Analisis numerik adalah studi algoritma untuk memecahkan masalah dalam matematika kontinu (sebagaimana dibedakan dengan matematika diskret)
Salah satu tulisan matematika terdini adalah tablet Babilonia YBC 7289, yang memberikan hampiran numerik seksagesimal dari \sqrt{2}, panjang diagonal dari persegi satuan.
Kemampuan untuk dapat menghitung sisi segitiga (dan berarti mampu menghitung akar kuadrat) sangatlah penting, misalnya, dalam pertukangan kayu dan konstruksi.
Analisis numerik melanjutkan tradisi panjang perhitungan praktis matematika ini. Seperti hampiran orang Babilonia terhadap \sqrt{2}, analisis numerik modern tidak mencari jawaban eksak, karena jawaban eksak dalam prakteknya tidak mungkin diperoleh. Sebagai gantinya, kebanyakan analisis numerik memperhatikan bagaimana memperoleh pemecahan hampiran, dalam batas galat yang beralasan.
Analisis numerik secara alami diterapkan di semua bidang rekayasa dan ilmu-ilmu fisis, namun pada abad ke-21, ilmu-ilmu hayati dan seni mulai mengadopsi unsur-unsur komputasi ilmiah. Persamaan diferensial biasa muncul dalam pergerakan benda langit (planet, bintang dan galaksi. Optimisasi muncul dalam pengelolaan portofolio. Aljabar linear numerik sangat penting dalam psikologi kuantitatif. Persamaan diferensial stokastik dan rantai Markov penting dalam mensimulasikan sel hidup dalam kedokteran dan biologi
Sebelum munculnya komputer modern metode numerik kerap kali tergantung pada interpolasi menggunakan pada tabel besar yang dicetak. Sejak pertengahan abad ke-20, sebagai gantinya, komputer menghitung fungsi yang diperlukan. Namun algoritma interpolasi mungkin masih digunakan sebagai bagian dari peranti lunak untuk memecahkan persamaan diferensial.
Tujuan keseluruhan bidang analisis numeris adalah perancangan dan analisis teknik untuk mendapatkan solusi hampiran yang akurat terhadap masalah-masalah yang sukar. Contoh masalah-masalah tersebut akan dipaparkan di bawah.
* Metode numeris lanjut sangat penting dalam membuat prakiraan cuaca numeris yang layak
* Perhitungan trajektori wahana antariksa mensyaratkan pemecahan numeris yang akurat dari sistem persamaan diferensial biasa.
* Perusahaan otomotif dapat meningkatkan keamanan kendaraan dengan menggunakan simulasi tabrakan kendaraan. Simulasi seperti ini pada dasarnya terdiri dari pemecahan persamaan diferensial parsial secara numeris.
* Lembaga dana investasi pribadi menggunakan alat-alat dari seluruh bidang analisis numeris untuk menghitung nilai saham dan derivatif yang lebih tepat daripada peserta pasar lainnya
* Maskapai penerbangan menggunakan algoritma optimisasi canggih untuk menentukan harga tiket, pesawat terbang dan penugasan awak, serta keperluan bahan bakar. Bidang ini juga dinamakan riset operasi
* Perusahaan asuransi menggunakan program numeris untuk analisis aktuaria.
Metode langsung menghitung pemecahan suatu masalah dalam jumlah langkah terhingga. Metode ini akan memberikan jawaban persis bila dilakukan dalam hitungan dengan ketepatan takhingga. Contohnya adalah eliminasi Gauss, metode pemfaktoran QR untuk memecahkan sistem persamaan linear, dan metode simpleks untuk pemrograman linear. Pada praktiknya, yang digunakan adalah perhitungan ketepatan hingga (titik kambang) dan hasilnya adalah hampiran terhadap pemecahan sebenarnya (dengan andaian tercapai kestabilan numeris).
Berbeda dengan metode langsung, metode iteratif tidak diharapkan akan berakhir dalam jumlah langkah terhingga. Dimulai dari tebakan awal, metode iteratif menghasilkan hampiran yang secara berturut-turut akan konvergen ke pemecahan eksak. Uji kekonvergenan dilakukan untuk memutuskan kapan pemecahan yang cukup akurat dapat dicapai. Bahkan dengan menggunakan aritmetika ketepatan takhingga sekali pun metode seperti ini secara umum tidak akan mencapai pemecahan dalam jumlah langkah terhingga. Contohnya termasuk metode Newton, metode bagi dua, dan iterasi Jacobi. Dalam aljabar komputasi matriks, metode iteratif biasanya diperlukan untuk masalah besar.
Dalam analisis numeris metode iteratif lebih jamak daripada metode langsung. Beberapa metode pada intinya adalah langsung, namun biasanya diterapkan seolah-olah bukan, seperti GMRES dan metode gradien sekawan. Untuk metode-metode ini jumlah langkah yang diperlukan untuk mencapai solusi eksak sangat besar sehingga hampiran dapat diterima seperti pada metode iteratif.
