Perbandingan Algoritma Golub Kahan danQR Simetri untuk Dekomposisi Nilai Singular

Dieky Adzkiya, Erna Apriliani, Bandung Arry Sanjaya

Abstract


Estimasi variabel maupun parameter pada sistem berskala besar, khusus- nya dengan Filter Kalman dibutuhkan waktu komputasi yang lama. Dengan melakukan reduksi rank matriks kovariansi, waktu komputasi dapat diper- cepat. Reduksi rank dapat dilakukan dengan Dekomposisi nilai singular (SVD), reduksi rank ini tidak mengurangi tingkat akurasi hasil estimasi.

Pada paper ini dibahas perbandingan dua algoritma untuk dekomposisi nilai singular, yaitu Golub Kahan dan QR Simetri. Dilakukan uji empiris pada berbagai macam matriks untuk membandingkan waktu kerja kedua algoritma tersebut. Dari hasil simulasi diperoleh bahwa algoritma QR Simetri memerlukan waktu komputasi yang lebih cepat dibandingkan dengan algoritma Golub Kahan.


Keywords


reduksi rang; SVD; Golub Kahan; QR Simetri

Full Text:

PDF

References


Golub G.H. and Van Loan C.F., (1989), Matrix Computation, Second Edition, The John Hopkins University Press, London.

Sha®er C.A., (1998), A Practical Introduction to Data Structures and Algo- rithm Analysis, Prentice Hall Inc., New Jersey.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962%2Fj1829605X.v3i1.1393

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jumlah Kunjungan:

Creative Commons License
Limits: Journal Mathematics and its Aplications by Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://iptek.its.ac.id/index.php/limits.