İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Bilgisayar Mühendisliği | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | MAT201 | ||||
| Ders İsmi: | Mühendisler için Sayısal Yöntemler | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Türkçe | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Zorunlu | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üy. GÜRSAN ÇOBAN | ||||
| Dersi Veren(ler): | Dr. Öğr. Üy. GÜRSAN ÇOBAN | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Dersin amacı; öğrencilere, mühendislik tasarımı ve analizinde ortaya çıkan problemlerin bilgisayar destekli çözümlerinde sayısal yöntemlerin uygulanmasını öğretmektir. |
| Dersin İçeriği: | Modelleme, bilgisayarlar ve hata analizi, hata yığılması, duyarlık kaybı, stabilite, şart sayısı, doğrusal olmayan denklemlerin kökleri, doğrusal denklem sistemlerinin sayısal çözümleri (doğrudan/iteratif), interpolasyon (vandermonde, bölünmüş farklar, spline), eğri uydurma (doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon), sayısal türev, sayısal integrasyon, diferansiyel denklemlerin sayısal çözümleri, sayısal analizde ileri düzey konulara bakış (ek konular) |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) Temel bilgisayar ortamında gerçel sayıların kodlanması, fonksiyon yaklaştırımı (Taylor), koşul sayısı, kesme ve hata analizini gerçekleştirebilirler. 2) Doğrusal olmayan fonksiyonların gerçel köklerini veya Ax=b şeklindeki doğrusal denklem sistemlerini doğrudan veya yinelemeli çözüm algoritmaları ile çözebilirler. 3) Bir veri kümesini modelleyebilmek için kullanılan interpolasyon veya istatistiksel regresyon fonksiyonlarının bilinmeyenlerinin hesaplanması için çözücü denklemleri türetebilirler. 4) Türev ve integralleri sayısal olarak hesaplayabilirler ve birinci mertebeden diferansiyel sistemleri sayısal olarak çözebilirler. 5) Yöntemin yakınsaklığını, kararlılığını veya hata mertebesini öngörebilirler. |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Temel konular, sayılar, taban kavramı, bilimsel notasyon, programlama araçları | Chapra CH1, CH2 and Supplementary Slides |
| 2) | Modelleme, bilgisayarlar ve hata analizi (kesme,yuvarlatma, Taylor serisi) | Chapra CH3, CH4 and Supplementary Slides |
| 3) | Doğrusal olmayan denklemlerin sayısal çözümleri, f(x)=0 | Chapra CH5, CH6 and Supplementary Slides |
| 4) | Cebirsel denklem sistemlerinin çözümleri için sayısal yaklaşımlar A*x=b | Chapra CH9, CH10 and Supplementary Slides |
| 5) | Cebirsel denklem sistemlerinin çözümleri için sayısal yaklaşımlar A*x=b | T.Sauer CH2, CHAPRA CH11 and Supplementary |
| 6) | İnterpolasyon ve polinom yaklaştırımları 1 | Supplementary Slides |
| 7) | İnterpolasyon ve polinom yaklaştırımları 2 | Supplementary Slides |
| 8) | Ara sınav | |
| 9) | Eğri uydurma (Regresyon) | Chapra CH17, Supplementary Slides |
| 10) | Sayısal türev | Chapra CH23, Supplementary Slides |
| 11) | Sayısal integrasyon 1 | Chapra CH21, Supplementary Slides |
| 12) | Sayısal İntegrasyon 2 | Chapra CH22, Supplementary Slides |
| 13) | Başlangıç değer problemlerinin sayısal çözümü | Chapra CH25 and Supplementary Slides |
| 14) | Ek konular: Sonlu farklar ve sınır değer problemleri, Simetrik matrislerin özdeğer ve özvektör problemlerine hesaplamalı yaklaşımlar | Slides |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Steven C. Chapra, Raymond P. Canale, “Numerical Methods for Engineers”, 7th Edition, McGraw-Hill. |
| Diğer Kaynaklar: | Timothy Sauer, “Numerical Analysis”, 7th Edition, Pearson. Jaan Kiusalaas Numerical Methods in Engineering with Python3, Cambridge Unv. Press. (For sample codes) http://nm.mathforcollege.com/NumericalMethodsTextbookUnabridged/ (onlinesource) |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | |||||||||||
| 1) Matematik, bilim ve bilgisayar mühendisliği prensipleri hakkında yeterli bilgiye sahip olma, hem teorik hem de pratik olarak, ve bu bilgiyi karmaşık mühendislik problemlerine uygulayabilme becerisi. | |||||||||||
| 2) Etik prensiplere, mesleki ve etik sorumluluğa uygun davranma; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olma | |||||||||||
| 3) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişim yönetimi gibi iş uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilik farkındalığı; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |||||||||||
