Jawaban soal nomor dua pelatihan MATLAB

Bagi teman-teman sekalian yang mungkin belum mengetahui bagaimana jawaban soal nomor dua, berikut saya berikan listingnya. Silakan dicoba sendiri di rumah. Semoga bermanfaat

% jawaban nomor dua
function plot_bolak_balik
clc;
f = figure('menubar', 'none');
x = linspace(45 ,405,100);
y1 = cosd(x);
y2 = sind(x);
plot(x, y1, 'b.- ', x, y2, 'g.-'); % untuk menjaga sumbunya konstan
hold on ;
i = 1;
state = true;
while ishandle(f),
    if state
        p = plot(x(i), y1(i), 'r.' , 'Markersize' ,30);
        if(i == numel(x) ), state = false; i = i - 1;  end
        i = i+ 1;
        pause(0.02);
        if ishandle(p),delete(p); end
    else
        p = plot(x(i), y2(i), 'r.' , 'Markersize' ,30);
        if(i ==  1 ), state = true ; i = i+ 1;  end
        i = i- 1;
        pause(0.02);
        if ishandle(p),delete(p); end
    end
end

Adapun hasil cuplikan animasinya adalah sebagai berikut

Hubungan ukuran array dengan performa indeks di MATLAB

Posting kali ini masih berhubungan dengan posting saya sebelumnya. Cuma pada bagian ini saya akan memperlihatkan bagaimana hubungan antara ukuran array dengan lama eksekusi dengan metode indeks. Ternyata hasil yang diperoleh meunjukkan bahwa dengan menggunakan looping di MATLAB, waktu eksekusi yang diberikan bertambah secara signifikan dan cenderung eksponensial. Sementara dengan bantuan indeks, waktu eksekusi datar-datar saja. Adapun codenya bisa dilihat pada listing berikut

function indeks1
clear all ; 
clc; 
step = 100:50:700; 
cara1 = zeros(length(step),1); 
cara2 = zeros(length(step),1); 
for ii=1:numel(step)
    % first way, iterate trough looping
    dim = step(ii);
    Y  = zeros(dim,dim) ; 
    tic ; 
    for i=1:length(Y), 
        for j=1:length(Y(1,:)),
            if mod(i+j, 2) == 0
                Y(i,j) = 2; 
            else
                Y(i,j) = 1;
            end
        end
    end
    cara1(ii) = toc; 

    % second way, using MATLAB index
    X  = zeros(dim,dim) ;
    tic; 
    [a,b] = ind2sub(size(X), 1:numel(X)) ;
    X((mod(a+b, 2) ==0))  = 2; 
    X((mod(a+b, 2) > 0)) = 1; 
    cara2(ii) = toc;
end

plot(step, cara1, 'r.-', step, cara2, 'g.-' )

disp('Is the first  get the same output with the second?')
indeks = find(Y(:,:) ~= X(:,:));
xlabel('ukuran array'); 
ylabel('lama eksekusi dalam detik'); 
if(numel(indeks) ==  0),
   disp('oh... yes..  '); 
end

Di mana saya sudah melakukan perubahan time step dalam rentang yang berbeda-beda. Pada hasilnya juga diperlihatkan bahwa penggunaan indeks ini sangat terasa ketika ukuran array semakin besar.

Anda bisa mengetes sendiri untuk selang waktu yang lain. Tentunya MATLAB membatasi kita dalam mengalokasikan array, mengingat kapasitas memori yang terbatas. Untuk mengetahui kapasitas memori di komputer anda, matlab menyediakan perintah memory yang bisa digunakan untuk memperkirakan kapasitas array yang bisa anda alokasikan. 

Performa indeks di MATLAB bagian 2

Pada kesempatan kali ini sekali lagi saya menekankan pentingnya menghindari looping dalam pemrograman MATLAB. Kebetulan ini merupakan soal yang saya berikan dalam pelatihan MATLAB kemarin kepada teman-teman. Saya g tau apa ini bisa dikerjakan atau tidak, yang jelas saya kasikan aja jawabannya, sekalian berbagi pengetahuan. Semoga bisa diambil manfaatnya.

