Yapay Zekada Problem Çözme

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yapay Zekada Problem Çözme"

Transkript

1 Yapay Zekada Problem Çözme

2 Yapay Zekada Problem Çözme Yapay zeka teknolojileri her şeyden önce problem çözme işlemini arama ve değerlendirmeye dayalı olarak gerçekleştirir. Probleme Çözüm Arama ve Değerlendirme: Problemin çözümü için önceden belirlenmiş kriterler ışığında çözüm seçenekleri incelenir. En iyi ya da "yeterince iyi" çözümler bulunmaya çalışıldığı için problem çözümü temel olarak bir arama işlemidir.

3 Yapay Zekada Problem Çözme Problemlerin Çözümünde Aramanın Önemi Bir problemde hedef belirtilir. Hedefe ulaşmak için arama yapılır. Yapay zekanın rolü temel olarak aramayı ve değerlendirmeyi bazı sonuç çıkarma yeteneklerini kullanarak yönetmektir. Problemlere uygun çözümleri bulmak için birçok arama yöntem ve stratejileri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin bazıları önsezi ya da güdülere göre hareket etmeyi gerektirir.

4 Yapay Zekada Problem Çözme Problemi bir arama problemi olarak formüle etmek için aşağıdaki bileşenlere ihtiyacımız var: 1) DURUM UZAYI (STATE SPACE) 2) EYLEMLER veya DURUM UZAYI Geçişleri (ACTIONS or STATE SPACE Transitions) 3) BAŞLANGIÇ veya BAŞLAMA DURUMU VE HEDEF (INITIAL or START STATE and GOAL) 4) YOL MALİYETİ (Path Cost)

5 1. DURUM UZAYI (STATE SPACE) Başlangıç durumundan ulaşılabilecek tüm durumlara kadar oluşan kümedir. Bir problemin tüm izinli durumlarını içeren graftır. Bir problemin çözümü arandığında durum uzayının sınırları kesin bir biçimde belirlenmelidir. Durum uzayı graflarla ifade edilebilir: düğümler: uzaydaki durumlar kenarlar: eylemler/hareketler/işlemler

6 1. DURUM UZAYI (STATE SPACE) Problemin boyutu genelde olası durumların sayısı ile (veya durum uzayının boyutu ile) ifade edilir. Süpürge etmeninde 2x2 2 durum vardır Tic-Tac-Toe oyununda yaklaşık 3 9 durum vardır Dama da yaklaşık durum vardır Rubik Cube da durumlar sayısı civarındadır. Satranç taki durumların sayısı yaklaşık dir. Go oyunundaki durumlar sayısı ise çok daha fazladır.

7 2. EYLEMLER veya DURUM UZAYI Geçişleri (ACTIONS or STATE SPACE Transitions) Eylem (Action): Bir durumdan diğer bir duruma geçmek için izinli değişimlere denir. Bu durumlara geçiş durumu denir. Her durum için olası birden fazla eylem olabilir.

8 2. EYLEMLER veya DURUM UZAYI Geçişleri (ACTIONS or STATE SPACE Transitions) Eylemlere, her birisi bir zaman diliminde oluşan kesintili olaylar gibi bakmak mümkündür. Ortam her hangi bir durumun içindedir; bir eylem gerçekleşir ve ortam yeni duruma geçiyor. Örneğin, Ali sınıftadır ve Eve gitti eylemleri ardışık olarak gerçekleşmişse sonraki durum Ali evdedir olacaktır. (Burada Ali nin sınıfta ve evde olduğu andaki durumlarından farklı durumlara (örn., Ali eve gidiyor durumuna) bakmıyoruz)

9 2. EYLEMLER veya DURUM UZAYI Geçişleri (ACTIONS or STATE SPACE Transitions) Meselenin çözümü boyunca tüm değişmeleri ifade etmek için uygun her bir eylem ve olay değerlendirilmelidir. Önceki eylem verilmişse ve ortamın güncel durumu belli ise sonraki eylem belirlenebilir. Önkoşul: hareket şu anki ortama uygulanabilir ve yasaldır. Etki: şu anki ortamda eylem yapıldıktan sonra ortamın kesin durumu nasıl olacak?

10 3. BAŞLANGIÇ veya BAŞLAMA DURUMU VE HEDEF (INITIAL or START STATE and GOAL): Başlangıç Durumu (Initial States): problemin çözümü için yapılacak ilk hareketin başlandığı durum. Sezgisel algoritmalarda başlangıç çözümleri çoğunlukla rasgele olarak oluşturulmaktadır. Çözümlerin belirli bir başlangıç değerinden veya rastgele başlaması problemin özelliğine göre belirlenmelidir. Hedef Testi (Goal Test) : problemin tanımında verilen ulaşılması gereken durum (problemin çözümü). Bir hedef test, mevcut duruma uygulandığında, mevcut durumun hedeflenen durum olup olmadığını bildirir.

11 4. YOL MALİYETİ (Path Cost) Bazı durumlarda yalnızca çözümün bulunması değil, çözümün maliyeti de önemli olur. Bu kavram, yol maliyeti olarak tanımlanır. Bazı problemlerde her bir hareketin önemli bir maliyeti olabilir. Satranç gibi problemlerde ise maliyete bakılmaksızın, kazanmaya odaklanılır.

12 Graflar Yapay zekada graf yapıları genellikle problemin durum uzayını, nesneler arası ilişkileri, bilgilerin modellenmesinde olan anlamsal gösterimleri, doğal dil işlemede çözümleyicileri vb. ifade etmek için kullanılır. Graf bir düğümler kümesi ve bu düğümler arasındaki ilişkileri ifade eden kenarlar yardımıyla tanımlanan bir yapıdır.

13 Graflar Bir G grafı V ile gösterilen düğümlerden (node veya vertex) ve E ile gösterilen kenarlardan (Edge) oluşur. Her kenar iki düğümü birleştirmektedir. Her kenar, iki düğüm arasındaki ilişkiyi gösterir ve (u,v) şeklinde ifade edilir. (u,v) iki düğümle gösterilen bir kenardır. 13

14 Graflar - Örnek G = (V, E) grafı aşağıda verilmiştir. V = {A, B, C, D, E, F} E = {(A, B), (A, D), (B, C), (C, D), (C, E), (D, E)} B C A F D E 14

15 Graflar Grafın her kenarının bir başlangıcı ve bir sonu varsa, bu yönlü graf olarak tanımlanır. Aksi halde graf yönsüz olarak kabul edilir. Yönsüz graflarda kenarlar bağ olarak adlandırılır. Eğer iki ayrı düğüm tek bir kenarla birbirine bağlanıyorsa, buna yalın graf denir. Eğer iki ayrı düğüm birden çok kenar ilişkisi içerirse buna bağlantılı graf denir. 15

16 Graflar Birbiri ile kenarlarla ilişkili olan düğümlere komşu düğümler denir. Grafın herhangi düğüm komşuları sayısı onun derecesini belirler. Kapalı yola döngü denir. Döngü içermeyen bağlantılı graflar ağaç olarak adlandırılır.

