GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR
|
|
- Eser Adıvar
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 T.C. AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR Koray BOZDAYI YÜKSEK LİSANS TEZİ MATEMATİK ANABİLİM DALI KIRŞEHİR 0
2 T.C. AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR Koray BOZDAYI YÜKSEK LİSANS TEZİ MATEMATİK ANABİLİM DALI DANIŞMAN: Yrd. Doç. Dr. Şerfe BÜYÜKKÖSE KIRŞEHİR 0
3 ONAY Fe Blmler Esttüsü Müdürlüğü e Bu çalışma ürmz tarafıda Matematk Aablm Dalıda YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak kabul edlmştr. Başka Doç. Dr. Mahr KADAKAL Üye Yrd. Doç. Dr. Şerfe BÜYÜKKÖSE Üye Yrd. Doç. Dr. Saadet ARSLAN Oay Yukarıdak mzaları, adı geçe öğretm üyelere at olduğuu oaylarım. / /0.. (İmza Yer) Prof. Dr. Nadr DEMİREL Esttü Müdürü I
4 ÖZ G(V,E) graphıı komşuluk matrs; A( G) a ; 0 ; dğer durumlarda şeklde taımlaır. Graphı spektral yarıçapı, komşuluk matrs A(G) e büyük özdeğerdr. Bu çalışmada graphı spektral yarıçapı ç ye sıırlar bulumuş ve bu sıırları br karşılaştırması yapılmıştır. Aahtar kelmeler: Graph, Komşuluk Matrs, Spektral Yarıçap. II
5 ABSTRACT The adacecy matrx of G(V,E) graph s defed as A( G) a ; 0 ; otherwse The spectral radus of G graph s the bggest egevalues of ts adacecy matrx. I ths study, we have foud the ew bouds of the spectral radus of G graph ad ths bouds compare wth the other bouds. Key words: Graph, Adacecy Matrx, Spectral Radus. III
6 ÖN SÖZ Bu çalışmada, graphı spektral yarıçapı ç sıırlar üzerde çalışılmıştır. Çalışmamız 4 bölümde oluşmuştur. Brc bölümde kısaca graph kavramı verlmştr. İkc bölümde graph le lgl temel kavramlar verlmştr. Üçücü bölümde spektral yarıçapı sıırları üzerde durulmuş ve daha öce yapıla çalışmaları etrafıda ye sıırlar tespt edlmştr. Dördücü bölümde öreklerle daha öcek sıırlar le bulua ye sıırları karşılaştırması yapılmıştır. Kayakça da bu çalışmada kulladığımız kayakları yaı sıra Graphı Spektral Yarıçapı le lgl tespt edebldğmz tüm çalışmalara yer verlerek bu kouda yapılacak çalışmalar ç zeg br lteratür oluşturulmuştur. Graphı Spektral Yarıçapı İç Sıırlar koulu yüksek lsas tezm hazırlamasıda öer ve katkılarıı yaı sıra değerl zamaıı hç esrgemeye, blgsde ve tecrübesde yararladığım daışma hocam Yrd. Doç. Dr. Şerfe BÜYÜKKÖSE ye, destekler ve yardımlarıı esrgemeye AEÜ Fe Edebyat Fak. Matematk Bölümü hocalarıma ve her zama yaımda ola eşm Havva BOZDAYI ya teşekkürlerm suarım. Şubat 0 Kırşehr Koray BOZDAYI IV
7 İÇİNDEKİLER DİZİNİ ONAY... I ÖZ... II ABSTRACT... III ÖN SÖZ... IV İÇİNDEKİLER DİZİNİ... V TABLOLAR DİZİNİ... VI ŞEKİLLER DİZİNİ... VII SİMGELER VE KISALTMALAR... VIII. GİRİŞ.... GRAPH KAVRAMI, BAZI ÖZEL GRAPHLAR VE GRAPH İLE İLGİLİ MATRİSLER Graph İzole Nokta Dögü Bast Graph Regüler (Düzel) Graph Tam Graph İk Parçalı Tam Graph (K m, ) Star (Yıldız) Graph Ağaç Graph Komşuluk Matrs Laplaca Matrs Spektral Yarıçap Laplaca Spektral Yarıçap GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İLE İLGİLİ TEOREMLER... 0 ÖRNEKLER... 7 KAYNAKLAR... 3 ÖZGEÇMİŞ V
