REDUKSI ORDE MODEL DARI SISTEM LINEAR DENGAN METODE PENCOCOKAN MOMEN DAN METODE PENCOCOKAN PARAMETER MARKOV

BINTANG SEPTIARIZKA S, Dr. Solikhatun, M.Si.

2018 | Skripsi | S1 MATEMATIKA

Pada skripsi ini dibahas metode reduksi orde untuk sistem linear berorde tinggi. Sistem linear berorde tinggi terbentuk secara alami atau dari proses pembentukan model itu sendiri. Sistem linear dengan orde tinggi akan menyulitkan dalam analisa dan simulasi dari sistem linear tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode untuk mereduksi orde dari sistem linear tersebut ke sistem linear dengan orde yang lebih rendah. Sistem linear berorde rendah dapat diperoleh menggunakan metode pencocokan momen dan metode pencocokan parameter Markov. Sistem linear berorde rendah yang diperoleh dari kedua metode tersebut akan memiliki sifat-sifat yang hampir sama dengan sistem linear asli. Lebih lanjut, metode pencocokan momen baik digunakan untuk sistem linear saat frekuensi rendah sedangkan metode pencocokan parameter Markov baik digunakan untuk sistem linear saat frekuensi tinggi.

In this thesis it will be discussed the order reduction of the high order linear systems. The high order linear systems is formed naturally or by its model forming process. The high order linear systems are hard to analyze and simulate from that linear system. Therefore, it requires a lower order linear system. The low order linear systems could be obtained by moment matching method and Markov parameter matching method. Then, that linear systems would have similar characteristics with a higher order linear system. Furthermore, a moment matching method is well used on a linear system at low frequency, while a Markov parameter matching method is well used on a linear system at high frequency.

Kata Kunci : Algoritma Arnoldi, Subruang Krylov, Metode pencocokan momen, Metode pencocokan parameter Markov