17 Graflar Komşu (Adjacent): Eğer (u, v) E ise u ve v düğümleri komşudur. (A, B) komşudur. (B, D) komşu değildir. (C, F) komşu değildir. B C A F D E 17

18 Graflar Grafın ayrıtları üzerinde ağırlıkları olabilir. Eğer ayrıtlar üzerinde ağırlıklar varsa bu tür graflara ağırlıklı/maliyetli graf (Weighted Graphs) denir. Ağırlık uygulamadan uygulamaya değişir. Şehirler arasındaki uzaklık. Routerler ararı bant genişliği. İstasyonlar(petrol, elektirik vs.) arasındaki kurulum maliyeti 18

19 Graf Gösterimi Zaman ve yer karmaşıklığı aşağıdaki her iki ifade ile de ölçülür. Düğüm sayısı = V = n Kenar sayısı = E = m Graf gösterimi için iki farklı yol vardır. Komşuluk matrisi (Adjacency matrix) Komşuluk listesi (Adjacency list) 19

20 Komşuluk Matrisi (Adjacency matrix) Yönsüz graf örneği ve bu grafın düğümleri arasındaki ilişkileri ifade eden komşuluk matrisi (Adjacency matrix) : S=

21 Komşuluk Matrisi (Adjacency matrix) M(u, v) = 1 (u,v) E nin içindeyse 0 diğer B C A B C D E F A A F B C D E D E F

22 Komşuluk Matrisi (Adjacency matrix) Komşuluk Matrisi Gösterimi (Ağırlıklı Graf): ağırlık(u, v) M(u, v) = (u, v) E nin içindeyse diğer 10 B 20 C A B C D E F A 10 5 A F B 20 C D 15 E D 15 E F

23 Komşuluk Listesi (Adjacency list) Komşuluk Listesi: (Yönsüz Graflar) B C A B B A D C A F C B D E D E D A C E E C D F

24 Komşuluk Listesi (Adjacency list) Komşuluk Listesi (Yönlü Graflar) B C A B B C D A F C D E D E D E E F

25 Süpürge Etmeninin Durum uzayı Durumlar : toz ve süpürgenin bulunduğu yerler (1-8) Eylemler : Sol, Sağ, Temizle, NoOp Hedef testi: hiç bir karede toz yoktur (her yerin temizlenmesi) Yol maliyeti : Her eylemin değeri 1 birim (NoOp için 0)

26 Ölçme problemi 7 litre suyu birer adet 3, 5 ve 9 litrelik kovalar ile ölç. Hedefi formüle et: 7 litre suyu 9 litrelik kovada tut Problemi formüle et: Durumlar: Kovalardaki su miktarı Eylemler: Kovayı kaynaktan doldur, Kovayı boşalt Çözümü bul: Başlangıç durumundan hedef duruma götüren işlemler sırası 26

27 Ölçme problemi 9 l 3 l 5 l Durumlar Eylemler Hedef testi Yol Maliyeti : 3 ölçek kabı ( 3, 5 ve 9 litrelik) : Suyun yerini değiştirme : En az hareket ile 7 litre suyu ölçmek : Yer değiştirme sayısı

28 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

29 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

30 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

31 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

32 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

33 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

34 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

35 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

36 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

37 Ölçme problemi Çözüm (olasılıklardan biri): a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

38 Ölçme problemi Bir başka çözüm: a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

39 Ölçme problemi Bir başka çözüm: a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

40 Ölçme problemi Bir başka çözüm: a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

41 Ölçme problemi Bir başka çözüm: a b c başla amaç 3 l 5 l 9 l a b c

42 Ölçme problemi Bir başka çözüm: a b c start amaç amaç 3 l 5 l 9 l a b c

43 Ölçme problemi İki Ayrı Çözüm Çözüm 1: a b c başla amaç Çözum 2: a b c başla amaç

44 8-taş problemi S. Loyd tarafından ortaya konulan 8-Taş problemi 1 den 8 e kadar sayılarla doldurulmuş ve bir karesi boş olan 3x3 boyutunda bir matrisin verilen başlangıç durumundan istenilen bir hedef duruma getirilmesinin amaçlandığı bir oyun olarak tanımlanabilir. Matrisin üzerindeki elemanların yalnızca boşluk ile yer değiştirdiği (kaydırıldığı) hareketler geçerli kabul edilmektedir.

45 8-taş problemi Başlangıç durumu Hedef durum Durumlar : taşların yerleri (tamsayı, 1-9) Eylemler : 4 eylem. Boşluğu sola, sağa, aşağı, yukarı hareket ettir. 8 taşın her biri için olası 4 hareketi tarif etmektense boşluğu hareket ettirmek daha etkili Başlangıç durum : Matris üzerinde her hangi bir durum Hedef testi : Resimdeki hedef durum (Taşların matris üzerinde arzu olunan dizilişi) Yol maliyeti : Boşluğun her bir hareketinin maliyeti 1 dir.

46 8-Taş probleminin durum uzayından kesit Durum Uzayı (State Space) Boyutu : 9!/2 =

47 Kurt-kuzu-ot problemi Bir çiftçi, nehrin sağ kıyısındaki kurt, kuzu ve otu, yalnız iki nesne alabilecek bir tekneyle sol kıyıya geçirmek istiyor. Çiftçi yanlarında olduğu müddetçe kurt kuzuyu, kuzu da otu yiyememektedir. Kuzu ve ot yitirilmeden bu tekneyle çiftçi kurt, kuzu ve otu diğer kıyıya nasıl taşıyabiliriz?