Soalnya adalah diberikan sebuah matriks yang ukurannya 1000 x 1000. Kenapa 1000 x 1000, karena biar kita terbiasa dengan perhitungan sesungguhnya di lapangan. Pada matriks ini,  sederhana saja yang dilakukan yakni, jika penjumlahan baris dan kolom genap, isi matriks tersebut dengan angka dua, sementara jika ganjil, isi dengan 1. Adapaun hasil codingnya adalah sebagai berikut.

Jadi terlihat jelas bahwa performa indeks 10 kali lipat lebih cepat ketimbang pake looping.

Rut-etra-izer versi JavaFX

Pada tutorial kali ini saya akan mendemonstrasikan salah satu kegunaan dari JavaFX yakni dalam melakukan translate terhadap salah satu aplikasi berbasis javascript yakni  Rut-etra-izer  kedalam bahasa java. Kebetulan saya agak penasaran dengan kecanggihan aplikasi ini. Saya baru tahu soalnya  dan saya harap pembaca bisa mengambil manfaat dari tutorial ini. Adapun hasil mentahnya dapat dilihat pada gambar berikut:

package fjr.main.rutte.traizer;

import javafx.application.Application;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.canvas.Canvas;
import javafx.scene.canvas.GraphicsContext;
import javafx.scene.image.Image;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.PixelReader;
import javafx.scene.layout.StackPane;
import javafx.scene.paint.Color;
import javafx.scene.shape.LineTo;
import javafx.scene.shape.MoveTo;
import javafx.scene.shape.Path;
import javafx.scene.shape.PathBuilder;
import javafx.scene.shape.QuadCurve;
import javafx.scene.transform.Affine;
import javafx.scene.transform.Rotate;
import javafx.stage.Stage;

public class Rutte extends Application {

  static String main = Rutte.class.getResource("mami.jpg").toExternalForm();
 int step = 5;
 int stepY = 50; 
 double depth = 56;
 double width = 0 ;
 double  height = 0; 

 @Override
 public void start(Stage primaryStage) throws Exception {
  Group root = getEsembel();
  primaryStage.setScene(new Scene(root));
  primaryStage.setTitle("TUT WURI HANDAYANI");
  primaryStage.show();
 }

 public Group getEsembel() {
  Group root = new Group();
  Image image = new Image(main);
  width = image.getWidth();
  height = image.getHeight();

  PixelReader pixel = image.getPixelReader();

  double originX = 0;
  double destinyX = 0;
  double originY = 100;
  double destinyY = 0.0;

  Canvas canvas = new Canvas(width+50,height+50); 
  GraphicsContext gc = canvas.getGraphicsContext2D(); 
  double shifty  =0; 
  for(int y = 0 ; y < height; y+= step){
   for(int x = 0; x < width-step ;x+= step){
    Color color = pixel.getColor(x, y);
    Color color1 = pixel.getColor(x+step, y);
    double brightness = color.getBrightness();
    double brightness1 = color1.getBrightness(); 
    originX = x ; 
    destinyX = x+step; 
    originY = -  brightness*depth+brightness/2 + shifty;
    destinyY = -  brightness1*depth+brightness1/2+ shifty;
    gc.setStroke(color);
    this.rotateX(gc, -30);
    gc.strokeLine(originX,originY, destinyX, destinyY );
    originX  = destinyX ; 
    originY = destinyY; 
   }
   shifty+= 5;
  }
  root.setTranslateX(20); 
  root.setTranslateY(20);
  root.getChildren().add(canvas);
  
  return root;
 }
 
 /*
  * I'm not found the way to rotate GraphicContext with simple way like other node
  */
 static void rotateX(GraphicsContext gc , double angle){
  Affine affine = new Affine(); 
  double angleRadi = Math.toRadians(angle); 
  double sinus = Math.sin(angleRadi);
  double cosinus = Math.cos(angleRadi);
  affine.setMxx(1); 
  affine.setMxy(0); 
  affine.setMxz(0); 
  affine.setTx(0); 
  affine.setMyx(0); 
  affine.setMyy(cosinus);
  affine.setMyz(-sinus); 
  affine.setTy(0); 
  affine.setMzx(0); 
  affine.setMzy(sinus);
  affine.setMzz(cosinus);
  affine.setTz(0); 
  
  gc.setTransform(affine);
  
