Komputasi untuk Sains dan Teknik - Universitas Indonesia

80 BAB 5. METODE ITERASIke-2, jelas terlihat bahwa hasil iterasi ke-2 lebih mendekati solusi. Kalau terus diurutkan, makahasil iterasi ke-10 merupakan hasil yang paling dekat dengan solusi.5.3.2 Optimasi script Matlab untuk menghitung iterasiSekarang mari kita hitung norm-selisih dari masing-masing hasil iterasi secara berurutan. Dimulaidari mencari norm-selisih antara hasil iterasi ke-1 dan ke-2. Lalu dilanjutkan dengan hasiliterasi ke-2 dan ke-3, begitu seterusnya hingga antara hasil iterasi yang ke-9 dan ke-10. Dalamprakteknya, kita cukup menambahkan script norm-selisih pada script yang tadi1 clear all2 clc34 %----nilai awal-----------5 xlama(1,1)=0;6 xlama(2,1)=0;7 xlama(3,1)=0;8 xlama(4,1)=0;9 xlama10 n=4 %jumlah elemen vektor11 itermaks=10 %jumlah iterasi maksimal1213 for i=1:itermaks14 %------nilai update-------------15 xbaru(1,1)=(1/10)*xlama(2,1)-(2/10)*xlama(3,1)+(6/10);16 xbaru(2,1)=(1/11)*xlama(1,1)+(1/11)*xlama(3,1)-(3/11)*xlama(4,1)+(25/11);17 xbaru(3,1)=-(2/10)*xlama(1,1)+(1/10)*xlama(2,1)+(1/10)*xlama(4,1)-(11/10);18 xbaru(4,1)=-(3/8)*xlama(2,1)+(1/8)*xlama(3,1)+(15/8);19 xbaru2021 %------norm selisih-------------22 s=0;23 for i=1:n24 s=s+(xbaru(i,1)-xlama(i,1))^2;25 end26 epsilon=sqrt(s)27 %-------------------------------2829 xlama=xbaru; %xbaru dijadikan xlama untuk iterasi berikutnya30 endTabel dibawah ini memperlihatkan hasil norm-selisih hingga iterasi ke-10. Hasil perhitungannorm-selisih tersebut, saya beri nama epsilon, ǫ, dimana semakin kecil nilai epsilon, ǫ, menandakanhasil iterasinya semakin dekat dengan solusi. Hasil norm-selisih yang semakin kecilpada iterasi ke-10 menunjukan bahwa hasil iterasi ke-10 adalah hasil yang paling dekat dengansolusi yang sebenarnya.