48 Kurt-kuzu-ot problemi İfade edilmesi gerekenler : 4 nesnenin pozisyonu Tekneyi ifade etmeye gerek yok. Çünkü yeri her zaman Çifçi ile aynı. Nesneler ya sağ kıyıda (R), ya da sol kıyıda (L) Her bir nesneyi pozisyonunu gösteren bir harfle ifade: (Çiftçi, Kurt, Kuzu, Ot), (Ç, W, K, O) Çiftçi Kurt Kuzu Ot ( A?, B?, C?, D? )

49 Kurt-kuzu-ot problemi Çiftçi Kurt Kuzu Ot (,,, ) İlk durum A? B? C? D? (R, R, R, R) Yasak durumlar Kurt kuzuyu yer (Çiftçi olay yerinde değilse) (L, R, R, _) (R, L, L, _) Kuzu otu yer (Çiftçi olay yerinde değilse) (L, _, R, R) (R, _, L, L) Hedef durum (L, L, L, L)

50 Kurt-kuzu-ot problemi Her bir nesne iki yerde olabildiğine göre 2 4 = 16 durum (state) vardır: 1- Başlangıç, 16 - hedef durum 1. Ç O K W / Ø 9. O K / Ç W 2. Ç O K / W 10. O W / Ç K 3. Ç O W / K 11. K W / Ç O 4. Ç K W / O 12. Ç / O K W 5. O K W / Ç 13. O / Ç K W 6. Ç O / K W 14. K / Ç O W 7. Ç K / O W 15. W / Ç O K 8. Ç W / O K 16. Ø / Ç O K W Problemin 2 farklı çözümü:

51 Kurt-kuzu-ot problemi Çiftçinin kurt, kuzu ve otu nehirden karşıya geçirmesi gerekiyor. Kurt ile kuzunun, kuzu ile otun aynı kıyıda yalnız kalmamaları kuralı var. Sağ ve sol kıyıda olmak üzere iki durum var. Başlangıç durumu herkesin sağ kıyıda olduğu durum iken, hedef durum herkesin sol kıyıda olduğu durum. Önce kuzu sol kıyıya bırakılır, döner kurt'u alır sol kıyıya bırakırken, karşıdaki kuzuyu geri getirir sağ kıyıya bırakır, ot balyasını alınıp sol kıyıya götürülür. Geri döner son olarak bu sefer tekrar kuzu alınıp sol kıyıya götürülür. Buna göre, başlangıç durumu (R-R-R-R) bitleri ile ifade edilirse, hedef durumu da (L-L-L-L) bitleri ile ifade edilebilir.

52 Hanoi kulesi Üç tane direk ve farklı boyutlarda disklerden oluşur. Diskler istenilen direğe aktarabilir. Her harekette sadece bir disk taşınabilir. En üstteki disk direkten alınıp diğer bir direğe taşınabilir. Diğer direkte daha önceden diskler olabilir. Hiçbir disk kendisinden küçük bir diskin üzerine koyulamaz.

53 Hanoi kulesi Sistemin optimal çözümleri "2 n -1" kuralına dayalıdır. 3 disk (2.2.2)-1=7 eylem 4 disk ( )-1=15 eylem 5 disk ( )-1=31 eylem 6 disk( )-1=63 eylem 7 disk( )-1=127 eylem 8 disk( )-1=255 eylem n adet disk ve m adet çubuk için toplam eylem sayısı m n dır.

54 Hanoi kulesi 1883 yılında Fransız matematikçi Edouard Lucas tarafından bulunmuştur. 1 diskin hareketi için 1 saniye gerekirse, 64 diskli problemi çözmek için 500 milyar yıl gerekir. Bu yüzden bu büyük durum uzaylarında bir çözüm aramak için prensipli bir yola ihtiyacımız vardır => Arama algoritmaları

55 Hanoi kulesi

56 Hanoi kulesi

57 Hanoi kulesi

58 Hanoi kulesi

59 Hanoi kulesi

60 Hanoi kulesi

61 Hanoi kulesi

62 Hanoi kulesi

63 8-Vezir Problemi ( 8-Queen s Problem ) 8 Vezir Bulmacası, 8x8'lik bir satranç tahtasına 8 adet vezirin hiçbiri olağan vezir hamleleriyle birbirini alamayacak biçimde yerleştirmesi sorunudur. Her bir vezirin konumunun diğer bir vezire saldırmasına engel olması için hiçbir vezir başka bir vezirle aynı satıra, aynı sütuna ya da aynı köşegene yerleştirilemez.

64 8-Vezir Problemi ( 8-Queen s Problem ) Durumlar (States) : 8 vezirin oyun tahtasına herhangi bir şekilde yerleştirilmesi. Eylemler: Herhangi bir kareye vezir koymak. İlk Durum Initial State) : Tahtada vezir olmadığı durum. Hedef Testi (Goal Test) : 8 vezirin, tahtaya birbirini alamayacak şekilde yerleştirilmesi. Yol maliyeti: Sıfır (0). Vezirler tek tek yerleştirilir. Sadece son durum dikkate alındığı için yol maliyeti dikkate alınmaz. Yalnız arama maliyetine bakılır:

65 8-Vezir Problemi ( 8-Queen s Problem ) (8 8)! / ( (8 8-8)! 8! ) = olasılık bulunmasına karşın yalnızca 92 çözüm bulunduğu için bulmacanın çözümü yüksek miktarda hesaplama gerektirir.

66 8-Vezir Problemi ( 8-Queen s Problem ) Gereksiz yere yapılan hesaplamaların sayısını azaltmak için bazı kısayolların kullanılması mümkündür. Tehdit edilmeyen en soldaki boş kareye vezir koy. Bu şekilde tehdit edilmeyen durumları tespit etmek kolaydır. Doğru formülasyon arama uzayının boyutunu büyük ölçüde küçültür. Örneğin her bir satırda ya da sütunda tek bir vezirin olabileceği kısıtı uygulanarak çözüm sayısı (88) düzeyine indirilebilir.

67 8-Vezir Problemi ( 8-Queen s Problem ) 8 vezir probleminin aslında aşağıda gösterilen 12 eşsiz çözümü vardır.

68 Yolcular ve Yamyamlar 3 yolcu ve 3 yamyam kayıkla nehrin karşısına geçmek istiyor. Sınırlama : Kayığa en fazla 2 kişi binebilir. Yamyamların sayısı nehrin herhangi bir sahilinde yolculardan çok olursa yamyamlar yolcuları yer. Durumlar : Nehrin her iki sahilinde ve kayıktaki yamyam ve yolcular Eylemler : Her iki yönde için de bir veya iki kişi ile kayığın hareketi Amaç Testi : Tüm yamyamların ve yolcuların nehri geçmesi 68

69 Yolcular ve Yamyamlar Yakın sahil Nehir Uzak sahil Kişi 1 Kişi 2 Kişi 3 Yamyam 1 Yamyam 2 Yamyam 3 kayık Bu problem 11 adımda çözülebilir. 69

