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;
  • Çizgelerle modelleme yapabilmek,
  • Bir çizgenin belirli özelliklere sahip olup olmadığını belirleyebilir.
  • Çizge problemlerine uygun algoritmalar yazabilir.
  • Bilgisayar bilimlerindeki temel algoritma tekniklerinde uzmanlaşabilir.
  • Çizge kuramında biyoloji uygulamalarını çözebilir.
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 Çizgeler R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
2 Temel çizgeler R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
3 Çizge modellemesi uygulamaları R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
4 Yürüme, uzaklık, yol, döngü ve ağaçlar R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
5 Alt çizgeler ve çizge işlemleri. R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
6 Ara sınav
7 Çizgelerde izomorfizim R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
8 Ağaçlar: köklü ağaçlar, ikili ağaçlar R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
9 Katalan sayıları, İkili ağaçlarda seyahat, geren ağaçlar R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
10 Köşe ve dal bağlantılılığı. Güvenilir ağların inşası. R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
11 MakMin Dualiği ve Menger’s Teoremleri.  Euler turları. R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
12 Hamilton yolları ve döngüleri.Satıcı problemi R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
13 Köşe ve dal boyamaları, R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
14 Harita boyama ve mathematica uygulamaları ı R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004.
15 Final sınavına hazırlık
16 Dönemin gözden geçirilmesi  
Ders Kitabı R. P. Grimaldi, Discrete and Combinatorial Mathematics, Pearson, 2004. Part 3
Önerilen Okumalar/Materyaller Graph Theory: Modeling, Applications, and Algorithms, by Geir Agnarsson and Raymond Greenlaw, Pearson Prentice Hall, 2007.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
1
5
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
5
Proje
1
10
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
40
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
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
10
5
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
6
Proje
1
6
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
1
20
Final Sınavı
1
20
    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