Beranda/Kalkulus 3

Kalkulus 3 — Pertemuan 4

Fungsi Multivariabel & Limit

Dari f(x) ke f(x,y): domain di R², range di R, kontur, dan limit multivariabel yang jauh lebih rumit dari 1D.

Ref: Purcell, Varberg & Rigdon, Calculus 9th ed., Bab 12.1–12.2. — Stewart, Calculus 9th ed., Bab 14.1–14.2.

Lompatan Konseptual

Di Kalkulus 1, fungsi f(x) memetakan garis ke garis: satu variabel masuk, satu keluar. Di Kalkulus 3, f(x,y) memetakan titik di bidang R² ke bilangan real: grafiknya bukan kurva, melainkan permukaan 3D.

Limit menjadi jauh lebih rumit: di R¹ titik hanya bisa didekati dari kiri atau kanan. Di R², titik bisa didekati dari tak hingga banyak arah.

1. Fungsi Dua Variabel f(x,y)

Definisi

Fungsi dua variabel f: D ⊂ R² → R memetakan setiap pasangan (x,y) ∈ D ke bilangan real f(x,y).

Domain: Himpunan D ⊂ R² dimana f terdefinisi (region di bidang xy).

Range: Himpunan {f(x,y) : (x,y) ∈ D} ⊂ R.

Graph: Himpunan {(x,y,z) : z = f(x,y), (x,y) ∈ D} — sebuah permukaan di R³.

Contoh Domain

f(x,y) = √(1 − x² − y²)

Domain: x² + y² ≤ 1 (disk tertutup, jari-jari 1)

f(x,y) = ln(x − y)

Domain: x − y > 0, yaitu di atas garis y = x

f(x,y) = 1/(x² + y²)

Domain: R² \ {(0,0)} (semua titik kecuali origin)

Visualisasi: Permukaan z = f(x,y)

xyzz = f(x,y)Domain D

2. Kontur (Level Curves)

Definisi (Level Curve)

Level curve (kurva kontur) dari f(x,y) pada level k adalah himpunan:

Lk = {(x,y) : f(x,y) = k}

Seperti garis kontur pada peta topografi: setiap kontur menunjukkan titik-titik dengan ketinggian (nilai fungsi) yang sama.

Visualisasi: Peta Kontur z = x² + y²

k=1k=4k=9k=16k=25minxy

Level curves z = k berbentuk lingkaran. Kontur makin rapat = gradient makin curam.

3. Limit Fungsi Dua Variabel

Definisi (Limit — Versi Ketat)

lim(x,y)→(a,b) f(x,y) = L

jika untuk setiap ε > 0 terdapat δ > 0 sehingga:

0 < √((x−a)²+(y−b)²) < δ ⇒ |f(x,y) − L| < ε

Kunci: limit harus sama DARI SEMUA ARAH pendekatan, bukan hanya sepanjang sumbu!

Teknik: Path Test (Uji Jalur)

Untuk menunjukkan limit tidak ada:

1. Dekati (a,b) melalui dua jalur berbeda (misal y=0, y=x, y=x², ...).

2. Jika dua jalur memberikan limit yang berbeda, maka limit tidak ada (DNE).

Perhatian: Semua jalur memberikan limit yang sama TIDAK membuktikan limit ada! (Perlu pembuktian ε–δ atau squeeze theorem.)

Contoh Klasik: Limit yang Tidak Ada

f(x,y) = x²y / (x&sup4; + y²),  limit saat (x,y) → (0,0)

Jalur y = 0: lim = 0

Jalur x = 0: lim = 0

Jalur y = x: lim = 0

Jalur y = x²: lim = x²·x²/(x&sup4;+x&sup4;) = x&sup4;/(2x&sup4;) = 1/2 ≠ 0

Limit TIDAK ADA karena jalur y=x² memberikan hasil berbeda.

Visualisasi: Berbagai Jalur Mendekati Origin

xyy=0x=0y=xy=x²y=−x

Teknik Membuktikan Limit Ada

Squeeze Theorem (Jepit)

Jika |f(x,y) − L| ≤ g(r) dimana r = √(x²+y²) dan lim g(r) = 0, maka lim f = L.

Konversi ke Polar

Substitusi x = r cosθ, y = r sinθ. Jika limr→0 f(r,θ) = L untuk SEMUA θ, limit ada.

Substitusi Langsung

Jika f kontinu di (a,b) (gabungan fungsi kontinu), maka limit = f(a,b).

