Rizky Narendra Putra

From ccitonlinewiki
Revision as of 12:24, 30 September 2019 by Rizkynarendra (talk | contribs)
Jump to: navigation, search

Studi Kasus Bab 8 Rizky.jpg Studi Kasus Bab 9 Rizky.jpg Studi Kasus Bab 10 Rizky.jpg Studi Kasus Bab 11 Rizky.jpg



Video Mekanika Fluida Bab 8: https://www.youtube.com/watch?v=42tyCDgc2dA&feature=youtu.be

Video Mekanika Fluida Bab 9: https://www.youtube.com/watch?v=sDhnzQfGJoU&feature=youtu.be



Tugas 1 Kelas Metode Numerik:

Apa yang saya pelajari tentang Python:

Python merupakan bahasa pemograman Python dapat mengerjakan operasi matematika ( integral, penjumlahan, pengurangan, pengalian, pangkat, pembagian, dst ) Jika dalam suatu pembagian hasilnya ada desimal dan kita tidak ingin memperlihatkan desimal tersebut, kita dapat menggunakan rumus misal: 5//2, maka akan keluar hasilnya 2, bukan 2,5 dengan menggunakan // maka desimal dalam pembagian tersebut akan hilang, namun jika kita ingin memperlihatkan desimal tersebut, cukup: 5/2, maka akan keluar hasilnya 2,5 Jika kita ingin menggunakan pangkat, maka dapat dilakukan 2**5 dan hasilnya akan keluar 32, jika kita ingin perkalian saja maka dapat digunakan 2*5 dan akan keluar hasilnya 10

Untuk operasi matematika, python mempunyai prioritas tertinggi sampai yang terendah yaitu: 1. ( .. ) 2. ( * , / , ** ) 3. ( +,- )


Tugas 2 Metode Numerik

Program python limit.png Hasil program python limit.png


Tugas 3

Menggunakan matrix equation untuk eliminasi menggunakan Gaussian Elimination.

6x1 + 4x2 = 50
2x1 + x3 + 4x4 = 50
7x2 + 3x3 + 4x4 = 50
4x1 + 4x3 = 50

Didapat hasil matrix:

[[6. 4. 0. 0.]
 [2. 0. 1. 4.]
 [0. 7. 3. 4.]
 [4. 0. 4. 0.]]

Mendefinisikan matrix di dalam python:

import numpy as np

A = np.array([[6, 4, 0, 0], [2, 0 ,1, 4], [0, 7, 3, 4], [ 4, 0, 4, 0]], float) B = np.array([50, 50, 0, 0], float)
n = len(A)

Menggunakan Eliminasi Gaussian

for k in range(0,n-1):
    for i in range(k+1,n):
        if A[i,k]!=0 :
            lam = A[i,k]/A[k,k] 
            A[i,k:n] = A[i,k:n]-(A[k,k:n]*lam)
            B[i] = B[i]-(B[k]*lam)
x = np.zeros(n,float)
for m in range(n-1,-1,-1):
    x[m]=(B[m]-np.dot(A[m,m+1:n],x[m+1:n]))/A[m,m]