70 Yolcular ve Yamyamlar Sorunun Çözümü Yakın sahil Karşı sahil 0 Başlangıç durum: MMMCCC B yamyam çayı geçti: MMMC B CC 2 Birisi geri döndü: MMMCC B C 3 2 yamyam çayı geçti: MMM B CCC 4 Biri geri döndü: MMMC B CC 5 2 yolcu çayı geçti: MC B MMCC 6 Bir yolcu ve bir yamyam geri döndü: MMCC B MC 7 İki yolcu çayı geçti: CC B MMMC 8 Bir yamyam geri döndü: CCC B MMM 9 İki yamyam çayı geçti: C B MMMCC 10 Bir yamyam geri döndü: CC B MMMC 11 İki yamyam çayı geçti: B MMMCCC M: yolcu, C: yamyam, B:kayık

71 Tavşanlar problemi Her tavşan çiftinin her ay sonunda 1 çift yavru verdiği düşünülürse, her yeni çift ise ilk birinci aydan sonra yavrulayabildiği de söz konusu olduğunda önceden verilmiş zaman içerisinde hiçbir tavşanında ölmediği varsayılarak, 1 yıl (12 ay) sonra kaç tavşan elde edildiğini tespit ediniz. 71

72 Tavşanlar problemi Çözüm: n ay sonra x[n] çift tavşan olduğunu varsayalım. n+1 inci ayda (tavşanların ölmedikleri varsayılarak) x[n] çiftin yanında yenidoğan çift de yeralacaktır. Ancak yeni tavşan çifti 1 aylık olduğunda doğurabildiği için x[n-1] çift yeni tavşan olacaktır. x[n+1] = x[n] + x[n-1] Buna göre belli bir aydaki çift sayısı önceki iki ayın toplamına eşittir. O halde tavşan çifti sayıları aylara göre bir yıl içinde, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144 olacaktır. Bu denklem ve özünde yatan mantık Fibonacci sayılarını oluşturmaktadır. Fibonacci sayılarının ilginç özellikleri vardır. Mesela n sayısı büyüdükçe iki ardışık Fibonacci sayısının oranı Altın Oran a yani e yakınsar. 72

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA Problem çözme ve arama Problem çözmeye giriş Karmaşıklık Bilgisiz arama Problem formülasyonu Arama stratejileri: derinlik-önce, genişlik-önce Bilgili

Detaylı

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#3: PROBLEM ÇÖZME VE ARAMA Geçen Haftalar: Özet YZ nin Tanımı ve Tarihçesi Turing Testi Zeki Ajanlar: Ajan Tipleri: Basit Tepki, model tabanlı, hedef tabanlı, fayda tabanlı Rasyonel

Detaylı

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-3 Durum Uzayında Arama. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-3 Durum Uzayında Arama. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-3 Durum Uzayında Arama Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Dersin Hedefleri Durum uzayı temsilini öğrenmek ve durum uzayında

Detaylı

VERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1

VERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Çizge Üzerinde

Detaylı

YZM 2116 Veri Yapıları

YZM 2116 Veri Yapıları YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BÖLÜM - 11 Bu bölümde, Graph (Çizge - Graf) Terminoloji Çizge Kullanım

Detaylı

İçerik: Graflar. Tanım. Gösterim. Dolaşma Algoritmaları. Yönlü ve yönsüz graflar Ağırlıklı graflar. Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi

İçerik: Graflar. Tanım. Gösterim. Dolaşma Algoritmaları. Yönlü ve yönsüz graflar Ağırlıklı graflar. Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Tanım Yönlü ve yönsüz graflar ğırlıklı graflar İçerik: Graflar Gösterim Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi olaşma lgoritmaları BS (Breath irst Search) S (epth-irst Search) 1 Graflar Graf, matematiksel anlamda,

Detaylı

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan

Detaylı

YZM YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA

YZM YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA YZM 3217- YAPAY ZEKA DERS#6: REKABET ORTAMINDA ARAMA Oyun Oynama Çoklu vekil ortamı-her bir vekil karar verirken diğer vekillerin de hareketlerini dikkate almalı ve bu vekillerin onun durumunu nasıl etkileyeceğini

Detaylı

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 206 Ayrık Matematik Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Graph (Çizge) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Graph (Çizge) Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan

Detaylı

Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi

Graf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü

Detaylı

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler.

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler. Graflar (Graphs) Graf gösterimi Uygulama alanları Graf terminolojisi Depth first dolaşma Breadth first dolaşma Topolojik sıralama Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Graflar Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:

Detaylı

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok

BÖLÜM III: Şebeke Modelleri. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Şebeke Kavramları. Yönlü Şebeke (Directed Network) Dal / ok 8.0.0 Şebeke Kavramları BÖLÜM III: Şebeke Modelleri Şebeke (Network) Sonlu sayıdaki düğümler kümesiyle, bunlarla bağlantılı oklar (veya dallar) kümesinin oluşturduğu yapı şeklinde tanımlanabilir ve (N,A)

Detaylı

GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi VERİ YAPILARI. Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1

GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi VERİ YAPILARI. Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk

Detaylı

YZM YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ

YZM YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ YZM 327 - YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ Bilgisiz Arama Stratejisi Sadece problem formülasyonundaki mevcut bilgiyi kullanır Durum bilgisinden yararlanmazlar Çözüme ulaşmak için hiçbir bilgi

Detaylı

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez

Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen

Detaylı

köşe (vertex) kenar (edg d e)

köşe (vertex) kenar (edg d e) BÖLÜM 7 köşe (vertex) kenar (edge) Esk den Ank ya bir yol (path) Tanım 7.1.1: Bir G çizgesi (ya da yönsüz çizgesi) köşelerden oluşan bir V kümesinden ve kenarlardan oluşan bir E kümesinden oluşur. Herbir

Detaylı

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Dersin Hedefleri Aşağıda verilen arama stratejilerini anlamak

Detaylı

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.1. Düzlemde vektörler Düzlemdeki her noktası ile reel sayılardan oluşan ikilisini eşleştirebiliriz. Buna P noktanın koordinatları denir. y-ekseni P x y O dan P ye

Detaylı

Atatürk Anadolu. Temel Kavramlar Üzerine Kısa Çalışmalar

Atatürk Anadolu. Temel Kavramlar Üzerine Kısa Çalışmalar Atatürk Anadolu Lisesi M A T E M A T İ K Temel Kavramlar Üzerine Kısa Çalışmalar KONYA \ SELÇUKLU 01 MATEMATİK 1. TEMEL KAVRAMLAR 1.1. RAKAM Sayıların yazılmasında kullanılan sembollere rakam denir. Onluk

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi

Detaylı

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ 1.GİRİŞ Bu bölüm lineer cebirin temelindeki cebirsel yapıya, sonlu boyutlu vektör uzayına giriş yapmaktadır. Bir vektör uzayının tanımı, elemanları skalar olarak adlandırılan herhangi bir cisim içerir.

