Current Status
Not Enrolled
Price
Free
Get Started

Metode Numerik

Pendahuluan:

Tidak semua masalah dalam matematika (dan statistika) dapat diselesaikan secara analitik. Sebagian besar aplikasi model matematika dalam kehidupan sehari-hari  diselesaikan secara numerik. Walaupun dengan pendekatan ini tidak dapat menghasilkan solusi eksak, akan tetapi biasanya cukup untuk menyelesaikan permasalahan yang ada. Kuliah metode numerik memfokuskan pada teknik-teknik menyelesaikan berbagai permasalahan dasar matematika secara numerik, seperti pencarian akar, turunan, integral, operasi dalam matriks, dan Statistik.

Catatan Penting: Kuliah metode numerik di modul ini lebih luas dari apa yang biasanya ditemukan di berbagai silabus Metode Numerik di berbagai universitas. Sebagai gambaran umum, bahasan yang diberikan di kulah ini adalah inti sari dari beberapa mata kuliah terkait solusi numerik dalam kurikulum konvensional seperti metode numerik, analisa numerik, dan komputasi sains.

Tujuan:

Setelah menyelesaikan matakuliah ini, diharapkan mahasiswa akan mampu mengembangkan pemahaman dan apresiasi untuk beberapa implementasi dan solusi komputasi numerik dari berbagai permasalahan aplikasi di matematika, statistika maupun berbagai bidang ilmu terkait lainnya (machine learning, deep learning, data science) dengan pemrograman komputer (Python).

Prasayarat:

Kalkulus, Statistika Dasar, Aljabar Linear, pendahuluan pemrograman*.

Silabus:

  1. Pendahuluan Pendekatan Numerik (This page)
  2. Pendahuluan pemrograman
  3. Aritmatika Komputer – Analisa Error
  4. Solusi persamaan non-liniear
  5. Solusi numerik pada Sistem Persamaan Linier***
  6. Interpolasi dan Pendekatan Polinomial
  7. Eigenvalues dan Singular Values
  8. Linear Least Squares (curve fitting)
  9. Numerical Differentiation
  10. Numerical Integration
  11. Optimizations
  12. Random Numbers
  13. Stochastic Simulation

Evaluasi:

Secara online pada setiap lesson akan memuat online quiz. Pengajar dari berbagai universitas dipersilahkan untuk menambahkan penilaian tambahan secara offline.

Software/Tools:

Python (Anaconda/WinPython/Google Colaboratory).

Modules: Numpy, Matplotlib, Seaborn, etc.

Diskusi/Pertanyaan:

https://tau-data.id/forums/forum/metode-numerik/

Referensi:

  1. Steven C. Chapra dan Raymond P. Canale, Metode Numerik untuk Teknik dengan Penerapan pada Komputer Pribadi,(Terjemahan), UI-Press, Jakarta, 1991.
  2. John H. Mathews, Numerical Methods for Mathematics, Prentice Hall, 1992
  3. Heath, M. T. (2018). Scientific computing: an introductory survey (Vol. 80). SIAM.
  4. Conte, S. D., & De Boor, C. (2017). Elementary numerical analysis: an algorithmic approach (Vol. 78). SIAM.
Data Science, IoT, & Big Data

Taufik Sutanto has 35 posts and counting. See all posts by Taufik Sutanto