Salah satu tulisan matematika terdini adalah tablet Babilonia YBC 7289, yang memberikan hampiran numerik seksagesimal dari \sqrt{2}, panjang diagonal dari persegi satuan.
Kemampuan untuk dapat menghitung sisi segitiga (dan berarti mampu menghitung akar kuadrat) sangatlah penting, misalnya, dalam pertukangan kayu dan konstruksi.
Analisis numerik melanjutkan tradisi panjang perhitungan praktis matematika ini. Seperti hampiran orang Babilonia terhadap \sqrt{2}, analisis numerik modern tidak mencari jawaban eksak, karena jawaban eksak dalam prakteknya tidak mungkin diperoleh. Sebagai gantinya, kebanyakan analisis numerik memperhatikan bagaimana memperoleh pemecahan hampiran, dalam batas galat yang beralasan.
Analisis numerik secara alami diterapkan di semua bidang rekayasa dan ilmu-ilmu fisis, namun pada abad ke-21, ilmu-ilmu hayati dan seni mulai mengadopsi unsur-unsur komputasi ilmiah. Persamaan diferensial biasa muncul dalam pergerakan benda langit (planet, bintang dan galaksi. Optimisasi muncul dalam pengelolaan portofolio. Aljabar linear numerik sangat penting dalam psikologi kuantitatif. Persamaan diferensial stokastik dan rantai Markov penting dalam mensimulasikan sel hidup dalam kedokteran dan biologi
Sebelum munculnya komputer modern metode numerik kerap kali tergantung pada interpolasi menggunakan pada tabel besar yang dicetak. Sejak pertengahan abad ke-20, sebagai gantinya, komputer menghitung fungsi yang diperlukan. Namun algoritma interpolasi mungkin masih digunakan sebagai bagian dari peranti lunak untuk memecahkan persamaan diferensial.
Tujuan keseluruhan bidang analisis numeris adalah perancangan dan analisis teknik untuk mendapatkan solusi hampiran yang akurat terhadap masalah-masalah yang sukar. Contoh masalah-masalah tersebut akan dipaparkan di bawah.
* Metode numeris lanjut sangat penting dalam membuat prakiraan cuaca numeris yang layak
* Perhitungan trajektori wahana antariksa mensyaratkan pemecahan numeris yang akurat dari sistem persamaan diferensial biasa.
* Perusahaan otomotif dapat meningkatkan keamanan kendaraan dengan menggunakan simulasi tabrakan kendaraan. Simulasi seperti ini pada dasarnya terdiri dari pemecahan persamaan diferensial parsial secara numeris.
* Lembaga dana investasi pribadi menggunakan alat-alat dari seluruh bidang analisis numeris untuk menghitung nilai saham dan derivatif yang lebih tepat daripada peserta pasar lainnya
* Maskapai penerbangan menggunakan algoritma optimisasi canggih untuk menentukan harga tiket, pesawat terbang dan penugasan awak, serta keperluan bahan bakar. Bidang ini juga dinamakan riset operasi
* Perusahaan asuransi menggunakan program numeris untuk analisis aktuaria.
Metode langsung menghitung pemecahan suatu masalah dalam jumlah langkah terhingga. Metode ini akan memberikan jawaban persis bila dilakukan dalam hitungan dengan ketepatan takhingga. Contohnya adalah eliminasi Gauss, metode pemfaktoran QR untuk memecahkan sistem persamaan linear, dan metode simpleks untuk pemrograman linear. Pada praktiknya, yang digunakan adalah perhitungan ketepatan hingga (titik kambang) dan hasilnya adalah hampiran terhadap pemecahan sebenarnya (dengan andaian tercapai kestabilan numeris).
Berbeda dengan metode langsung, metode iteratif tidak diharapkan akan berakhir dalam jumlah langkah terhingga. Dimulai dari tebakan awal, metode iteratif menghasilkan hampiran yang secara berturut-turut akan konvergen ke pemecahan eksak. Uji kekonvergenan dilakukan untuk memutuskan kapan pemecahan yang cukup akurat dapat dicapai. Bahkan dengan menggunakan aritmetika ketepatan takhingga sekali pun metode seperti ini secara umum tidak akan mencapai pemecahan dalam jumlah langkah terhingga. Contohnya termasuk metode Newton, metode bagi dua, dan iterasi Jacobi. Dalam aljabar komputasi matriks, metode iteratif biasanya diperlukan untuk masalah besar.
Dalam analisis numeris metode iteratif lebih jamak daripada metode langsung. Beberapa metode pada intinya adalah langsung, namun biasanya diterapkan seolah-olah bukan, seperti GMRES dan metode gradien sekawan. Untuk metode-metode ini jumlah langkah yang diperlukan untuk mencapai solusi eksak sangat besar sehingga hampiran dapat diterima seperti pada metode iteratif.
0 komentar:
Posting Komentar