Detaylı

Bir cismin iki konumu arasındaki vektörel uzaklıktır. Başka bir ifadeyle son konum (x 2 ) ile ilk konum

Bir cismin iki konumu arasındaki vektörel uzaklıktır. Başka bir ifadeyle son konum (x 2 ) ile ilk konum DOĞRUSAL ve BAĞIL HAREKET Hareket Maddelerin zamanla yer değiştirmesine hareket denir. Fakat cisimlerin nereye göre yer değiştirdiği ve nereye göre hareket ettiği belirtilmelidir. Örneğin at üstünde giden

Detaylı

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati Kredi AKTS (T+U+L) YÖNEYLEM ARAŞTIRMA İÇİN ALGORİTMALAR EN-312 3/I 3+0+0 3 5 Dersin Dili : Türkçe Dersin

Detaylı

10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST)

10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) 1 10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) Kapsayan ağaç Spanning Tree (ST) Bir Kapsayan Ağaç (ST); G, grafındaki bir alt graftır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. G grafındaki tüm

Detaylı

Muhammed ERKUŞ. Sefer Ekrem ÇELİKBİLEK

Muhammed ERKUŞ. Sefer Ekrem ÇELİKBİLEK Hazırlayan: Sunan: Muhammed ERKUŞ Sefer Ekrem ÇELİKBİLEK 20047095 20043193 FİBONACCİ SAYILARI ve ALTIN ORAN Fibonacci Kimdir? Leonardo Fibonacci (1175-1250) Pisalı Leonardo Fibonacci Rönesans öncesi Avrupa'nın

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 2 Kuvvet Vektörleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R.C.Hibbeler, S.C.Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö.Soyuçok. 2 Kuvvet Vektörleri Bu bölümde,

Detaylı

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

Algoritma ve Programlamaya Giriş

Algoritma ve Programlamaya Giriş Algoritma ve Programlamaya Giriş Algoritma Bir sorunu çözebilmek için gerekli olan sıralı ve mantıksal adımların tümüne Algoritma denir. Doğal dil ile yazılabilir. Fazlaca formal değildir. Bir algoritmada

Detaylı

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Arama Grafları Eğer arama uzayı ağaç yapısından değil de graf

Detaylı

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI BİREYSEL YARIŞMA SORULARI CEVAPLARI CEVAP KAĞIDI ÜZERİNE YAZINIZ. SORU KİTAPÇIĞINI KARALAMA MAKSATLI KULLANABİLİRSİNİZ 1

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 2 Kuvvet Vektörleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R.C.Hibbeler, S.C.Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö.Soyuçok. 2 Kuvvet Vektörleri Bu bölümde,

Detaylı

2. Aşağıdaki pseudocode ile verilen satırlar işletilirse, cnt isimli değişkenin son değeri ne olur?

2. Aşağıdaki pseudocode ile verilen satırlar işletilirse, cnt isimli değişkenin son değeri ne olur? Numarası : Adı Soyadı : SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına numaranızı ve isminizi mürekkepli kalem ile yazınız. Sınavın ilk 30 dakikasında sınıftan çıkılmayacaktır.

Detaylı

2. (x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 ) 10 ifadesinin açılımında kaç terim vardır?

2. (x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 ) 10 ifadesinin açılımında kaç terim vardır? Numarası : Adı Soyadı : SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına numaranızı ve isminizi mürekkepli kalem ile yazınız. Sınavın ilk 30 dakikasında sınıftan çıkılmayacaktır.

Detaylı

Graflar - Çizgeler. Ders 9. Graflar ve Tanımlar

Graflar - Çizgeler. Ders 9. Graflar ve Tanımlar Graflar - Çizgeler Ders 9 9-1 Graflar ve Tanımlar Bir grafın ne olduğunu açıklamadan önce belki de ne olmadığını söylemek daha iyi olabilir. Bu bölümde kullanılan graf bir fonksiyonun grafiği değildir.

Detaylı

KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ TESTİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ TG 4 ÖABT ORTAÖĞRETİM MATEMATİK Bu testlerin her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa olsun, testlerin tamamının

Detaylı

Genel görüntüsü yandaki gibi olması planalanan oyunun kodu e.py bağlantısından indirilebilir. Basitçe bir text ed

Genel görüntüsü yandaki gibi olması planalanan oyunun kodu  e.py bağlantısından indirilebilir. Basitçe bir text ed Türkiyede SOS olarak bilinen oyun tarihin en eski oyunlarından biridir. Isa dan önce 100 civarında oynanmaya başlandığı düşünülür Nasıl oynandığına gelince bilindiği üzere taraflar sırasıyla seçtikleri

Detaylı

Arama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri

Arama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri Arama Algoritmaları Arama Algoritmaları ile Gerçek Dünya Örnekleri Rota Bulma bilgisayar ağları, otomatik seyahat tavsiye sistemleri, havayolu seyahat planlama sistemleri gibi değişik alanlarda kullanılmaktadır

Detaylı

MATEMATİK ASAL ÇARPANLARA AYIRMA. ÖRNEK 120 sayısını asal çarpanlarına ayırınız. ÖRNEK 150 sayısının asal çarpanları toplamını bulunuz.

MATEMATİK ASAL ÇARPANLARA AYIRMA. ÖRNEK 120 sayısını asal çarpanlarına ayırınız. ÖRNEK 150 sayısının asal çarpanları toplamını bulunuz. MATEMATİK ASAL ÇARPANLARA AYIRMA A S A L Ç A R P A N L A R A A Y I R M A T a n ı m : Bir tam sayıyı, asal sayıların çarpımı olarak yazmaya, asal çarpanlarına ayırma denir. 0 sayısını asal çarpanlarına

Detaylı

KOÜ.GÖLCÜK MYO ÜNİVERSİTE SEÇMELİ DERSİ Dersin adı: SATRANÇ Dersin Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Fahrettin ÖVEÇ 1.Dersin amacı 2.

KOÜ.GÖLCÜK MYO ÜNİVERSİTE SEÇMELİ DERSİ Dersin adı: SATRANÇ Dersin Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Fahrettin ÖVEÇ 1.Dersin amacı 2. KOÜ.GÖLCÜK MYO ÜNİVERSİTE SEÇMELİ DERSİ Dersin adı: SATRANÇ Dersin Yürütücüsü:Yrd. Doç. Dr. Fahrettin ÖVEÇ.Dersin amacı.satranç Oyununun Tarihçesi.Satranç Oyun Elemanları ve Değerleri.Satranç Oyun Kuralları.