 }
 
 static void rotateY(GraphicsContext gc , double angle){
  Affine affine = new Affine(); 
  double angleRadi = Math.toRadians(angle); 
  double sinus = Math.sin(angleRadi);
  double cosinus = Math.cos(angleRadi);
  affine.setMxx(cosinus); 
  affine.setMxy(0); 
  affine.setMxz(sinus); 
  affine.setTx(0); 
  affine.setMyx(0); 
  affine.setMyy(1);
  affine.setMyz(0); 
  affine.setTy(0); 
  affine.setMzx(-sinus); 
  affine.setMzy(0);
  affine.setMzz(-cosinus);
  affine.setTz(0); 
  
  gc.setTransform(affine);
  
 }
 
 static void rotateZ(GraphicsContext gc , double angle){
  Affine affine = new Affine(); 
  double angleRadi = Math.toRadians(angle); 
  double sinus = Math.sin(angleRadi);
  double cosinus = Math.cos(angleRadi);
  affine.setMxx(cosinus); 
  affine.setMxy(-sinus); 
  affine.setMxz(0); 
  affine.setTx(0); 
  affine.setMyx(sinus); 
  affine.setMyy(cosinus);
  affine.setMyz(0); 
  affine.setTy(0); 
  affine.setMzx(0); 
  affine.setMzy(0);
  affine.setMzz(1);
  affine.setTz(0); 
  
  gc.setTransform(affine);
  
 }

 public Group getLine(double y) {
  Group root = new Group();

  return root;
 }

 public static void main(String[] args) {
  launch(args);
 }
}

Sebenarnya masih ada beberapa bagian yang ingin saya sempurnakan, misalnya respon terhadap mouse, drag n drop terhadap foto serta menyimpan hasil ke dalam gambar JPEG. Tapi  biar g terlalu basi, mendingan dipublish aja versi BETA-nya. Itupun kalo layak disebut BETA.

Maksud saya adalah saya pengen berbagi tutorial aja. Semoga bermanfaat!

Performa indeks dalam mengganti logika if di MATLAB

Posting ini berkaitan dengan posting saya sebelumnya yakni tentang vektorisasi molekular dinamik di MATLAB:

http://fjr66.blogspot.com/2013/07/vektorisasi-loop-molekular-dinamik-di.html

yang sampai saat ini masih menyisakan pertanyaan besar di kepala saya. Antara lain, mengapa vektorisasi justru membutuhkan waktu lebih lama, serta yang kedua, entah kenapa simulasinya g sesuai dengan yang diharapkan: terjadi kolaps setelah waktu tertentu dan perpindahan posisi yang cukup lambat ketimbang companion-nya yang dibuat di java [1]. Dalam menyelidiki masalah ini saya sekali lagi pengen menunjukin kenapa vektorisasi itu penting di MATLAB dan sebisa mungkin kita harus menghindari loop dalam menulis program di MATLAB.

Oleh karena itu saudara bisa menyimak listing berikut

Terlihat jelas bahwa penggunaan indeks di MATLAB bisa digunakan untuk mengganti logika if pada looping. Lantas bagaimana dengan performanya. Pada listing berikut ini telah saya ukur bagaimana performa dari indeks sendiri.

Yang mana menunjukkan bahwa dengan menggunakan indeks kita bisa mengurangi waktu eksekusi program hingga sampai setengahnya. Hal ini jelas disebabkan oleh perintah indeks sendiri ditangani secara 'native' oleh MATLAB interpreter.

Fakta kedua yang bisa digaris bawahi adalah ternyata dua fungsi dalam satu file pada MATLAB alokasi eksekusinya  ditempatkan pada core processor yang berbeda seperti  sudah saya komentari pada listing di atas.