4. Kontinuitas

Definisi (Kontinuitas Multivariabel)

f(x,y) kontinu di (a,b) jika:

1. f(a,b) terdefinisi

2. lim(x,y)→(a,b) f(x,y) ada

3. lim(x,y)→(a,b) f(x,y) = f(a,b)

5. Eksplorasi Interaktif

Level Curve Explorer

f(x,y) = x² + y²

Level curve: x² + y² = 4

Lingkaran berjari-jari √4 ≈ 2.000

Path Test: f(x,y) = x²y/(x&sup4;+y²)

Pilih jalur mendekati (0,0)

lim(x→0) x²·0/(x⁴+0²) = 0

Coba jalur y=x² untuk menemukan perbedaan...

6. Contoh Soal & Pembahasan

Soal 1: Domain

Tentukan dan gambarkan domain f(x,y) = ln(x²+y²−4).

Soal 2: Level Curves

Gambarkan level curves f(x,y) = x² − y untuk k = −1, 0, 1, 2.

Soal 3: Limit Substitusi Langsung

Hitung lim(x,y)→(1,2) (x²y + 3xy²).

Soal 4: Limit dengan Polar

Hitung lim(x,y)→(0,0) (x²+y²) ln(x²+y²).

Soal 5: Limit DNE (Path Test)

Tunjukkan bahwa lim(x,y)→(0,0) xy/(x²+y²) tidak ada.

Soal 6: Squeeze Theorem

Buktikan lim(x,y)→(0,0) x²y/(x²+y²) = 0.

Koneksi ke Ilmu Komputer

Data Visualization: Level curves = contour plots (matplotlib, d3.js). Peta topografi, heat map, dan pressure map semuanya menggunakan kontur.

Loss Landscapes: Dalam deep learning, loss function L(w1,w2,...) adalah fungsi multivariabel. Level curves menunjukkan “lembah” dan “puncak” lanskap loss.

Purcell, E.J., Varberg, D. & Rigdon, S. (2007). Calculus, 9th ed. Pearson, Bab 12.1–12.2. — Stewart, J. (2020). Calculus: Early Transcendentals, 9th ed. Cengage, Bab 14.1–14.2.

Bank Soal Multi-Kompleksitas + Visualisasi Penyelesaian

Ref: Purcell 9e Bab 12.1–12.2 • Stewart 9e Bab 14.1–14.2 • Marsden-Tromba 6e Ch. 2

Mudah — Fungsi Multivariabel Dasar

M1. Evaluasi Fungsi

f(x,y) = x² − 2xy + y. Hitung f(3,1) dan f(−1,2).

M2. Domain Fungsi

Tentukan domain f(x,y) = √(9 − x² − y²) + ln(x+y).

M3. Kurva Level (Kontur)

Gambarkan/deskripsikan kurva level f(x,y) = x² + 4y² untuk k = 0, 4, 16.

M4. Limit Polinom Multivariabel

Hitung lim(x,y)→(2,−1) (x²y + 3xy²).

Sedang — Limit dan Kontinuitas

S1. Two-Path Test (Limit Tidak Ada)

Selidiki lim(x,y)→(0,0) xy/(x²+y²).

S2. Squeeze Theorem Multivar

Buktikan lim(x,y)→(0,0) x²y/(x²+y²) = 0 dengan squeeze theorem.

S3. Fungsi Kontinu + Komposisi

Tunjukkan h(x,y) = sin(x²+y²) kontinu di semua R².

S4. Diskontinuitas yang Dapat Dihilangkan

f(x,y) = (x²−y²)/(x−y) untuk x≠y. Definisikan f(x,x) agar f kontinu.

Sulit — Multi-Step + Visualisasi Kontur

H1. Limit via Koordinat Polar + Kontur SVG

Hitung lim(x,y)→(0,0) (x³y²)/(x²+y²)². Gunakan polar r, θ.

H2. Fungsi Tiga Variabel + Domain

f(x,y,z) = ln(x+y+z) + √(4−x²−y²−z²). Tentukan domain f.

H3. Kurva Level Fungsi Saddle

Gambarkan kurva level f(x,y) = x² − y² untuk k = −4, −1, 0, 1, 4.

H4. Loss Landscape Neural Network

Loss L(w1,w2) = (w1−3)² + (w2+2)² + 5. Apa bentuk kurva level, minimum, dan nilai minimum?

Aplikasi / Mixed

A1. Termodinamika: Fungsi Tekanan

Tekanan gas ideal P(T,V) = nRT/V dengan n=1 mol, R=8.314 J/(mol·K). Hitung P(300, 0.025) dan deskripsi kurva level (isotherm, isobar).

A2. ML: Activation Function Landscape

f(x,y) = sigmoid(x) + relu(y) = 1/(1+e−x) + max(0,y). Mengapa f tidak differentiable di (x,0)?

A3. Distribusi Gaussian Multivariabel

Fungsi kerapatan Gaussian 2D berbentuk ρr(x) ∝ exp(−π‖x‖²/r²). Bagaimana bentuk kurva ketinggian (level curve) ρr = c? Apa pengaruh parameter r terhadap sebarannya?