Skip to main content

Kalkulus Bukan Sekedar Kalkulasi

http://personal.fmipa.itb.ac.id/hgunawan/files/2013/05/KALKULUS-BUKAN-SEKEDAR-KALKULASI.pdf

KALKULUS
BUKAN SEKEDAR KALKULASI

Hendra Gunawan

Kampus UNJ, 21 November 2015

MENGAPA KALKULUS? APA YANG DIGARAP?

(c) Hendra Gunawan (2015) 2

Isaac Newton (1643-1727)

& Kecepatan Sesaat

Misalkan sebuah partikel bergerak sepanjang garis lurus sehingga posisinya pada saat t adalah x = x(t).

Kecepatan rata-rata-nya dari t = a s/d t = b adalah

v[a,b] = [x(b) – x(a)]/(b a). Kecepatan sesaat pada t = a adalah

v(a) = lim x(b) x(a) . ba ba

(c) Hendra Gunawan (2015) 3

James Gregory (1638-1675) Isaac Barrow (1630-1677)

y

Q

Gradien garis yg melalui titik P(a,f(a)) dan Q(b,f(b)) adalah m = [f(b) – f(a)] ÷ (b a). Gradien garis singgung pada kurva y = f(x) di P(a,f(a)) adalah

x

Gottfried Leibniz (1646-1716) & Gradien Garis Singgung

Misal kita mempunyai fungsi y = f(x) yang grafiknya cukup mulus di sekitar x = a, sehingga mempunyai garis singgung di titik P(a,f(a)).

P

ma =limf(b)f(a). ba ba

ab

(c) Hendra Gunawan (2015) 4

Turunan & Teorema Nilai Rata-Rata

Turunan dari fungsi f di titik x = a didefinisikan sebagai

Teorema Nilai Rata-Rata: Jika f kontinu pada interval [a,b] dan mempunyai turunan di setiap titik di dalam (a,b), maka

untuk suatu c ε (a,b).
(c) Hendra Gunawan (2015) 5

f'(a)=lim f(x)f(a). xa xa

f (b)f (a) = f '(c) ba

Definisi Limit Fungsi di Suatu Titik lim f (x) = L jika dan hanya jika

xc
"untuk setiap ε > 0 terdapat δ > 0 sehingga:

jika 0 < | x – c | < δ, maka | f(x) – L | < ε." OMG, ini bukan suatu kalimat yang mudah!

Sejak kapan manusia berurusan dengan dunia infinitesimal?

(c) Hendra Gunawan (2015) 6

A-L. Cauchy (1789-1857)
K. Weierstrass (1815-1897)

Antiphon & Lingkaran

Antiphon (425 SM) membuktikan bahwa luas segi-2n beraturan "di dalam lingkaran" lebih besar dari (1 – 21-n) kali luas lingkaran.

Karena luas segi-2n beraturan sebanding dengan kuadrat "diameter"-nya, Antiphon lalu menyimpulkan bhw luas lingkaran juga mesti sebanding dgn kuadrat

perseus.mpiwg- berlin.mpg.de

diameternya: L = k(2r)2 = 4kr2.
(c) Hendra Gunawan (2015) 7

Eudoxus & Lingkaran

Fakta bahwa luas lingkaran sebanding dengan kuadrat diameternya dibuktikan* secara rigorous oleh Eudoxus (~375 SM).

people.famouswhy.com

*Dalam pembuktiannya, Eudoxus juga menggunakan fakta bahwa luas segi-2n beraturan "yang memuat lingkaran" lebih kecil dari (1 + 22-n) kali

(c) Hendra Gunawan (2015) 8

luas lingkaran tersebut, selain fakta yang telah dibuktikan o/ Antiphon.

Archimedes & Lingkaran

Archimedes membuktikan bahwa luas lingkaran sama dengan 1⁄2 × keliling × jari-jari.

(c) Hendra Gunawan (2015) 9

en.wikipedia.org

Archimedes & Lingkaran

Buktinya sbb: Andaikan luas lingkaran = L > T = 1⁄2 × keliling × jari-jari. Pilih bil n sedemikian shg T< luas segi-2n < L. Misal AB sisi segi-2n. Pada segitiga OAB, ruas garis ON tegak lurus thd AB. Di sini, |ON| < jari-jari. Jadi,

Luas segi-2n = 2n × (1⁄2|AB| × |ON|) = 1⁄2 × (2n|AB| × |ON|)

ANB

Kontradiksi. Dgn cara yg sama, mustahil L < T.

Jadi mestilah L = T.

< 1⁄2 × keliling × jari-jari = T.

(c) Hendra Gunawan (2015) 10

O

Archimedes & Lingkaran

  • Berdasarkan temuan sebelumnya, jika K = keliling lingkaran berdiameter 1, maka luas- nya sama dengan K/4.

  • Sekarang misalkan L = luas lingkaran berjari- jari r. Maka, berdasarkan temuan Antiphon

    dan Eudoxus:

L =(2r)2. 2

K/4 1
Akibatnya, L = Kr2. Lalu, dgn menggunakan

segi-96, Archimedes memperoleh K ≈ 22/7.