8 TABLOLAR DİZİNİ Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo Tablo VI
9 ŞEKİLLER DİZİNİ Şekl.. Graph... Şekl.. G Graphı... 4 Şekl.. Graphda İzole Nokta... 4 Şekl. 3. Graphda Dögü... 5 Şekl. 4. Bast Graph... 5 Şekl. 5. Regüler (Düzel) Graph... 5 Şekl. 6. K 5 Tam Graphı... 6 Şekl. 7. K,3 İk Parçalı Tam Graph... 6 Şekl. 8. K,5 Star (Yıldız) Graph... 6 Şekl. 9. Ağaç Graph... 7 Şekl. 0. Graphı Komşuluk Matrs... 7 Şekl.. Graphı Laplaca Matrs... 8 Şekl.. Graphı Spektral Yarıçapı... 8 Şekl. 3. Graphı Laplaca Spektral Yarıçapı... 9 VII
10 G V E K K m, K, A(G) L(G) D(G) : Graph : Noktalar kümes : Kearlar kümes SİMGELER VE KISALTMALAR : oktalı tam graph : İk parçalı tam graph : Star graph : G graphıı komşuluk matrs : G graphıı Laplaca matrs : G graphıı köşege matrs d; d(v ) : v oktasıı dereces ( G) : G graphıı spektral yarıçapı (e büyük özdeğer) ( G) : G graphıı Laplaca spektral yarıçapı d X D R m N(v ) : Ortalama derece : Maksmal özvektör : Mmum derece : Maksmum derece : Dameter :. satır toplamı :. oktaı komşu dereceler ortalaması : v oktasıı komşu oktaları kümes VIII
11 BİRİNCİ BÖLÜM. GİRİŞ Graph Teors lk olarak 736 yılıda İsvçre l matematkç Leoardo Euler Kögsberg Köprü problem çözmes le ortaya atıldı. Sorak yüzyıl boyuca üzerde herhag br çalışma yapılmaya teor, 847 yılıda G. R. Krchhoff u (84 887) Ağaç Teors Elektrk Devrelere Uygulaması başlıklı çalışması le yede güdeme geld. Buda o yıl kadar sora A. Cayley (8 895) C H + Doymuş Hdrokarbo İzomerler Sııflaması çalışması sırasıda ağaç kavramıı keşfett. Krchhoff ve Cayley le ayı zamalarda graph teors ç k ayrı klometre taşı kodu. Bu klometre taşlarıda brcs br harta üzerde, brbrlere sıır komşusu ola ülkeler farklı reklerle boyaarak brbrlerde ayrılması ç dört reg kullaımıı yeterl olduğuu göstere Dört Rek Varsayımıdır. Dört rek varsayımı lk kez A. F. Möbus ( ) tarafıda 840 yılıda verdğ br ders sırasıda ortaya atılmıştır. Bu varsayım 879 yılıda Cayley Proceedgs of the Royal Geographc Socety adlı dergde yaptığı makale le çok ble br problem durumua geld. İkc klometre taşı se Sr W. R. Hamlto ( ) tarafıda gelştrle br bulmaca yardımıyla kodu. Bu bulmaca, her köşese düyaı 0 öeml şehr yerleştrldğ tahtada, düzgü br -yüzlüde (her br yüzü düzgü br beşge ola 0 köşel, her br köşede 3 ayrıtı brleştğ çokyüzlü) oluşmaktaydı. Burada hedef; yüzlüü kearları kullaılarak her br şehrde br defa geçmek koşuluyla 0 şehr çere br tam tur yapmaktı. Bu emekleme döem br yarım yüzyıllık duraklama döem