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 9 Ağırlık Merkezi ve Geometrik Merkez Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C. Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 9. Ağırlık

Detaylı

ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ

ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR GÜZ ÇİZGE KURAMI KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 GÜZ Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak Modelleme Çizge Olarak Modelleme Yönlü Çizge Kenar - Köşe 2 / 90 Çizgeler Yollar ve Çevrimler Çizge Olarak

Detaylı

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin

Detaylı

ÖZEL EGE LİSESİ OKULLAR ARASI 19. MATEMATİK YARIŞMASI 6. SINIF TEST SORULARI

ÖZEL EGE LİSESİ OKULLAR ARASI 19. MATEMATİK YARIŞMASI 6. SINIF TEST SORULARI OKULLAR ARASI. MATEMATİK YARIŞMASI. a ve b birer doğal sayıdır. a 4.b olduğuna göre a+b toplamının en küçük değeri kaçtır?. A B A) B) C) D) C Yukarıdaki tabloda her karenin içindeki sayı sağındaki sayının

Detaylı

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar Kümeleme Analizi Nedir? Her biri bir dizi öznitelik ile, veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş

Detaylı

Azalt ve Fethet Algoritmaları

Azalt ve Fethet Algoritmaları Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır: Bir sabitle azalt (Genellikle 1) Eklemeli Sıralama (Insertion Sort) Topolojik

Detaylı

İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ

İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ İKİ BOYUTLU ÇUBUK SİSTEMLER İÇİN YAPI ANALİZ PROGRAM YAZMA SİSTEMATİĞİ Yapı Statiği nde incelenen sistemler çerçeve sistemlerdir. Buna ek olarak incelenen kafes ve karma sistemler de aslında çerçeve sistemlerin

Detaylı

Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir.

Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir. Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir. a) Pozitif doğal sayılar: Sıfır olmayan doğal sayılar kümesine Pozitif Doğal

Detaylı

BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ

BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ 1 BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ 1. Programlama Laboratuvarı II dersinde aşağıdaki takvimde belirtilen konularda projeler gerçekleştirilecektir. Proje takviminin telafisi olmayacaktır. Proje

Detaylı

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir. Matrisler Satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş tabloya matris denir. m satırı, n ise sütunu gösterir. a!! a!" a!! a!" a!! a!! a!! a!! a!" m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. [2 3 1] şeklinde,

Detaylı

A GRUBU Noktaları adlandırılmış K 6 tam çizgesinin tam olarak 3 noktalı kaç tane alt çizgesi vardır? A) 9 B) 20 C) 24 D) 60 E) 160

A GRUBU Noktaları adlandırılmış K 6 tam çizgesinin tam olarak 3 noktalı kaç tane alt çizgesi vardır? A) 9 B) 20 C) 24 D) 60 E) 160 A GRUBU.. Numarası :............................................. Adı Soyadı :............................................. SINAV YÖNERGESİ İşaretlemelerinizde kurşun kalem kullanınız. Soru ve cevap kağıtlarına

Detaylı

ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8

ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8 YZM 1105 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi 6. BÖLÜM 2 Çok Boyutlu Diziler Çok Boyutlu Dizi 3 Bir dizi aşağıdaki gibi bildirildiğinde

Detaylı

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Çizge Algoritmaları. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Çizge Algoritmaları Bahar 201 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 En Kısa Yol Problemi Çizgelerdeki bir diğer önemli problem de bir düğümden diğer bir düğüme olan en kısa yolun bulunmasıdır. Bu problem

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI Bu konuda bir çok algoritma olmasına rağmen en yaygın kullanılan ve etkili olan Sobel algoritması burada anlatılacaktır. SOBEL FİLTRESİ Görüntüyü

Detaylı

Olasılık Kavramı. Recep YURTAL. Mühendislikte İstatistik Metotlar. Çukurova Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

Olasılık Kavramı. Recep YURTAL. Mühendislikte İstatistik Metotlar. Çukurova Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Olasılık Kavramı Mühendislikte İstatistik Metotlar Çukurova Üniversitesi İnşaat Mühendisliği ölümü OLSILIK KVRMI KÜME KVRMI irlikte ele alınan belirli nesneler topluluğuna küme, Kümede içerilen nesnelere

Detaylı

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme

11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2012-2013 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 25.04.2013 Sınav Süresi:

Detaylı

ALES / İLKBAHAR 2008 DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-1 TESTİ

ALES / İLKBAHAR 2008 DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ A OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-1 TESTİ DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL- TESTİ Sınavın bu bölümünden alacağınız standart puan, Sayısal Ağırlıklı ALES Puanınızın (ALES-SAY)

Detaylı

GÜZ YARIYILI FİZİK 1 DERSİ

GÜZ YARIYILI FİZİK 1 DERSİ 2015-2016 GÜZ YARIYILI FİZİK 1 DERSİ Yrd. Doç. Dr. Hakan YAKUT SAÜ Fen Edebiyat Fakültesi Fizik Bölümü Ofis: FEF A Blok, 812 nolu oda Tel.: +90 264 295 (6092) 1 Bölüm 3 İKİ BOYUTTA HAREKET 2 İçerik Yerdeğistirme,

Detaylı

TEKNOLOJİNİN BİLİMSEL İLKELERİ. Öğr. Gör. Adem ÇALIŞKAN

TEKNOLOJİNİN BİLİMSEL İLKELERİ. Öğr. Gör. Adem ÇALIŞKAN TEKNOLOJİNİN BİLİMSEL İLKELERİ 4 Skaler: Fiziki büyüklükler SKALER BÜYÜKLÜK SEMBOLÜ BİRİMİ Kütle m Kilogram Hacim V m 3 Zaman t Saniye Sıcaklık T Kelvin Sadece sayısal değer ve birim verilerek ifade edilen

Detaylı

A) 1 B) 10 C) 100 D) 1000 E) Sonsuz. öğrencinin sinemaya tam bir kez birlikte gidecek şekilde ayarlanabilmesi aşağıdaki n

A) 1 B) 10 C) 100 D) 1000 E) Sonsuz. öğrencinin sinemaya tam bir kez birlikte gidecek şekilde ayarlanabilmesi aşağıdaki n İLMO 008. Aşama Sınavı Soru Kitapçığı - A. 009 009 009 + +... + n toplamı hiçbir n doğal sayısı için aşağıdakilerden hangisiyle bölünemez? A) B) n C) n+ D) n+ E). ( x!)( y!) = z! eşitliğini sağlayan (x,