(c) Hendra Gunawan (2015) 11

BAGAIMANA DENGAN BANGUN DATAR LAINNYA?

(c) Hendra Gunawan (2015) 12

Sistem Koordinat Cartesius

II Q(c,d) y b

1 O

1

I

P(a,b)

ax

IV

Rene Descartes

(1596-1650, Filsuf & Matematikawan Perancis, terkenal dengan karyanya "La geometrie" (1637) dan ucapan "Cogito ergo sum."

III

(c) Hendra Gunawan (2015)

13

Luas Daerah di Bawah Kurva

Misalkan kita ingin menghitung luas daerah di bawah kurva y = f(x)=x2, 0≤x≤1.Pertama, bagi selang [0,1] atas n selang bagian yang sama panjangnya. Lalu, luas daerah tersebut (L) kita hampiri dgn jumlah luas n persegi-panjang di bawah kurva, yakni

0 1/n 2/n 1 222

L102 +1 +2 +...+(n1) . nn2 n2 n2

(c) Hendra Gunawan (2015)

14

Perhatikan bahwa deret di ruas kanan dapat kita tulis-

ulang sebagai

1 yang jumlahnya n3

6n3 Jadi, kita kita peroleh hampiran

L (n 1)n(2n 1) := Ln . 6n3

Dari sini kita peroleh Ln ≈ 1/3 bila n cukup besar. Jadi,

kita dapat menduga bahwa luas daerah yang sedang

kita cari adalah 1/3. [Benarkah luasnya = 1/3 ??]
(c) Hendra Gunawan (2015) 15

222 [1 +2 +...+(n1) ]

(n1)n(2n1).

Jumlah Riemann

Misalkan f : [a,b] R kontinu kecuali di sejumlah terhingga titik. Bagi selang [a,b] atas n selang bagian (tak perlu sama panjang), dengan titik-titik pembagi

a=x0 <x1 <x2 <...<xn-1 <xn =b.

Himpunan titik-titik ini disebut sebagai partisi dari [a,b]. Untuk i=1,...,n,tulis∆xi =xi –xi-1
(= lebar selang bagian ke-i).

y=f(x)

ab

(c) Hendra Gunawan (2015)

16

a x1

xn-1 b

en.wikipedia.org

Jumlah Riemann

Pada setiap selang bagian, pilih titik sampel ti є [xi-1, xi], sembarang. Lalu bentuk penjumlahan

berikut
dengan indeks
i berjalan dari 1 hingga n.

Bentuk ini dikenal sebagai jumlah Riemann utk f terhadap partisi P = {a=x0, x1, ..., xn-1, xn=b} dan titik-titik sampel ti.

RP :=

i=1

f (t ).x ii

n

(c) Hendra Gunawan (2015) 17

Integral Riemann

Jumlah Riemann untuk f merupakan hampiran untuk luas daerah di bawah kurva y = f(x), x є [a,b]. Semakin 'halus' partisinya, semakin baik hampiran tersebut. Jika

n
lim f (t ).x

|P|0 i=1
ada, maka f dikatakan terintegralkan pada [a,b] dan

integral tentu f pada [a,b] didefinisikan sebagai

b
f (x)dx = lim f (t ).x

dan n∞, maka |P|0.
(c) Hendra Gunawan (2015) 18

|P|0 i=1
Catatan. |P| = maks {∆xi : i = 1, ..., n}. Jika ∆xi =(b-a)/n

a

ii

n

ii

Fungsi Akumulasi Misalkan f terintegralkan pada

[a, b]. Definisikan x

F(x) = f (t)dt. a

axb

b Perhatikan bahwa F(a) = 0 dan F(b) = f (t)dt.

a

Di sini, F(x) menyatakan "luas daerah" di bawah kurva y = f(t), a ≤ t ≤ x (lihat gambar).

Fungsi F disebut fungsi akumulasi dari f.
(c) Hendra Gunawan (2015) 19

Teorema Dasar Kalkulus I F'(x) = f(x) pada [a, b]; yakni,

dx
dxf(t)dt= f(x),x[a,b].

aCatatan:

  1. TDKImenyatakanbahwafungsiakumulasi merupakan anti-turunan dari f.

  2. TDKImemberitahukitabahwaturunandan

    integral merupakan semacam kebalikan satu

    terhadap yang lainnya.

(c) Hendra Gunawan (2015) 20

Bukti Teorema Dasar Kalkulus I Menurut definisi turunan,

F'(x) = lim F(x + h) F(x)

h0 h 1 x+h

x =lim h f (t)dt f (t)dt

h0a a 1 x+h

=limh f(t)dt. h0 x

Ketika h kecil, f tak berubah banyak pada [x, x+h].

Pada selang ini, f(t) f(x), sehingga integral-nya

kira-kira sama dengan h.f(x). Jadi F'(x) = f(x).
(c) Hendra Gunawan (2015) 21

Teorema Dasar Kalkulus II

Jika f kontinu dan mempunyai anti-turunan F pada [a, b], maka

b
f (x)dx = F(b) F(a).

a

1. SepertihalnyaTDKI,TDKIImengaitkan integral tentu dengan anti-turunannya.

2. TDKIImerupakanakibatdariTDKI,tetapi

dapat dibuktikan pula dgn menggunakan

Teorema Nilai Rata-Rata untuk Turunan.

