Persamaan diferensial parsial nonlinear adalah salah satu tinjauan dalam bidang ilmu matematika. Biasanya persamaan nonlinier sangat sulit untuk dipecahkan secara efektif baik secara numerik maupun analisis. Beberapa metode telah dikembangkan untuk menyelesaikan persamaan diferensial parsial nonlinier, salah satunya adalah Metode Transformasi Pertubasi Homotopi(MTPH) dan Metode Dekomposisi Adomian(MDA). Kedua metode ini memiliki teknik yang sangat kuat dan efisien untuk memecahkan persamaan diferensial parsial nonlinier.
We assume that human carrying capacity is determined by food availability. We propose three classes of human population dynamical models of logistic type, where the carrying capacity is a function of the food production index. We also employ an integration-based parameter estimation technique to derive explicit formulas for the model parameters. Using actual population and food production index data, numerical simulations of our models suggest that an increase in food availability implies an increase in carrying capacity, but the carrying capacity is “self-limiting” and does not increase indefinitely.
A general population model with variable carrying capacity consisting of a coupled system of nonlinear ordinary differential equations is proposed, and a procedure for obtaining analytical solutions for three broad classes of models is provided. A particular case is when the population and carrying capacity per capita growth rates are proportional. As an example, a generalised Thornley–France model is given. Further examples are given when the growth rates are not proportional. A criterion when inflexion may occur is also provided, and results of numerical simulations are presented.
ABSTRAKPersamaan nonlinier merupakan salah satu kajian dalam ilmu matematika. Pencarian akar dalam persamaan non linier yang rumit dapat diselesaikan dengan metode numerik. Banyak metode untuk menyelesaikan persamaan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Newton-Raphson, Metode Secant dan Metode Aitken's . Metode Newton-Raphson dan Metode Secant digunakan untuk menghitung tingkat konvergensi, sedangkan Metode Aitken's digunakan untuk mempercepat konvergensi dari Metode Newton-Raphson dan Metode Secant. Dalam Metode Newton-Raphson memerlukan satu tebakan awal sedangkan dalam metode Secant memerlukan dua tebakan awal. Dalam menyelesaikan contoh pertama dengan menggunakan metode Newton-Raphson, pada saat iterasi ke-6 diperoleh nilai yaitu 1 dan ketika mengaplikasikannya dengan metode Aitken's tingkat kecepatan konvergensi dapat diperoleh dengan nilai yang sama yaitu 1 hanya pada saat iterasi ke-5. Sedangkan dengan menggunakan metode Secant pada saat iterasi ke-2 telah diperoleh nilai yaitu 1 dan ketika mengaplikasikannya dengan metode Aitken's tingkat kecepatan konvergensi dapat diperoleh dengan nilai yang sama yaitu 1 hanya pada saat iterasi ke-1. Untuk contoh ke dua dengan menggunakan metode Newton-Raphson, pada saat iterasi ke-5 diperoleh nilai yaitu 2,962489 dan ketika mengaplikasikannya dengan metode Aitken's tingkat kecepatan konvergensi dapat diperoleh dengan nilai 2,96249 pada saat iterasi ke-4. Sedangkan dengan menggunakan metode Secant pada saat iterasi ke-5 telah diperoleh nilai yaitu 2,962490799 dan ketika mengaplikasikannya dengan metode Aitken's tingkat kecepatan konvergensi dapat diperoleh dengan nilai 2,962501 pada saat iterasi ke-4. ABSTRACTNon linear equation is one of the studies in mathematics. To find solution to the roots of complex non linear equations can be solved of numerical method. In this paper, the method used is the Newton-Raphson Method, Secant method and Aitken's . Newton-Raphson method and Secant method is used tocalculate the rate of convergence, while Aitken's method used to accelerate the convergence of Newton-Raphson method and the Secant method. In Newton-Raphson method required an initial guess, while the Secant method required two initial guesses. To fine solution of an example of unity with the used Newto-Raphson method, when iteration 6 find the value is 1 and when applying Aitken's method the accelerat of convergence can find the same value is 1 just when iteration 5. While used the Secant method of the when iteration 2 find the value is 1 and when applying Aitken's method the accelerat of convergence can find the same value is 1 just when iteration 1. While for the second example with the used Newto-Raphson method, when iteration 5 he value is 2.962489 and when applying Aitken's method the accelerate of convergen can find 2.96249 when iteration 4. While the Secant method, when iteration 5 find the value is 2.962490799 and when applying Aitken's method the accelerate of convergen can find 2.962501 with iteration 4.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.