Endüstri Mühendisliği | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu: | FEC207 | ||||||||
Ders İsmi: | Lineer Cebir | ||||||||
Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||
Ders Kredileri: |
|
||||||||
Öğretim Dili: | Türkçe | ||||||||
Ders Koşulu: | |||||||||
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Evet | ||||||||
Dersin Türü: | Zorunlu | ||||||||
Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
Dersin Koordinatörü: | Doç. Dr. MERVE TEMİZER ERSOY | ||||||||
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi MELİSA RAHEBİ Prof. Dr. İLKE TAŞCIOĞLU |
||||||||
Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amacı: | Lineer Cebirin temellerini öğrenmek ve bu bilgiyi mühendislik problemlerinin çözümlerinde kullanabilmek. |
Dersin İçeriği: | Bu derste lineer cebir genel kavramları şu konu başlıkları altında incelenmektedir: Lineer denklem sistemleri ve matrisler, Gauss eliminasyon yöntemi, matris cebri, bir matrisin tersi, elemanter matrisler, LU ayrıştırma, bir kare matrisin determinantı, determinantın özellikleri, Cramer kuralı, vektör uzayları, alt uzaylar, lineer bağımsızlık, baz ve boyut, baz değişimi, iç çarpım uzayları, ortonormal baz, lineer dönüşümler, lineer dönüşümün matris temsili, özdeğerler ve özvektörler, köşegenleştirme. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Matrisler ve lineer denklem sistemleri | Ders Notları |
2) | Matrisler ve lineer denklem sistemleri | Ders Notları |
3) | Matrisler ve lineer denklem sistemleri | Ders Notları |
4) | Matrisler ve lineer denklem sistemleri | Ders Notları |
5) | Determinantlar | Ders Notları |
6) | Determinantlar | Ders Notları |
7) | Vektör uzayları | Ders Notları |
8) | Ara Sınav | Ders Notları |
9) | Vektör Uzayları | Ders Notları |
10) | İç çarpım uzayları | Ders Notları |
11) | Lineer dönüşümler | Ders Notları |
12) | Lineer Dönüşümler | Ders Notları |
13) | Özdeğerler ve özvektörler | Ders Notları |
14) | Öz değerler ve öz vektörler | Ders Notları |
15) | Final | Ders Notları |
Ders Notları / Kitaplar: | Linear Algebra and Its Applications, 5th edition/Global edition, David C. Lay et al., Pearson, 2016. Elementary Linear Algebra, Cengage Learning, 7th or 8th edition, Ron Larson, (e-book or hardcopy). |
Diğer Kaynaklar: | 1. Linear Algebra By MIT Open Courseware 2. Coding The Matrix By Philip Klein 3. Linear Algebra for Machine Learning By Applied AI Course 4. Deep Learning Book By Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville 5. Computational Linear Algebra for Coders By fast.ai 6. Basic Linear Algebra for Deep Learning By Niklas Donges 7. Linear Algebra By Khan Academy |
Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
4 |
3 |
5 |
---|---|---|---|---|---|
Program Kazanımları |
Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Ara Sınavlar | 1 | % 50 |
Final | 1 | % 50 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
Toplam | % 100 |