-
Induktor dan Kapasitor dalam Domain Laplace
Salah satu kegunaan transformasi model induktor dan kapasitor ke domain \(s\) berguna adalah untuk menyederhanakan analisis rangkaian, terutama rangkaian orde dua. Dalam domain \(s\), operasi derivative bisa dihindari dan digantikan dengan operasi aljabar biasa.
-
Properti dan Pasangan Transformasi Fourier
Tabel properti:
-
Pecahan Parsial untuk Inverse Tranformasi Laplace
Dalam kuliah sistem kendali, salah satu konsep yang penting adalah mengenai inverse transformasi Laplace. Gunanya adalah untuk mengubah kembali fungsi dalam domain Laplace ke domain waktu. Nah, teknik yang sering dipakai untuk keperluan ini adalah teknik pecahan parsial (partial fraction). Kita akan belajar bagaimana menggunakan pecahan parsial ini untuk meng-handle dua contoh fungsi dengan karakteristik pole yang berbeda.
-
Latexdiff: Tool Track Changes di Latex
Saya yakin (sebagian) pengguna Microsoft Word mengenal fitur track changes di perangkat lunak ini. Fitur ini memungkinkan kita menelusuri perubahan yang dilakukan pada sebuah dokumen Word. Dalam dunia akademik, fitur ini salah satunya dipakai dalam revisi naskah yang dikirim ke sebuah jurnal. Dari sisi pemakaian, track changes ini sangat mudah untuk dioperasikan. Bagi pengguna Latex seperti saya, mungkin ada yang bertanya, adakah fitur serupa di Latex? Jawabannya: ada.
-
Officially on GitHub
Honestly, I’m neither a computer scientist nor a programmer. I’m a power engineer. But, as you might notice, programming (I mean ‘coding’) has no boundaries. It penetrates across various fields, including power engineering. I even see many social researchers who utilize computer programming for their works.
-
Linearisasi Perkalian Dua Variabel Kontinyu
Di tulisan sebelumnya, kita telah belajar bagaimana melakukan linearisasi perkalian antara variabel biner dan variable kontinyu. Kali ini kita beralih ke ragam berikutnya: perkalian antara dua variabel kontinyu. Perkalian antara dua variabel kontinyu tentu saja lebih rumit.
-
Linearisasi Perkalian Dua Variabel
Dalam dunia matematika, ekspresi yang melibatkan perkalian antar variabel dikenal dengan ekspresi non-linear. Ekspresi non-linear membuat proses perhitungan matematika menjadi “boros”, dalam artian beban komputasi menjadi sangat besar. Pengalaman saya sendiri, beban komputasi yang besar ini sangat terasa ketika bekerja dengan jumlah variabel yang banyak. Salah satu solusi untuk mengurangi beban ini secara signifikan adalah dengan me-linear-kan ekspresi non-linear tersebut. Bagaimana caranya? Mari kita pelajari di postingan ini.