HASIL LANGSUNG S-NEAR-RING DAN BEBAS S-NEAR-RING Produk langsung Smarandache dan ring bebas Smarandache. Dalam aljabar, istilah medan sekitar dan medan dekat sering kali dipahami secara terpisah dan dapat dikarakterisasi. Gizi ini sering juga disebut dengan gizi derajat 1 S dan merupakan gizi yang tepat (hanya memenuhi sifat penyaluran yang tepat).
Saturasi 𝑁 untuk operasi penjumlahan dan perkalian yang didefinisikan di atasnya disebut ring dekat dan dilambangkan dengan (𝑁, 𝑁𝑟 merupakan hasil perkalian langsung dari ring dekat Smarandache 𝑁𝑖 Akan terlihat bahwa (𝑁, +,∙) adalah S dekat ring i) ( 𝑁, +,∙) dekat ring.
Pada bagian ini, definisi dan berbagai teorema ruang vektor, ruang bernorma, ruang hasil kali dalam, dan ruang pra-Hilbert dieksplorasi sebagai konsep dasar untuk membahas sistem ortonormal dalam ruang Hilbert. Konsep dasar ruang vektor yang dijadikan dasar pembahasan berikut ini adalah bentang, basis, dan dimensi.
Ruang hasil kali dalam akan lengkap jika setiap barisan Cauchy di X konvergen ke sebuah titik di X.
Ruang Hilbert)
Misalkan L2(a,b) adalah notasi himpunan dari semua fungsi terukur. i) L2(a,b) adalah ruang Hilbert nyata dengan hasil kali dalam. Suatu sistem ortonormal berhingga u0,..,un lengkap di ruang Hilbert X pada F jika dan hanya jika sistem ortonormal tersebut merupakan basis dari X. Misalkan un merupakan sistem ortonormal pada ruang Hilbert di atas F. dua pernyataan berikut ini ekuivalen.
Misalkan un suatu sistem ortonormal lengkap yang dapat dihitung dalam ruang Hilbert di atas F. Maka, pernyataan berikut dianggap benar :. ii) Untuk setiap uX , pertidaksamaan Bessel diganti dengan persamaan khusus Parseval. ii) Ini adalah kasus khusus dari (i). iv) Hal ini ditunjukkan oleh persamaan (10). Suatu sistem ortonormal berhingga u0,..,un lengkap di ruang Hilbert X jika dan hanya jika sistem ortonormal tersebut merupakan basis dari X. Sistem ortonormal terhitung yang lengkap di ruang Hilbert saling ekuivalen dengan pernyataan bahwa rentang dari sistem ortonormal padat di ruang Hilbert.
Penemuan ini memperluas penggunaan jaringan saraf tiruan tidak hanya untuk pemilihan pola tetapi juga untuk pengiriman sinyal, khususnya di bidang pemfilteran adaptif. Sejak saat itu, penelitian di bidang jaringan syaraf tiruan mengalami kekosongan selama lebih dari satu dekade. Hopfield mampu menghitung fungsi energi pada jaringan syaraf tiruan yaitu jaringan tersebut mempunyai kemampuan untuk mengingat atau menghitung suatu objek dengan objek yang telah diketahui atau diingat sebelumnya (memori asosiatif).
Jaringan saraf tiruan merupakan sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik serupa dengan jaringan saraf biologis [Siang, 2005 dalam Maru'ao, 2010]. Menurut [Subiyanto, 2002 dalam Maru'ao, 2010], jaringan saraf tiruan harus menciptakan model sistem komputasi yang dapat meniru cara kerja jaringan saraf biologis. Selain itu [siang Siang, 2005 dalam Maru'ao, 2010), jaringan syaraf tiruan terbentuk sebagai generalisasi dari model matematis jaringan syaraf biologis dengan asumsi sebagai berikut.