| 4) Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve bilgisayar mühendisliğine yansıyan dönemin sorunları hakkında bilgi sahibi olma; bilgisayar mühendisliği çözümlerinin yasal sonuçları konusunda farkındalık. | |||||||||||
| 5) Uygun analiz ve modelleme tekniklerini kullanarak karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini tanımlama, formülleme ve çözebilme yeteneği. | |||||||||||
| 6) Belirli gereksinimleri karşılayan ve gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında çalışan karmaşık bilgisayar sistemleri, cihazlar veya ürünler tasarlama ve geliştirme yeteneği, modern tasarım yöntemlerini kullanma yeteneği. | |||||||||||
| 7) Sözlü ve yazılı iletişim becerileriyle etkili iletişim kurabilme; en az bir yabancı dil bilgisi; etkili raporlar yazabilme ve yazılı raporları anlayabilme, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkili sunumlar yapabilme, açık ve anlaşılır talimatlar verip alabilme yeteneği. | |||||||||||
| 8) Yaşam boyu öğrenme gerekliliğinin farkında olma; bilgiye erişme yeteneği, bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip etme ve sürekli yenileme yeteneği. | |||||||||||
| 9) Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerinin analizi ve çözümü için kullanılan modern teknikleri ve araçları geliştirme, seçme ve kullanabilme yeteneği, bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği. | |||||||||||
| 10) Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemleri veya araştırma konularının incelenmesinde deney planlama ve yürütme, veri toplama ve analiz etme, sonuçları yorumlama yeteneği. | |||||||||||
| 11) Çok disiplinli ekiplerde etkili bir şekilde çalışma yeteneği; bireysel çalışma becerileri. | |||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, bilim ve bilgisayar mühendisliği prensipleri hakkında yeterli bilgiye sahip olma, hem teorik hem de pratik olarak, ve bu bilgiyi karmaşık mühendislik problemlerine uygulayabilme becerisi. | |
| 2) | Etik prensiplere, mesleki ve etik sorumluluğa uygun davranma; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olma | |
| 3) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişim yönetimi gibi iş uygulamaları hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilik farkındalığı; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
| 4) | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve bilgisayar mühendisliğine yansıyan dönemin sorunları hakkında bilgi sahibi olma; bilgisayar mühendisliği çözümlerinin yasal sonuçları konusunda farkındalık. | |
| 5) | Uygun analiz ve modelleme tekniklerini kullanarak karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini tanımlama, formülleme ve çözebilme yeteneği. | |
| 6) | Belirli gereksinimleri karşılayan ve gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında çalışan karmaşık bilgisayar sistemleri, cihazlar veya ürünler tasarlama ve geliştirme yeteneği, modern tasarım yöntemlerini kullanma yeteneği. | |
| 7) | Sözlü ve yazılı iletişim becerileriyle etkili iletişim kurabilme; en az bir yabancı dil bilgisi; etkili raporlar yazabilme ve yazılı raporları anlayabilme, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkili sunumlar yapabilme, açık ve anlaşılır talimatlar verip alabilme yeteneği. | |
| 8) | Yaşam boyu öğrenme gerekliliğinin farkında olma; bilgiye erişme yeteneği, bilim ve teknolojideki gelişmeleri takip etme ve sürekli yenileme yeteneği. | |
| 9) | Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerinin analizi ve çözümü için kullanılan modern teknikleri ve araçları geliştirme, seçme ve kullanabilme yeteneği, bilgi teknolojilerini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği. | |
| 10) | Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemleri veya araştırma konularının incelenmesinde deney planlama ve yürütme, veri toplama ve analiz etme, sonuçları yorumlama yeteneği. | |
| 11) | Çok disiplinli ekiplerde etkili bir şekilde çalışma yeteneği; bireysel çalışma becerileri. |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Ara Sınavlar | 1 | % 40 |
| Final | 1 | % 60 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 13 | 26 |
| Uygulama | 13 | 26 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 26 |
| Ara Sınavlar | 2 | 15 |
| Final | 2 | 25 |
| Toplam İş Yükü | 118 | |