EN
11111

DERS TANITIM BİLGİLERİ

dm.ieu.edu.tr

Dersin Adı
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
Güz/Bahar
Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
-
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Verilen bir diferansiyel denklemi sınıflandırabilir.
  • Kısmi diferansiyel denklemlerin çözümü ve temel sonlu farklar metodlarını özümseyebilir.
  • Verilen bir doğrusal olan veya olmayan kısmi diferansiyel denklemi numerik olarak çözebilir.
  • Tutarlılık, kararlılık ve yakınsaklık kavramlarını özümseyebilir.
  • Bir programlama dili ( C, C , Fortran, Matlab) kullanarak kısmi diferansiyel denklemleri çözebilir.
  • Numerik metodların kararlılık, yakınsaklık ve tutarlılık analizini yapabilir.
Ders Tanımı

 



Dersin Kategorisi

 Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Hiperbolik kısmi diferansiyel denklemler, sonlu farklar metodları Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
2 Tutarlılık, kararlılık ve yakınsama Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
3 Lax Richtmyer eşitlik teoremi Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
4 Courant Friedrichs Lewy (CFL) koşullu, Van Neumann analizi Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
5 Çok adımlı metodlar. 1. ARA SINAV Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith
6 Parabolik kısmi diferansiyel denklemler, Sonlu fark metodları Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith
7 Yüksek boyutlardaki parabolik sistemler Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith
8 ADI metodları Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
9 Eliptik kısmi diferansiyel denklemler Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith
10 Sonlu fark metodları, Doğrusal iterasyon metodları. 2. ARA SINAV Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith
11 Çoklu bölme metodları Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
12 Ek başlıklar ( zaman yeterli olursa) Rigorous yakınsaklık analizi Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
13 Hata hesaplamaları Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
14 Kararlılık analizi için matris metodu, spektral metodlar Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith
15 Dönem tekrarı Numerical Solution of Partial Differential Equations: Finite Difference Methods by G.D. Simith, Numerical Solution of Partial Differentail Equations by K.W. Morton and D.F. Mayers
16 Dönem tekrarı
Ders Kitabı Yukarıda verilen kitapların bazı bölümleirnden ve alıştırmalardan faydalanılacaktır.
Önerilen Okumalar/Materyaller Yok

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
2
10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
2
20
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
5
60
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
16
2
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
2
5
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
2
7
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
1
21
Final Sınavı
1
25
    Toplam
150

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
 Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Temel matematik, uygulamalı matematik ve istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hakim olmak, X
2 Matematik ve istatistik alanındaki edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek, X
3 Sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek, X
4
Disiplinlerarası yaklaşımla, matematiği ve istatistiği gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,		 X
5
Matematiğin kullanıldığı hemen her alanda, gerekli bilgileri edinebilmek ve modelleme yapabilmek ve kendini geliştirebilmek,		 X
6 Kurduğu modellere ve çözümlere eleştirel bakabilmek, yenileyebilmek, X
7 Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek, X
8

İngilizce’yi ve Avrupa Dil Portföyünden ikinci bir yabancı dili B1 Genel Düzeyinde etkin şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek,

 X
9

Matematik ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki ez az bir programı etkin şekilde kullanabilmek,

 X
10

Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek,

 X
11 Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olmak, X
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,

 X
13

Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri hayat boyu yenileyebilmek, yaşam boyu öğrenme bilincine sahip olmak,

 X
14

Matematik ve istatistik alanında edindiği bilgileri ortaöğretim seviyesine uyarlayarak aktarabilmek,

 X
15

Matematik ve istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

 X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 

İzmir Ekonomi Üniversitesi | Sakarya Caddesi No:156, 35330 Balçova - İZMİR Tel: +90 232 279 25 25 | webmaster@ieu.edu.tr | YBS 2010