PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Sayısal AnalizCENG 236223 + 036,00
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim Diliİngilizce
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu
Dersin Veriliş BiçimiYüz Yüze
 
Dersin Öğrenme Kazanımları:

Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler:
1. Kayan nokta aritmetiğinin özelliklerini, hatanın analizini, bilgisayarların sayısal hesaplama cihazları olarak kullanılmasını kavramak.
2. Denklemlerin köklerinin tahmini konularını kavramak.
3. Doğrusal denklemler için doğrudan ve yinelemeli yöntemler, doğrusal olmayan denklemler konularını kavramak.
4. Interpolasyon ve fonksiyon yaklaşımı, türev ve integral konularını kavramak.
 
Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken DerslerCENG114
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
Dersin Tanımı:

Bu ders, sayısal yöntemler ve bunların bilgisayar bilimlerindeki uygulamalarına kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Öğrenciler, matematiksel problemleri sayısal olarak çözmek için temel teknikleri öğrenirken, özellikle algoritmik verimlilik, doğruluk ve kararlılık konularına odaklanacaktır. Ele alınan konular arasında kayan nokta aritmetiği, hata analizi, kök bulma algoritmaları, doğrusal ve doğrusal olmayan denklemlerin çözümleri, enterpolasyon, sayısal türev alma ve integral hesaplama yer almaktadır. Ders ayrıca doğrusal sistemlerin çözümüne yönelik doğrudan ve yinelemeli yöntemleri ele almakta ve öğrencileri Python gibi programlama dillerinde bu yöntemlerin pratik uygulamalarıyla tanıştırmaktadır.
 
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:

Students are encouraged to use Generative AI tools to support their coursework, including assignments and projects. These tools can assist in analyzing theoretical concepts, evaluating practical outcomes, and enhancing problem-solving skills. However, they should be seen as aids rather than replacements for independent work. Students must critically assess AI-generated content, as such tools can produce misleading information or cite non-existent sources.
 
Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı):
 
HaftaKonu
1Giriş
2Ön Bilgiler
3Kayan Nokta Aritmetiği
4Doğrusal Olmayan Denklemleri Çözme I
5Doğrusal Olmayan Denklemleri Çözme II
6Enterpolasyon ve Eğri Uydurma I
7Enterpolasyon ve Eğri Uydurma II
8Sayısal Türev
9Sayısal Entegrasyon
10Doğrusal Denklem Kümelerini Çözme I
11Doğrusal Denklem Kümelerini Çözme II
12Matris Cebirinde Yinelemeli Yöntemler I
13Optimizasyon: Dışbükeylik ve Yakınsaklık
16En Dik İniş Yöntemi - Gauss-Newton Yöntemi
 
Kaynaklar:
Numerical Analysis. Curtis Gerald, Patrick Wheatley. Addison Wesley, 2013. ISBN: 978-0321133045 Numerical methods: Design, Analysis, and Computer Implementation of Algorithms. A. Greenbaum & T. P. Chartier. Princeton University Press, 2012. ISBN: 9781400842674
 
Diğer Kaynaklar:
Numerical Analysis. Richard L. Burden, J. Douglas Faires. Brooks/Cole, 2014. ISBN: 978-1305253667
 
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Ders yüz yüze hafta 3 saat teorik olarak verilmektedir. Derste kullanılan teknik ve yöntemler: Tartışma, soru cevap, tekrar , quizler ve ödevlerdir.
 
Değerlendirme Sistemi:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara Sınav1%40
Final Sınavı1%40
Aktiviteler3%20
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor
 
Dersin AKTS İş Yükü:
#AktiviteAdetSüre (Saat)İş Yükü
1Derslere Katılım (haftalık bazda)143,0042,00
2Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda)00,000,00
3Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda)143,0042,00
4İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez)16,006,00
5İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda)141,0014,00
6Ev ödevleri00,000,00
7Sınavlara Hazırlık43,0012,00
8Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil)18,008,00
9Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)00,000,00
10Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil)16,006,00
11Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil)18,008,00
 
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
#Program YeterlilikleriKatkı (0-4)
1Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.3
2Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi.2
3Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi.0
4Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi.0
5Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi.2
6Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.0
7Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık.0
8 Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi.0
9Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi.0
10Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık.0
11Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi.0