EN
11111

DERS TANITIM BİLGİLERİ

dm.ieu.edu.tr

Dersin Adı
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
Güz
Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
Dersin Türü
Zorunlu
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;
  • Doğrusal bir sistemin tutarlı olup olmadığın tayin edebilir ve sistemi Gauss eleme yöntemi ile çözebilir
  • Tersi alınabilen bir matrisin tersini bulmak için kullanılan Gauss-Jordan eleme yöntemi gibi doğrusal cebirin temel tekniklerini kullanabilir.
  • Çeşitli uygulama alanlarında temel doğrusal modelleme tekniklerini uygulayabilirler.
  • Doğrusal vektör uzaylarının ve alt uzayların boyutlarını ve taban vektörler sistemini bulabilir ve alt uzayları analiz edebilir.
  • Karateristik polinomla kare matrislerin özdeğer ve özvektörlerini bulabilir ve köşegenleşmesi mümkünse martisi köşegenleştirebilir.
Ders Tanımı

 



Dersin Kategorisi

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

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Doğrusal denklem sistemleri, indirgenmiş satır ve eşelon form. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
2 Vektörel denklem. Doğrusal sistemlerin çözüm kümeleri. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
3 Doğrusal sistemlerin uygulamaları. Doğrusal bağımsızlık. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
4 Doğrusal dönüşümlere giriş. Doğrusal Modeller. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
5 Matris işlemleri. Matrisin tersi. Tersinir matrislerin karakterizasyonu
6 Parçalanmış matrisler Matris çarpanlarına ayırma. Leontief Input-Output Modeli. Ara sınav. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
7 Bilgisayar grafiği uygulamaları. Determinantlara giriş. Determinantların özellikleri. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
8 Cramer kuralı. Vektör uzayları ve alt uzayları. Sıfır uzayları, sütun uzayları ve doğrusal dönüşümler “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
9 Doğrusal bağımsız kümeler. Vektör uzayının boyutu. Rank. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
10 Koordinat sistemleri. Taban değiştirme. Fark denklemlerinin uygulamaları “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
11 Markov Zinciri. Özvektörler ve özdeğerler. Karakteristik denklemler.
12 Köşegenleştirme. İç çarpım, uzunluk ve diklik. Ara sınav “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
13 Dik izdüşümler. Dik kümeler. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
14 Gram-Schmidt süreçleri. En küçük kare problemleri. “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
15 Tekrar “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
16 Tekrar
Ders Kitabı “Elementary Linear Algebra with Applications”, Bernard Kolman, David R. Hill., Prentice Hall, 9. Edition
Önerilen Okumalar/Materyaller

1)Elementary Linear Algebra, Howard Anton, Chris Rorres, Wiley, 9th Edition. 2)Linear Algebra, Seymour Lipschutz, Shaum’s Outline Series, 2nd Edition.

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
5
20
Portfolyo
Ödev
10
10
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
16
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
4
64
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
3
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
2
Portfolyo
Ödev
10
1
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
2
11
Final Sınavı
1
20
    Toplam
161

 

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,
10

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

*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