Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Topik yang dibahas pada tugas akhir ini mengenai analisa dinamik terhadap elemen Discrete Kirchhoif Mindlin Triangle (DKMT) 3 nodal 9 doff Elemen ini terbukti ketangguhannya pada analisa statik. Pada analisa dinamik ini diharapkan juga mempunyai penampilan yang sama.Keunggulan elemen ini dikarenakan adanya faktor ebk yang mempakan rasio antara tebal dan panjang sisi elemen. Karena itu elemen ini mempunyai hasll yang baik bila dipergunakan untuk pelat tipis, maupun untuk pelat tebal. Tentu saja tidak terlepas dad adanya teknik ?pemaks°aan? untuk sisi elemennya.Pada analisa dinamik getarau bebas ini, formulasi eiemennya menambahkan matriks massa selain matriks kekakuan yang mempakan formulasi standart untuk statik. Untuk solusi nilai eigennya coba dipergunakan metoda subqoace ireration sedangkan untuk formulasi matriks massanya menggunakan metoda I-[RZ dan Lump Sum untuk diuji keunggulan dad kedua metode tersebut.Standart pengujian mempergunakan NAFEMS dengan memperhatikan konvergensi nilai-nilai Eekuensi naturalnya. Untuk menyatakan tangguh atau tidaknya, diuji juga elemen-elemen dari program GTSTRUDL dan SAP90 sebagai pembandingnya."

"Sebuah graf dengan simpul dapat direpresentasikan sebagai matriks simetris berukuran nxn seperti matriks ketetanggaan dan laplacian. Matriks simetris dijamin oleh teorema spektral, memiliki nilai eigen lengkap (ruang eigen setara dengan R^n). Hal ini memberikan kemungkinan untuk menelaah sifat graf dengan menggunakan nilai eigen dan vektor eigen matriks ketetanggaan dan laplacian. Himpunan nilai eigen beserta multiplisitasnya disebut sebagai spektrum. Pada skripsi ini dibahas tentang sifat dari spektrum matriks ketetanggaan dari graf teratur yang diasosiasikan pada nilai eigen terbesarnya serta sifat dari spektrum matriks laplacian dari graf teratur yang diasosiasikan pada rata-rata nilai eigen. Selanjutnya, juga dibahas keterhubungan antara spektrum matriks laplacian dan ketetanggaan pada graf reguler.

---

A graph with vertices can be represented as a symmetric matrix of size nxn, such as an adjacency matrix and Laplacian matrix. Symmetric matrices, guaranteed by the spectral theorem, have a complete eigenvalue (eigenspace equal to R^n). This provides ways to learn graphs using eigenvalues and eigenvectors of their adjacency and laplacian matrices. A spectrum is a set of eigenvalues together with their multiplisities. This thesis discuss the properties of the spectrum of the adjacency matrix of regular graphs associated with their largest eigenvalue, as well as the properties of the spectrum of the Laplacian matrix of regular graphs associated with the average eigenvalue. Subsequently, the interrelation between the spectra of the laplacian and adjacency matrices in regular graphs will be examined."