GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
SAYISAL ANALİZE GİRİŞ/MM 313 E
Dersin Adı: SAYISAL ANALİZE GİRİŞ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 4
Dersin Yarıyılı: 5 Ders Türü : Zorunlu
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  İngilizce
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Doç.Dr.Ezgi GÜNAY, Yrd.Doç.Dr.Nureddin Dinler, Öğr.Gör.Tunç APATAY, Öğr.Gör.Dr.Tolga PIRASACI
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  websitem.gazi.edu.tr/egunay, websitem.gazi.edu.tr/ndinler, websitem.gazi.edu.tr/site/tapatay, websitem.gazi.edu.tr/pirasaci
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  egunay@gazi.edu.tr, ndinler@gazi.edu.tr,tapatay@gazi.edu.tr, pirasaci@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Bir denklemin köklerini sayısal olarak bulma yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur ve uygulayabilir.
Lineer cebirsel denklemleri sayısal çözüm yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur ve uygulayabilir.
Verilen veya ölçülen verilere eğri uydurma yöntemleri hakkında bilgi sahibi olur ve uygulayabilir.
Sayısal olarak türev ve integral alma işlemleri hakkında temel bilgisi sahibi olur ve uygulayabilir.
Diferansiyel denklemlerin sayısal çözümü hakkında temel bilgi sahibi olur ve uygulayabilir.
 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  MM 102 Mühendislikte Programlamaya Giriş
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  GİRİŞ: Sayısal metotların problem çözümünde kullanımı. Bilgisayar ile problem çözümünde izlenen adımlar. Matematiksel modelleme.
2. Hafta  KÖK BULMA: Grafiksel metod. Aralık bölme metodları: Bisection ve false-position metodları.
3. Hafta  KÖK BULMA: Açık metodlar: Direkt iterasyon, Newton-Raphson, secant ve geliştirilmiş Newton- Raphson metotları.
4. Hafta  CEBİRSEL LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ: Giriş. Cebirsel lineer denklem sistemleri için çözüm metotları. Gauss eleme metodu.
5. Hafta  CEBİRSEL LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİNİN ÇÖZÜMÜ: Ters matris metodu. Gauss-Seidel metodu. LU ayırıma metodu.
6. Hafta  EĞRİ UYDURMA: Giriş. En küçük kareler regresyon metotları: Doğrusal regresyon, polinomsal regresyon, çok değişkenli doğrusal regresyon.
7. Hafta  EĞRİ UYDURMA: İnterpolasyon metotları: Newton, Lagrange ve quadratik spline interpolasyon metotları.Kübik spline interposyonu
8. Hafta  ARASINAV I.
9. Hafta  SAYISAL INTEGRAL: Giriş. Sayısal integral metotları: Newton- Cotes formülü, yamuk kuralı.
10. Hafta  SAYISAL INTEGRAL: Simpson kuralları: Simpson 1/3 kuralı, Simpson 3/8 kuralı.
11. Hafta  SAYISAL TÜREV: Giriş. Birinci ve ikinci derece türevler için sonlu farklar metodu: İleri, geri ve merkezi farklar formülleri.
12. Hafta  ARASINAV II.
13. Hafta  SAYISAL TÜREV: Eşit aralıklı olmayan verilerin türevi.
14. Hafta  ADİ DİFERANSİYEL DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜMÜ: Euler metodu, Runge-Kutta metotları.
15. Hafta  KISMİ DİFERANSİYEL DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜMÜ
16. Hafta  FİNAL
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  1. Numerical Methods for Engineers, S. C. Chapra and R. P. Canale, McGraw-Hill, Fifth Edition. 2. Numerical Methods for Engineers, B. M. Ayyub and R.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Uygulama - Alıştırma
 -- STAJ / UYGULAMA
  yok
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
2
50
 Ödev
5
5
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
2
0
 Quiz
3
5
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
60
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
40
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
15
3
45
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
7
1
7
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
10
2
20
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
0
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
2
10
20
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
0
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
102
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
4.08
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
4
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Matematik, fen bilimleri ve kendi dalları ile ilgili mühendislik konularında yeterli altyapıya sahiptir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri Makine Mühendisliği çözümleri için beraber kullanır.X
2
Makine Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer, bu amaçla uygun analitik yöntemler ile modelleme tekniklerini seçer ve uygular.X
3
Bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz eder ve istenen gereksinimleri karşılamak üzere gerçekçi kısıtlar altında tasarlar; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygular.X
4
Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini ve en az bir bilgisayar yazılımını (Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde) etkin biçimde kullanır.X
5
Deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.X
6
Bilgiye erişir ve bu amaçla kaynak araştırması yapar, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanır.X
7
Bireysel olarak ve çok disiplinli takımlarda etkin çalışır, sorumluluk alır.X
8
Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; Avrupa Dil Portföyü B1 genel düzeyinde en az bir yabancı dil bilgisine sahiptir.X
9
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler.X
10
Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir.X
11
Proje yönetir, işyeri uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinç sahibidir; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçlarının farkındadır.
12
Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincindedir; girişimcilik ve yenilikçilik konularının farkındadır ve çağın sorunları hakkında bilgi sahibidir.