Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
İleri Sayısal Analiz UYM 550 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri

Sayısal Analiz

Önerilen Seçmeli Dersler

Bilgisayar Programlama I, Bilgisayar Programlama II, Matematik Programlama

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. MURAT SARDUVAN
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı

İleri düzey sayısal yöntemlerin teorik ve algoritmik olarak öğrenilmesi, Karmaşık ve çok bilinmeyenli sistemlerin analizi, İleri seviyede sayısal algoritma kurma yeteneği kazandırma.

Dersin İçeriği

Lineer sistemlerin çözümü için direkt metodlar, Matris cebirinde iteratif teknikler, Yaklaşım teorisi, Özdeğerlere yaklaşım, Lineer olmayan denklem sistemlerinin sayısal çözümleri.

# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Lineer denklem sistemlerini direkt metotlarla çözer. Problem Çözme, Gösterip Yaptırma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma,
2 Matris cebirindeki bazı iteratif teknikleri irdeler. Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Problem Çözme, Gösterip Yaptırma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem,
3 Yaklaşım teorisini öğrenir. Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Problem Çözme, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem,
4 Lineer denklem sistemlerini sayısal yöntemlerle çözer. Anlatım, Soru-Cevap, Beyin Fırtınası, Tartışma, Problem Çözme, Gösterip Yaptırma, Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Lineer denklem sistemleri, Grafik oluşturma stratejileri, Lineer cebir ve matrisin tersi
2 Bir matrisin determinantı, Matris ayrışımları
3 Özel tipli matrisler, Yöntem ve yazılım araştırması
4 Vektörlerin ve matrislerin normları, Özdeğerler ve özvektörler
5 Jacobi ve Gauss-Seidel iteratif teknikleri, Lineer sistemleri çözmek için gevşetme teknikleri
6 Hata sınırları ve iteratif iyileştirme, Eşlenik gradyent yöntemi, Yöntem ve yazılım araştırması
7 Ayrık en küçük kareler yaklaşımı, Ortogonal polinomlar ve en küçük kareler yaklaşımı
8 Chebyshev polinomları ve kuvvet serileri, Rasyonel fonksiyon yaklaşımları
9 Trigonometrik polinom yaklaşımı, Hızlı Fourier dönüşümü, Yöntem ve yazılım araştırması
10 Lineer Cebir ve Özdeğerler, Ortogonal Matrisler ve Benzerlik Dönüşümü, Kuvvet Metodu
11 Householder metodu, QR algoritması
12 Tekil değer ayrışımı, Yöntem ve yazılım araştırması
13 Çok değişkenli fonksiyonlar için sabit noktalar, Newton metodu, Quasi-Newton metodları
14 En hızlı iniş yöntemleri, Homotopi ve devam yöntemleri, Yöntem ve yazılım araştırması
Kaynaklar
Ders Notu

Burden, R.L., Faires, J.D., Numerical Analysis, 9th Edition, Cengage Learning, USA, 2010

Ders Kaynakları

1) Türker E. S., Sayısal Analiz Yöntemleri, Sakarya, 2000.

2) Tapramaz R., Sayısal Çözümleme, İstanbul, 2002.

Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
6 Gerçek dünya problemlerini matematiksel olarak modeller. Farklı türde diferansiyel denklemleri çözme yeteneği kazanır ve bu denklemleri biyoloji, fizik ve mühendisliğin çeşitli dallarındaki uygulamalarda kullanabilir. Temel istatistik, olasılık teorisi ve veri analizi konularını öğrenir; optimizayon problemlerini çözme kabiliyeti kazanır ve kazandıkları analitik düşünme becerileri ile gerçek dünya problemlerine matematiksel çözümler getirir.
# Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6
1 Lineer denklem sistemlerini direkt metotlarla çözer.
2 Matris cebirindeki bazı iteratif teknikleri irdeler.
3 Yaklaşım teorisini öğrenir.
4 Lineer denklem sistemlerini sayısal yöntemlerle çözer.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 50
1. Performans Görevi (Uygulama) 50
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 50
1. Final 50
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 15 15
Ödev 1 10 10
Final 1 20 20
Performans Görevi (Uygulama) 1 15 15
Toplam İş Yükü 156
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 6,24
Dersin AKTS Kredisi 6