. Oleh karena itu dalam tulisan ini saya melampirkan sebuah program untuk menyelesaikan persamaan taklinear menggunakan metode Broyden’s dengan bantuan matlab. Bagi pembaca yang merasa asing dengan matlab program ini harus di tuliskan dalam m.file (salah satu lingkungan terpadu matlab). Berikut programnya
function [x]= Broyden(x0,f,dx,n,tol,I) %input %x0 nilai awal %f adalah fungsi %dx adalah matrik jacobi %n adalah banyak variabel %tol adalah eror %I adalah banyak iterasi % output matrik x x =zeros(n,1); fx =zeros(n,1); x(:,1) = x0; A = feval(f,x(:,1)); B = inv(A); for i=1:I
x(:,i+1) = x(:,i)-B*fx(:,i); fx(:,i+1) = feval(f,(x(:,i+1))); if norm(fx(:,i))<tol end; y=fx(:,i+1)-fx(:,i); s=x(:,i+1)-x(:,i); oldB=B; B=oldB + (1/(s'*olb*y))*(s-oldB*y)*s'*oldB;
end;
by darwisah hasibuan
Sumber dan atribusi
Konten artikel ini diadaptasi dari Wikipedia bahasa Indonesia, revisi 29436071 (2026-07-09T11:22:04Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.