Dalam analisis numerik, Richardson Extrapolation adalah metode percepatan urutan, yang digunakan untuk meningkatkan laju konvergensi suatu urutan.
Richardson Extrapolation termasuk integrasi Romberg, yang menerapkan ekstrapolasi Richardson pada aturan trapesium, dan algoritma Bulirsch-Stoer untuk menyelesaikan persamaan diferensial biasa.
Dalam rumus :
*( f (x + h) - f (x - h) ) / (2 h)*
untuk nilai h yang sangat kecil, dua fungsi evaluasi f (x + h) dan f (x - h) akan menjadi kira-kira sama, dan oleh karena itu pembatalan subtraktif akan terjadi. Oleh karena itu, tidak disarankan untuk menggunakan nilai h yang semakin kecil.
Kita dapat mencoba untuk memperkirakan nilai tepat e dengan perkiraan a(h). Dalam hal ini, e adalah turunan dari f (1) (x) dan perkiraannya adalah ( h ) = (f (x + h) - f (x - h)) / (2 h). Misalkan sekarang bahwa kesalahan aproksimasi didefinisikan oleh serangkaian bentuk Taylor :
e = a(h) + K hn + o(hn)
Apabila menggunakan h / 2 :
e = a(h/2) + K (h/2)n + o((h/2)n) = a(h/2) + K/2n hn + o(hn)
Mengalikan kedua ekspresi ini dengan 2n dan mengurangi hasil persamaan pertama
2ne − e = 2na(h/2) − a(h) + K/2n hn − K hn + o(hn)
Perhatikan bahwa istilah hn dibatalkan dan kita dibiarkan dengan
(2n − 1)e = 2na(h/2) − a(h) + o(hn)
Jika kita melihat seri Taylor lengkap untuk rumus perbedaan-terpusat yang terpusat, kita perhatikan bahwa istilah kesalahannya dalam bentuk Knhn. Dapat kita tulis dengan :
K1 = −1/6 f(3)(x)h2, etc.
from math import *
def zeros(n,m):
Z=[]
for i in range(n):
Z.append([0]*m)
return Z
def D(Func,a,h):
return (Func(a+h)-Func(a-h))/(2*h)
def Richardson_dif(func,a):
'''Richardson extrapolation method for numerical calculation of first derivative '''
k=9
L=zeros(k,k)
for I in range(k):
L[I][0]=D(func,a,1/(2**(I+1)))
for j in range(1,k):
for i in range(k-j):
L[i][j]=((4**(j))*L[i+1][j-1]-L[i][j-1])/(4**(j)-1)
return L[0][k-1]
print('>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> DIFERENSIASI NUMERIK DARI <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<')
print("=======================================================================")
print('f = -0.1*x**4-0.15*x**3-0.5*x**2-0.25*x+1.2 dengan x = 0.5')
print("=======================================================================")
print('%04.20f'%Richardson_dif(lambda x: -0.1*x**4-0.15*x**3-0.5*x**2-0.25*x+1.2 ,0.5))
print("=======================================================================")
print('diff(2**cos(pi+sin(x)) dengan x = pi/2 adalah = %04.20f'%Richardson_dif(lambda x: 2**cos(pi+sin(x)),pi/3))
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> DIFERENSIASI NUMERIK DARI <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
=======================================================================
f = -0.1*x**4-0.15*x**3-0.5*x**2-0.25*x+1.2 dengan x = 0.5
=======================================================================
-0.91250000000000530687
=======================================================================
diff(2**cos(pi+sin(x)) dengan x = pi/2 adalah = 0.16849558398154249050
>>>