SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA MASALAH KUADRAT TERKECIL (LEAST-SQUARE)
Naziatul Akmal
Primary Author
mixed material
bibliography
Banda Aceh
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahua
2011
Penyelesaian sistem persamaan linear (SPL) dapat dilakukan dengan cara Operasi Baris Elementer, aturan Cramer ataupun dengan operasi lainnya. Tetapi dapatjuga dengan melakukan dekomposisi matriks terlebih dahuJu untuk menyelesaikan sistem persamaan linear atau masalah aljabar linear lainnya. Apabila terdapat
sebuah sistem Ax = b dengan matriks A berukuran m x n dimana m > n,
rnasalah yang sering dihadapi adalah kasus dimana rank(A) < n. Salah satu cara
menyelesaikan masalah seperti ini adalah dengan menggunakan metode kuadrat
terkecil (least-square). Singular Value Decomposition (SVD) adalah suatu metode pemfaktoran matriks yang berkaitan erat dengan nilai singular matriksnya. Berdasarkan basil hitungan analisis SVD memberikan solusi SPL yang memiliki nilai kesalahan lebih minimum.
Kata kunci: SPL, SVD, kuadrat terkecil, pseudoinverse, invers matriks.
0
ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala
96168
2021-12-20 14:39:34
2021-12-20 14:39:34
machine generated