Seperti model jaringan saraf lainnya, propagasi mundur melatih jaringan untuk mencapai keseimbangan antara kemampuan jaringan dalam mengenali pola yang digunakan selama pelatihan dan kemampuan jaringan untuk memberikan respons yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tetapi tidak identik) dengan pola yang digunakan. selama pelatihan. Pemilihan bobot awal sangat mempengaruhi jaringan saraf dalam mencapai nilai kesalahan minimum global (atau mungkin hanya lokal) dan apakah proses pelatihan mengarah pada konvergensi yang cepat atau tidak. Dalam soal ini memprediksi harga nilai tukar USD terhadap Rupee menggunakan jaringan saraf bootstrap.
Analisis Hasil Pelatihan
- Hipotesis Kuznets “U-terbalik” di Kota Ambon Hipotesis Kuznets dapat dibuktikan dengan membuat
Pada bagian ini kita akan membahas sifat-sifat dasar cincin rapat yang berkaitan dengan unsur netral dan kebalikan penjumlahan. Bagian pertama timbul karena pada lingkar tertutup sifat abelian tidak berlaku, sedangkan pada bagian kedua dan ketiga belum tentu berlaku a 0 0 dan a b ab. Berdasarkan definisi cincin dekat, terlihat bahwa untuk menjadi cincin dekat, himpunan N tidak harus memenuhi sifat komutatif operasinya dan tidak harus mempunyai elemen satuan operasinya.
Diberikan N cincin rapat. SAYA). eN disebut elemen satuan kiri operasi perkalian jika a N e aa. . ii). eN disebut elemen satuan kanan operasi perkalian jika a N a ea. . aku aku aku). eN disebut unsur satuan operasi perkalian jika a N e aa ea. Suatu ring N dikatakan ring dengan unsur satuan jika N mengandung unsur-unsur yang netral terhadap operasi perkalian, yaitu. Teorema berikut menunjukkan hubungan antara elemen satuan dengan sifat abelian cincin bagian dalam dan menunjukkan kondisi yang harus dipenuhi oleh N agar N menjadi abelian.
Misalkan N berada di dekat gelanggang dengan elemen satuan e dan aN. Saya). sN disebut invers kiri a terhadap operasi .. perkalian sebagai s ae. ii). sN disebut invers kanan dari a terhadap operasi perkalian sebagai se. aku aku aku). Analisis Tipologi Klassen digunakan untuk menggambarkan struktur pertumbuhan ekonomi wilayah antar kecamatan di Kota Ambon tahun 2007-2010. Perkembangan pembangunan wilayah di wilayah Kota Ambon akan dibahas pada sebaran PDRB per kapita antar kecamatan yang dianalisis dengan menggunakan indeks Williamson.
Ketimpangan pembangunan di Kota Ambon dapat dikatakan semakin meningkat dari tahun ke tahun seiring dengan meningkatnya pertumbuhan ekonomi.
Misalkan
Diberikan
- Model Regresi Global
- Model Geographically Weighted Regression (GWR)
- Penaksiran Parameter Model GWR
JUMLAH KELUARGA MISKIN DI PULAU BURU Pendekatan model regresi tertimbang geografis untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin di Pulau Buru. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin dengan mempertimbangkan faktor geografis di Pulau Buru dengan menggunakan model Geographical Weighted Regression (GWR), sehingga diperoleh model yang dapat digunakan untuk memperkirakan jumlah penduduk miskin. rumah tangga di 13 kecamatan di Pulau Buru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah rumah tangga miskin di setiap kecamatan di Pulau Buru adalah jumlah rumah tangga yang tidak memiliki toilet umum (X1), jumlah rumah tangga yang sumber penerangan utamanya bukan listrik. (X2), jumlah rumah tangga yang sumber air minumnya dari sumur/mata air/sungai tidak terlindungi (X4), jumlah rumah tangga yang pengeluaran makanannya 80% lebih banyak (X5) dan jumlah rumah tangga yang berpendidikan tertinggi kepala rumah tangga berpendidikan SD ke bawah (X7).
