<![CDATA[Estimasi variabel maupun parameter pada sistem berskala besar, khusus- nya dengan Filter Kalman dibutuhkan waktu komputasi yang lama. Dengan melakukan reduksi rank matriks kovariansi, waktu komputasi dapat diper- cepat. Reduksi rank dapat dilakukan dengan Dekomposisi nilai singular (SVD), reduksi rank ini tidak mengurangi tingkat akurasi hasil estimasi.Pada paper ini dibahas perbandingan dua algoritma untuk dekomposisi nilai singular, yaitu Golub Kahan dan QR Simetri. Dilakukan uji empiris pada berbagai macam matriks untuk membandingkan waktu kerja kedua algoritma tersebut. Dari hasil simulasi diperoleh bahwa algoritma QR Simetri memerlukan waktu komputasi yang lebih cepat dibandingkan dengan algoritma Golub Kahan.]]>
Copyrights © 2006