Detaylı

BMB204. Veri Yapıları Ders 11. Çizgeler (Graph) Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

BMB204. Veri Yapıları Ders 11. Çizgeler (Graph) Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü BMB204. Veri Yapıları Ders 11. Çizgeler (Graph) Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Çizgeler Çizge Tanım Çeşitleri Çizge Üzerinde Arama Önce derinliğine

Detaylı

EXCEL FORMÜLLER, FONKSİYONLAR

EXCEL FORMÜLLER, FONKSİYONLAR EXCEL FORMÜLLER, FONKSİYONLAR Hesaplama Operatörleri Excel de kullanılan hesaplama operatörleri, (+), (-), (*) ve (/) dir. Bu operatörler kullanılarak Excel uygulamanızda dört işlem yapabilirsiniz. Excel

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun

Detaylı

(pi) GÜNÜ 1. MATEMATİK ve AKIL OYUNLARI YARIŞMASI TOBB ETÜ MATEMATİK BÖLÜMÜ ÇALIŞMA DOSYASI

(pi) GÜNÜ 1. MATEMATİK ve AKIL OYUNLARI YARIŞMASI TOBB ETÜ MATEMATİK BÖLÜMÜ ÇALIŞMA DOSYASI (pi) GÜNÜ. MTEMTİK ve KIL OYUNLRI YRIŞMSI TO ETÜ MTEMTİK ÖLÜMÜ ÇLIŞM DOSYSI www.akiloyunlari.com KIL OYUNLRI TÜRLERİ 0 Hazine vı miral attı Sihirli Piramit ağlamaca Patika Patika Oluşturma Farklı Komşular

Detaylı

ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ÖLÇME VE DEVRE LABORATUVARI DENEY 2

ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ÖLÇME VE DEVRE LABORATUVARI DENEY 2 ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ÖLÇME VE DEVRE LABORATUVARI DENEY 2 2.1. ÇEVRE AKIMLAR YÖNTEMİ Elektrik devrelerinin çözümünde kullanılan en basit ve en kolay yöntemlerden biri çevre akımları yöntemidir.

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2014-2015 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 2. Ara Sınav 09.04.2015 Sınav Süresi: 90 dakika

Detaylı

6. SINIF MATEMATİK TESTİ A

6. SINIF MATEMATİK TESTİ A 6. SNF MATEMATİK TESTİ A. Aşağıdaki tabloda Elazığ ilinin dört günlük hava sıcaklık değerleri verilmiştir. Tabloya göre, gece ve gündüz sıcaklıkları farkı hangi gün en fazladır? Tablo: Elazığ ın Dört Günlük

Detaylı

TEOG. Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK SAYI BASAMAKLARI VE SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESİ 1. DOĞAL SAYILAR.

TEOG. Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK SAYI BASAMAKLARI VE SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESİ 1. DOĞAL SAYILAR. TEOG Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar 1. DOĞAL SAYILAR 0 dan başlayıp artı sonsuza kadar giden sayılara doğal sayılar denir ve N ile gösterilir. N={0, 1, 2, 3,...,n, n+1,...} a ve b doğal sayılar olmak

Detaylı

ÖĞRENME ALANI TEMEL MATEMATİK BÖLÜM TÜREV. ALT ÖĞRENME ALANLARI 1) Türev 2) Türev Uygulamaları TÜREV

ÖĞRENME ALANI TEMEL MATEMATİK BÖLÜM TÜREV. ALT ÖĞRENME ALANLARI 1) Türev 2) Türev Uygulamaları TÜREV - 1 - ÖĞRENME ALANI TEMEL MATEMATİK BÖLÜM TÜREV ALT ÖĞRENME ALANLARI 1) Türev 2) Türev Uygulamaları TÜREV Kazanım 1 : Türev Kavramını fiziksel ve geometrik uygulamalar yardımıyla açıklar, türevin tanımını

Detaylı

MAT223 AYRIK MATEMATİK

MAT223 AYRIK MATEMATİK MAT223 AYRIK MATEMATİK Fibonacci Sayıları 4. Bölüm Emrah Akyar Anadolu Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü, ESKİŞEHİR 2014 2015 Öğretim Yılı Fibonacci nin Tavşanları Fibonacci Sayıları Fibonacci

Detaylı

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)

Detaylı

-ÖRÜNTÜ NEDİR? Bir örnek verebilir misin?

-ÖRÜNTÜ NEDİR? Bir örnek verebilir misin? ÖRÜNTÜLERİ TAMIYALIM Fred bu örüntünün ne olduğunu anlayamadım bir türlü. Bana birde sen anlatır mısın? -ÖRÜNTÜ NEDİR? Örüntü, bir nesne veya olay kümesindeki elemanların ardışık olarak düzenli bir biçimde

Detaylı

BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar

BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar 1. ĠKĠLĠ AĞAÇLAR (BIARY TREES) Bütün düğümlerinin derecesi en fazla iki olan ağaca ikili ağaç denir. Yani bir düğüme en fazla iki tane düğüm bağlanabilir ( çocuk sayısı

Detaylı

TEMEL MATEMATİK. 1. Bu testte 40 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Temel Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.

TEMEL MATEMATİK. 1. Bu testte 40 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Temel Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz. TEMEL MTEMTİK. u testte 0 soru vardır.. evaplarınızı, cevap kâğıdının Temel Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. ir satranç tahtasındaki 6 kareye den 6 e kadar olan doğal sayılar yazılıyor.

Detaylı

Algoritma ve Akış Diyagramları

Algoritma ve Akış Diyagramları Algoritma ve Akış Diyagramları Bir problemin çözümüne ulaşabilmek için izlenecek ardışık mantık ve işlem dizisine ALGORİTMA, algoritmanın çizimsel gösterimine ise AKIŞ DİYAGRAMI adı verilir 1 Akış diyagramları

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 7 İç Kuvvetler Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C. Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 7. İç Kuvvetler Bu bölümde, bir

Detaylı

Şayet bir lineer sistemin en az bir çözümü varsa tutarlı denir.

