TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | BBZ208 |
| Ad | Sayısal Çözümleme |
| Dönem | 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | 4. Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Belirsiz |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. GÜZİN YÜKSEL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı öğrencilere çeşitli sayısal analiz yöntemlerini tanıtmak ve farklı alanlardaki matematiksel problemlerin sayısal analiz yöntemler ile çözümlerini yapmaktır.
Dersin İçeriği
Bu derste lineer ve lineer olmayan eşitliklerin çözüm yöntemleri (Newton yöntemi, İkiye bölme yöntemi, Kirişler yöntemi, Bairstow yöntemi), Gauss Yoketme Yöntemi, Gauss-Jordan Yoketme Yöntemi, Matris tersi ve determinantı, Gauss-Siedel Yöntemi, KuvvetYöntemi, Interpolasyon ve numerik integral hesaplama yöntemleri, En küçük kareler yöntemi işlenmektedir.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Lee W. Johnson, R. Dean Riess (1982) Numerical Analysis, Addison-Wesley Publishing Company.
Notlar
Behiç Çağal (1989), Sayısal Analiz, Seç Yayın Dağıtım, İstanbul.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Lineer denklem sistemlerinin çözümlerini yapar. |
| ÖÇ02 | Lineer Eşitliklerin Çözümünde Gauss Yok Etme ve Gauss-Jordan Yöntemlerini uygular. |
| ÖÇ03 | Lineer Eşitliklerin Çözümünde Gauss-Seidel Yöntemini uygular. |
| ÖÇ04 | Bir fonksiyonun kök/köklerini bulur. |
| ÖÇ05 | İnterpolasyon polinomunu bulur. |
| ÖÇ06 | Sayısal integral hesaplar. |
| ÖÇ07 | Yapılan hesaplamalardaki hataları inceler. |
| ÖÇ08 | En küçük kareler yöntemini uygular. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar Bilimleri temel kavramları, algoritmalar ve veri yapıları hakkında geniş bir bilgi yelpazesi kazandırır. | 2 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Yazılım geliştirme, programlama dilleri ve veritabanı yönetimi gibi temel bilgisayar konularını öğrenir. | |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi ileri düzey bilgisayar alanlarını anlar. | |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgisayar ağları, siber güvenlik ve veritabanı tasarımı gibi konularda bilgi edinir. | |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Algoritmaları tasarlama, uygulama ve analiz etme becerilerini geliştirir. | 4 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Farklı programlama dillerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği kazanır | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Veri analizi, veritabanı yönetimi ve büyük veri işleme becerilerini öğrenir. | |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Yazılım geliştirme projelerinde çalışarak pratik deneyim kazanır. | |
| PÖÇ09 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Ekip içinde işbirliği yapma ve iletişim becerilerini güçlendirir. | 3 |
| PÖÇ10 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Teknolojik yeniliklere açık bir zihniyet kazandırır. | 3 |
| PÖÇ11 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Sürekli öğrenme ve kendini geliştirme yetkinliğini teşvik eder. | 3 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Karmaşık sorunları çözme yeteneği geliştirir. | 4 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Nümerik Analizin Anlamı ve Önemi, Sayı sistemleri ve hata hakkında genel bilgi. | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Beyin Fırtınası, Tartışma |
| 2 | Lineer Olmayan Eşitliklerin Çözümünde İkiye bölme ve Newton Yöntemleri | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 3 | Lineer Olmayan Eşitliklerin Çözümünde Kirişler ve Bairstow Yöntemleri | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 4 | Lineer Eşitliklerin çözümü,matris tersi ve determinant hesabı | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 5 | Lineer Eşitliklerin Çözümünde Gauss Yok Etme ve Gauss-Jordan Yöntemleri | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Anlatım |
| 6 | Matris Tersinin ve Determinantının Bulunmasında Gauss Yok Etme ve Gauss-Jordan Yöntemleri | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Anlatım |
| 7 | Lineer Eşitliklerin Çözümünde Gauss-Seidel Yöntemi | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 8 | Ara Sınavlar | Yazılı Sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | İnterpolasyon, Doğrusal İnterpolasyon, Lagrange İnterpolasyon | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 10 | Bölünmüş Farklar İnterpolasyon | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım, Tartışma |
| 11 | İleri Farklar İnterpolasyon | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 12 | Geri Farklar İnterpolasyon | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 13 | Sayısal İntegral Hesaplama Yöntemleri | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 14 | En Küçük Kareler Yöntemi İle Eğri Uydurma | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 15 | En Küçük Kareler Yöntemi İle Eğri Uydurma 2 | Kaynakları okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Problem Çözme |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı Sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Yazılı Sınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 14 | 14 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 24 | 24 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,00 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||