1. Ternyata perintah axis manual di MATLAB hanya berlaku ketika ada perintah  hold on.

Vektorisasi loop molekular dinamik di MATLAB

Pada banyak kasus tidak selamanya dokumentasi resmi itu bisa dipercaya. Atau secara umum tidak semua buku yang kita baca di bangku kuliah itu bisa dipercaya. Contohnya waktu adanya sindrom HIV AIDS tahun 80-an. Semua orang menduga bahwa penyakit ini disebabkan oleh hubungan sesama jenis dan ini menjadi asumsi standar dalam prosedur  pemeriksaan dokter pada dekade tersebut. Akibatnya apa, banyak orang yang sebenarnya tertular penyakit tersebut, akan tetapi karena  semua dokter pada saat itu rujukannya pada buku yang menyatakan HIV itu hanya tertular melalui hubungan sesama jenis, tidak bisa mendapatkan penanganan yang sesuai. Nanti baru seorang Magic Johnson yang notabene orang berduit yang mengeluhkan gejala tersebut, barulah dokter-dokter berfikir di luar kotak. Padahal dengan diagnosis singkatpun seharusnya bisa disimpulakan: bagaimana mungkin seorang pebasket homo? Ajaibnya Magic Johnson mampu membayar untuk tes lebih lanjut.

Hal ini berlaku pula dalam dunia pemrograman. Dalam dokumentasi resmi MATLAB yang saya ambil di link http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/techniques-for-improving-performance.html disebutkan bahwa agar program MATLAB bisa berjalan dengan lebih cepat maka salah satu cara yang bisa digunakan adalah menggunakan pre-alocating array dan menghindari penggunaan looping:
http://stackoverflow.com/questions/12074373/matlab-vectorization-how-to-avoid-this-for-loop
http://stackoverflow.com/questions/16214891/how-to-avoid-a-for-loop-in-matlab-when-performing-a-operation-on-each-row-in-a
Akan tetapi baru-baru ini saya mencoba mengetes dugaan tersebut dalam simulasi molekular dinamik. Dan ternyata hasilnya tidak sesuai yang ada pada buku. Rupanya pengembangan MATLAB akhir-akhir ini cenderung melakukan optimisasi pada looping ketimbang prosedur standar (yakni operasi matriks) yang merupakan brand dari MATLAB.

Simulasi molekular dinamik sendiri saya translate dari sumber di
http://www.personal.psu.edu/auk183/MolDynamics/Molecular%20Dynamics%20Simulations.html
Yang aslinya dikembangkan dengan bahasa java. Setelah melakukan debugging yang susah payah, akhirnya saya berhasil mengembangkan versi MATLAB nya: menggunakan teknik vektorisasi yang menjadi brand MATLAB ketimbang menggunakan looping yang katanya  mengurangi performa. Berikut merupakan kode hasil vektorisasi tersebut

Adapun kode hasil translate secara 'mentah' adalah sebagai berikut

Setelah dieksekusi terlihat bahwa hasil penggunaan loop bukannya memperlambat performa, malah mempercepat performa dari program MATLAB sendiri. Rata-rata waktu eksekusi looping berada di sekitar 0.03 detik, sementara hasil vektorisasi ternyata membutuhkan waktu 3 kali lebih lama yani berada di sekitar 0.1 detik.

Belajar Monte Carlo di MATLAB

Berikut saya berikan contoh program tentang bagaimana menghitung luas poligon dengan metode monte carlo. Saya harap dengan pemahaman ini, teman-teman semua bisa memahami hakikat dari monte carlo. Sehingga bisa menggunakannya untuk keperluan-keperluan lainnya.