Şayet bir lineer sistemin en az bir çözümü varsa tutarlı denir. GAZI UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY INDUSTRIAL ENGINEERING DEPARTMENT ENM 205 LINEAR ALGEBRA COURSE ENGLISH-TURKISH GLOSSARY Linear equation: a 1, a 2, a 3,.,a n ; b sabitler ve x 1, x 2,...x n ler değişkenler

Detaylı

x 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1

x 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1 Ders 11: Örnekler 11.1 Kulplarla inşalar Bu bölümde kulpları birbirine yapıştırıp tanıdık manifoldlar elde edeceğiz. Artık bu son ders. Özellikle dersin ikinci bölümünde son meyveleri toplamak adına koşarak

Detaylı

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Kümeler Kümeler ve küme işlemleri olasılığın temellerini oluşturmak için çok önemlidir Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur Sonlu sayıda, sonsuz sayıda, kesikli

Detaylı

ELASTİSİTE TEORİSİ I. Yrd. Doç Dr. Eray Arslan

ELASTİSİTE TEORİSİ I. Yrd. Doç Dr. Eray Arslan ELASTİSİTE TEORİSİ I Yrd. Doç Dr. Eray Arslan Mühendislik Tasarımı Genel Senaryo Analitik çözüm Fiziksel Problem Matematiksel model Diferansiyel Denklem Problem ile ilgili sorular:... Deformasyon ne kadar

Detaylı

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret

Detaylı

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Sonbahar / Sayısal I / 18 Kasım Matematik Soruları ve Çözümleri

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Sonbahar / Sayısal I / 18 Kasım Matematik Soruları ve Çözümleri Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı ALES / Sonbahar / Sayısal I / 18 Kasım 2007 Matematik Soruları ve Çözümleri 1. Bir sayının 0,02 ile çarpılmasıyla elde edilen sonuç, aynı sayının aşağıdakilerden

Detaylı

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Sonbahar / Sayısal I / 18 Kasım 2007. Matematik Soruları ve Çözümleri

Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı. ALES / Sonbahar / Sayısal I / 18 Kasım 2007. Matematik Soruları ve Çözümleri Akademik Personel ve Lisansüstü Eğitimi Giriş Sınavı ALES / Sonbahar / Sayısal I / 18 Kasım 2007 Matematik Soruları ve Çözümleri 1. Bir sayının 0,02 ile çarpılmasıyla elde edilen sonuç, aynı sayının aşağıdakilerden

Detaylı

MATEMATİK. Doç Dr Murat ODUNCUOĞLU

MATEMATİK. Doç Dr Murat ODUNCUOĞLU MATEMATİK Doç Dr Murat ODUNCUOĞLU Mesleki Matematik 1 TEMEL KAVRAMLAR RAKAM Sayıları yazmak için kullandığımız işaretlere rakam denir. Sayıları ifade etmeye yarayan sembollere rakam denir. Rakamlar 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

Detaylı

KLASİK FRAKTALLAR FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT

KLASİK FRAKTALLAR FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT KLASİK FRAKTALLAR FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT.. KENDİNE BENZERLİK VE AFİNİTE Fraktal özelliklerinden bir diğeri de kendine benzerlikdir. Geometrik açıdan, aynı şekle sahip olan geometrik şekiller birbirine

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

MAT223 AYRIK MATEMATİK

MAT223 AYRIK MATEMATİK MAT223 AYRIK MATEMATİK Fibonacci Sayıları 4. Bölüm Emrah Akyar Anadolu Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü, ESKİŞEHİR 2014 2015 Öğretim Yılı Fibonacci nin Tavşanları Fibonacci Sayıları Fibonacci

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ. Markov Analizi Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ MARKOV SÜREÇLERİ Doç. Dr. İhsan KAYA Markov Analizi Markov analizi, bugün çalışan bir makinenin ertesi gün arızalanma olasılığının

Detaylı

EBOB - EKOK EBOB VE EKOK UN BULUNMASI. 2. Yol: En Büyük Ortak Bölen (Ebob) En Küçük Ortak Kat (Ekok) www.unkapani.com.tr. 1. Yol:

EBOB - EKOK EBOB VE EKOK UN BULUNMASI. 2. Yol: En Büyük Ortak Bölen (Ebob) En Küçük Ortak Kat (Ekok) www.unkapani.com.tr. 1. Yol: EBOB - EKOK En Büyük Ortak Bölen (Ebob) İki veya daha fazla pozitif tamsayıyı aynı anda bölen pozitif tamsayıların en büyüğüne bu sayıların en büyük ortak böleni denir ve kısaca Ebob ile gösterilir. Örneğin,

Detaylı

SATRANÇ EĞİTİM & BOYAMA KİTABI. Dr. Olgun Kulaç

SATRANÇ EĞİTİM & BOYAMA KİTABI. Dr. Olgun Kulaç SATRANÇ EĞİTİM & BOYAMA KİTABI Dr. Olgun Kulaç 2 SATRANÇ OYUNUNUN KURALLARI Madde 1: Satrancın Esasları Satranç oyunu, kare şeklindeki, Satranç Tahtası üzerinde, iki rakip arasında taşların sıra ile oynatılması

Detaylı

SORULAR. 2. Noktaları adlandırılmamış 6 noktalı kaç ağaç vardır? Çizerek cevaplayınız.

SORULAR. 2. Noktaları adlandırılmamış 6 noktalı kaç ağaç vardır? Çizerek cevaplayınız. MAT3 AYRIK MATEMATİK DERSİ DÖNEM SONU SINAVI 4.0.0 Numarası :..................................... Adı Soyadı :..................................... SORULAR. Prüfer kodu ( 3 3 ) olan ağacı çiziniz.. Noktaları

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Ders Adı : Bilgisayar Mühendisliğinde Matematik Uygulamaları

Detaylı

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler Lineer Cebir Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler Bölüm 1 - Lineer Eşitlikler 1.1. Lineer Eşitliklerin Tanımı x 1, x 2,..., x

Detaylı

Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi

Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi Boğaz da Yapay Öğre e İs ail Arı Yaz Okulu 2-5 Temmuz 2018 Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi Tolga Can Bilgisayar Mühe disliği Bölümü ODTÜ İçerik Genom ölçeği

Detaylı

MATEMATİK ve DOĞA. Ayşe AYRAN Prof. Dr. Neşet AYDIN Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik Bölümü

MATEMATİK ve DOĞA. Ayşe AYRAN Prof. Dr. Neşet AYDIN Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik Bölümü MATEMATİK ve DOĞA Ayşe AYRAN Prof. Dr. Neşet AYDIN Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik Bölümü ÖZET Leonardo Fibonacci 13. yy yaşamış İtalyan bir matematikçidir. Fibonacci

Detaylı

Königsberg köprüleri. Königsberg köprüleri Problemi

Königsberg köprüleri. Königsberg köprüleri Problemi Königsberg köprüleri Könisberg şimdi Rusya da yer alan ve günümüzde batı Rusya nın büyük bir endüstri ve ticaret merkezi olan şimdiki adı Kalingrad olan bir zamanlar doğu Prusya nın başkenti olan bir şehirdir.

Detaylı