Catatan:

(c) Hendra Gunawan (2015) 22

Bukti Teorema Dasar Kalkulus II

Misalkan f kontinu dan mempunyai anti-turunan F pada [a, b]. Maka, f terintegralkan pada [a, b], dan untuksetiappartisia=x0 <x1 <x2 <...<xn-1 <xn = b kita mempunyai n

b

Karena itu a

i=1 n

F(b)F(a)=[F(x)F(x )]

i i1 i=1

n
= f (t )x ,

Teorema Nilai Rata-Rata Turunan

i i f(x)dx=limf(t).x =F(b)F(a).

ii

|P|0 i=1
(c) Hendra Gunawan (2015) 23

Teorema Nilai Rata-Rata Integral

Jika f kontinu pada [a, b], maka ter- dapat c є [a,b] sedemikian sehingga

1b
f (c) = b a f (t)dt.

a

Catatan. Nilai f(c) dalam teorema ini disebut nilai rata-rata integral f pada [a, b] (lihat gambar). Per- hatikan bahwa luas daerah di ba- wah kurva y = f(t), t є [a, b], sama dengan f(c)(b – a).

y = f(t)

acb

(c) Hendra Gunawan (2015)

24

Nilai Rata-Rata Turunan & Nilai Rata-Rata Integral

Jika F' = f kontinu pada [a,b], maka F(b)F(a) 1 b

b a = b a f (t)dt. a

Keduanya sama dengan nilai f(c) untuk suatu c di antara a dan b.

(c) Hendra Gunawan (2015) 25

Kalkulus bukan sekedar kalkulasi, tetapi merupakan sebuah kerangka berpikir yang merajut dua konsep mendasar, yaitu turunan dan integral, dengan merangkul konsep infinitesimal ("the ghosts of departed quantities").

TERIMA KASIH.

(c) Hendra Gunawan (2015) 26

KALKULUS BUKAN SEKEDAR KALKULASI

Comments

Popular posts from this blog

The Difference Between LEGO MINDSTORMS EV3 Home Edition (#31313) and LEGO MINDSTORMS Education EV3 (#45544)

http://robotsquare.com/2013/11/25/difference-between-ev3-home-edition-and-education-ev3/ This article covers the difference between the LEGO MINDSTORMS EV3 Home Edition and LEGO MINDSTORMS Education EV3 products. Other articles in the ‘difference between’ series: * The difference and compatibility between EV3 and NXT ( link ) * The difference between NXT Home Edition and NXT Education products ( link ) One robotics platform, two targets The LEGO MINDSTORMS EV3 robotics platform has been developed for two different target audiences. We have home users (children and hobbyists) and educational users (students and teachers). LEGO has designed a base set for each group, as well as several add on sets. There isn’t a clear line between home users and educational users, though. It’s fine to use the Education set at home, and it’s fine to use the Home Edition set at school. This article aims to clarify the differences between the two product lines so you can decide which

Let’s ban PowerPoint in lectures – it makes students more stupid and professors more boring

https://theconversation.com/lets-ban-powerpoint-in-lectures-it-makes-students-more-stupid-and-professors-more-boring-36183 Reading bullet points off a screen doesn't teach anyone anything. Author Bent Meier Sørensen Professor in Philosophy and Business at Copenhagen Business School Disclosure Statement Bent Meier Sørensen does not work for, consult to, own shares in or receive funding from any company or organisation that would benefit from this article, and has no relevant affiliations. The Conversation is funded by CSIRO, Melbourne, Monash, RMIT, UTS, UWA, ACU, ANU, ASB, Baker IDI, Canberra, CDU, Curtin, Deakin, ECU, Flinders, Griffith, the Harry Perkins Institute, JCU, La Trobe, Massey, Murdoch, Newcastle, UQ, QUT, SAHMRI, Swinburne, Sydney, UNDA, UNE, UniSA, UNSW, USC, USQ, UTAS, UWS, VU and Wollongong.

Logic Analyzer with STM32 Boards

https://sysprogs.com/w/how-we-turned-8-popular-stm32-boards-into-powerful-logic-analyzers/ How We Turned 8 Popular STM32 Boards into Powerful Logic Analyzers March 23, 2017 Ivan Shcherbakov The idea of making a “soft logic analyzer” that will run on top of popular prototyping boards has been crossing my mind since we first got acquainted with the STM32 Discovery and Nucleo boards. The STM32 GPIO is blazingly fast and the built-in DMA controller looks powerful enough to handle high bandwidths. So having that in mind, we spent several months perfecting both software and firmware side and here is what we got in the end. Capturing the signals The main challenge when using a microcontroller like STM32 as a core of a logic analyzer is dealing with sampling irregularities. Unlike FPGA-based analyzers, the microcontroller has to share the same resources to load instructions from memory, read/write the program state and capture the external inputs from the G