Variabel yang digunakan adalah variabel pendefinisian rumah tangga miskin yang digunakan dalam Pendataan Sosial Ekonomi (PSE) yang dimasukkan dalam SUSENAS. Variabel yang digunakan adalah jumlah rumah tangga (rt) yang berada di bawah garis kemiskinan pada tahun 2012 tiap kecamatan di Pulau Buru (Y), jumlah rumah tangga yang tidak mempunyai fasilitas umum atau buang air besar (X1), jumlah rumah tangga yang mempunyai penerangan utama non penerangan. -listrik (X2), jumlah rumah tangga yang bahan bakar memasaknya berupa kayu/minyak tanah (X3), jumlah rumah tangga yang sumber air minumnya dari sumur/mata air/sungai tidak terlindung (X4), jumlah keluarga yang pengeluaran makanannya 80 % lebih tinggi (X5), jumlah keluarga yang pekerjaan utamanya di sektor pertanian (X6) dan jumlah keluarga yang pendidikan kepala keluarga tertinggi SD ke bawah (X7), lebar (ui) dan panjang (vi). Dalam penelitian ini penerapan model GWR diterapkan pada kasus kemiskinan di Pulau Buru pada tahun 2012.
Variabel yang diteliti adalah jumlah rumah tangga di bawah garis kemiskinan tahun 2012 tiap kecamatan di Pulau Buru sebagai variabel respon (Y) dan tujuh variabel prediktor (X). Rata-rata jumlah rumah tangga yang tidak memiliki toilet umum tiap kecamatan di Pulau Buru pada tahun 2012 adalah 1.209 rumah tangga, dengan jumlah rumah tangga terendah di Kecamatan Namlea dan jumlah rumah tangga tertinggi di Kecamatan Venavavan. Model di atas menjelaskan bahwa jumlah rumah tangga miskin di Kabupaten Namlea pada tahun 2012 akan bertambah sebesar 1.912901 jika variabel X1 bertambah satu satuan dengan syarat variabel prediktor lainnya tetap.
Hal yang sama juga berlaku pada variabel X5 dan X7. Sebaliknya, jumlah rumah tangga miskin di Kabupaten Namlea akan berkurang satu jika variabel X2 bertambah satu satuan dengan syarat variabel prediktor lainnya tetap. Namun bukan berarti parameter di atas juga signifikan di setiap kecamatan di Pulau Buru. Perbandingan model regresi Global dan model GWR menggunakan fungsi bisquare-pitweight dilakukan untuk mengetahui model mana yang lebih baik diterapkan pada jumlah rumah tangga miskin.
Berdasarkan Tabel 6 diketahui bahwa model GWR dengan menggunakan fungsi pembobotan kernel bi-square lebih baik digunakan untuk menganalisis jumlah rumah tangga miskin di Pulau Buru tahun 2012 karena mempunyai nilai R2 yang paling tinggi. Secara umum faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah rumah tangga miskin di Pulau Buru berdasarkan model GWR biquadratic tertimbang adalah jumlah rumah tangga yang tidak memiliki toilet umum (X1), jumlah rumah tangga yang sumber penerangan utamanya non listrik (X2), jumlah rumah tangga yang sumber air minumnya berasal dari sumur/mata air/sungai tidak terlindungi (X4), jumlah rumah tangga yang pengeluaran makanannya lebih tinggi 80% (X5) dan jumlah rumah tangga yang mempunyai pendidikan kepala tertinggi rumah tangga tersebut berpendidikan SD ke bawah (X7). Model GWR dengan menggunakan fungsi pembobotan kernel bi-square lebih baik digunakan untuk menganalisis jumlah rumah tangga miskin di Pulau Buru tahun 2012 dibandingkan dengan model regresi global karena memiliki nilai R2 yang paling tinggi.