Plot gerak jatuh bebas di MATLAB

Buat teman-teman sekalian yang ingin belajar plot gerak jatuh bebas di MATLAB berikut saya berikan sedikit tutorial. Semoga bermanfaat:

Belajar Latex

Bagi teman-teman sekalian yang pengen belajar Latex, saya akan memberikan buku ala kadarnya yang jauh dari kesempurnaan. Semoga bisa dinikmati

Untuk downloadnya di:

https://docs.google.com/file/d/0B1irLqfPwjq0ck5QdHU1QUZsdDg/edit

https://docs.google.com/file/d/0B1irLqfPwjq0bkdJTnFIOHJvWm8/edit

Berkenalan dengan bahasa python

Pada kesempatan kali ini saya akan mencoba sedikit membahas tentang salah satu bahasa pemrograman yang cukup populer di dunia, yakni bahasa pemrograman python. Mengapa python, karena bahasa python merupakan salah satu bahasa yang bisa menghadirkan banyak fleksibilitas dengan kehandalan yang sudah diakui. Bagi saya python itu bahasa yang sangat fleksibel. Mungkin anda pernah punya pengalaman dengan bahasa semisal MATLAB atau sejenisnya. Tapi menurut saya bahasa tersebut terlalu kaku. Memang untuk para enggineer, MATLAB sudah menyediakan beberapa fitur built-in yang sangat membantu. Tapi jika dipikir-pikir dari sekian banyak fitur-fitur tersebut hanya sedikit saja yang benar-benar kita butuhkan. Yang lainnya merupakan fitur hasil abstraksi tingkat tinggi yang sebenarnya kurang begitu kita perlukan, atau bahkan sama sekali tidak sesuai dengan kebutuhan kita sehingga harus dimodifikasi lebih lanjut atau dicarikan alternatifnya.

Misalnya saja financial toolbox atau medical toolbox. Saya yakin kalo orang berkecimpung di dunia medis atau ekonomi, tentu sudah ada alat default yang biasa mereka gunakan yang spesifik untuk kebutuhan mereka ketimbang harus menggunakan MATLAB yang kurang populer di kalangan mereka. Bayangkan harga MATLAB berapa kemudian ukuran file instalasinya berapa, sementara yang kita butuhkan hanya operasi-operasi dasar matriks yang dalam bahasa lain pun sudah tersedia dengan gratis.

Python sendiri sebagai bahasa pemrograman punya domain penggunaan yang sangat luas di samping komunitasnya sangat aktif. Komunitas inilah yang menjadi penentu dalam pengembangan bahasa pemrograman. Kalo komunitasnya mandek otomatis bahasanya juga ikutan stagnan. Sementara kalo kita sudah sangat mahir di MATLAB atau beberapa bahasa pemrograman lainnya---kecuali kita seorang developer yang dihire untuk mempekerjakan proyek-proyek berbasis MATLAB---tentu lebih tertarik menggunakan bahasa-bahasa lain yang lebih interaktif dan free. Jika menguasai python, kecakapan tersebut bisa digunakan untuk kebutuhan lain misalnya untuk membangun aplikasi database atau aplikasi berbasis web. Sementara jika cuma tahu MATLAB, g ada yang bisa dilakukan (setidaknya di Indonesia ini). Bahkan di laboratorium fisika di seluruh dunia bahasa yang dipakai pun bukan MATLAB melainkan fortran atau C. Sementara untuk tahu bahasa fortran dan C, sebagai langkah awal kita harus belajar dulu bahasa yang konsepnya mudah dipahami semacam python.

Tapi ini perspektif pribadi. Anda boleh saja punya pendapat lain yang mungkin saja lebih shahih. Yang jelas untuk perkenalan saya akan memberikan sebuah potongan operasi dasar pada python. Kebetulan python sendiri merupakan bahasa yang sedikit banyak terinspirasi dengan bahasa Lisp---yakn penyerapan konsep List ke dalam struktur bahasanya----maka saya akan menggunakan konsep list tersebut yang kebetulan juga baru-baru ini saya pelajari:D.

Untuk mulai menggunakan python, terlebih dahulu kita mesti mendownload file instalasinya di https://code.google.com/p/winpython/. Sebagai perkenalan, berikut saya berikan sebuah listing tentang operasi perkalian matrix di python. Kebetulan saya sedang membuat buku (dalam bahasa Indonesia) untuk pemrograman di python---Masalahanya kalo dalam bahasa Inggris sangat melimpah di internet. Jadi penjelasannya menyusul di belakang.