zled. Bu döem souda 939 yılıda D.Kög kedde öcek çalışmaları derleyerek kou hakkıdak lk ktabı yayıladı. İzleye 30 yıl boyuca teork ve uygulama alaıda kouyu çere çok yoğu çalışmalar yapıldı. Güümüzde de hale yukarıda sözü edle çözülmüş ya da çözülmemş problemler fades ve çözümü alamıda pek çok çalışma yapılmaktadır. So o yıllık peryotta se ye graph teor kullaılarak, Krptograf, Blşm ağı sstemler ve elektrok, mekak sstemler vb. koularıda gerekl çalışmalar
12 yapılmış olup, hale teork matematksel kavramlar (özellkle cebrsel koular) üzerde, adı geçe uygulama alalarıa adaptasyolar yapılmaktadır. [5] İk ese arasıda dama br lşkde söz etmek mümküdür. Bu lşk eseler boyları, ağırlıkları, koumları, büyüklükler rekler v.s hakkıda olablr. Sözgelm ller arasıda komşuluk lşks ele alalım. Bu komşuluk lşksde her br l br okta le temsl edelm. Eğer herhag k l brbr le komşu se bu oktaları br çzg le brleştrelm. Komşu değllerse oktaları brleştrmede öylece bırakalım. Öreğ; Kırşehr, Nevşehr, Kırıkkale ller ele alalım. Kırşehr; Kırıkkale ve Nevşehr le komşu fakat, Kırıkkale ve Nevşehr brbrler le komşu olmadığıda bu lşk aşağıdak şeklde gösterlr. Kırşehr Kırıkkale Nevşehr Şekl.. Graph İşte bast olarak graph yukarıdak gbdr. Burada okta sayısı artablr. Bu oktalar br çzg le brleştrlerek br lşk var alamıa gelr. Çzgler boyları, şekl ve koumu öeml değldr. Spektral graph teors uzu br geçmşe sahptr. Uzu yıllar öce graphları komşuluk matrsler çözümlemek ç matrs teors ve leer cebr kullaılırdı. Kullaıla cebrsel metotlar regüler ve smetrk graphları ele almak açısıda oldukça etkldr. Br graphı öz değerler çalışılması matematğ dğer alaları le zeg bağlatılar oluşturur. Oldukça öeml br bağlatı, spektral graph teors ve dferasyel geometr arasıda etkleşmdr. Spektral Rema geometr ve spektral graph teors arasıda lgç br bezerlk de vardır.
13 Spektral graph teors matematğ dışıda dğer alalarda da uygulamaları vardır. Kmyada; özdeğerler moleküller kararlılığı le brleştrleblr. Buu yaısıra graph spektral, teork olarak fzk ve kuatum mekağ çeştl problemler de ortaya çıkarır. Spektral graph teors cebrsel kısmı le lgl olarak br hayl çalışmalar yapılmıştır. Cebrsel kısımla lgl çalışmalar 980 l yıllarda ortaya çıkmıştır. Yapıla çalışmalarda amaç, geel graphlar ç e yakı ya da dğer deyşle daha yakı sıır bulmaktır. Yapıla bu çalışmalar ışığıda bazı temel taım ve kavramlar le brlkte graphlar ç komşuluk matrs taıtılmış olup graphları spektral yarıçapları ç kullaışlı bazı teorem ve souçlar verlmştr. 3
14 İKİNCİ BÖLÜM. GRAPH KAVRAMI, BAZI ÖZEL GRAPHLAR VE GRAPH İLE İLGİLİ MATRİSLER.. Graph [] V, oktalar kümes ve E, kearlar kümes olmak üzere G=(V,E) yapısıa graph der. Noktada çıka kear sayısıa oktaı dereces der ve d(v) le gösterlr. Örek. Noktalar kümes V={,,3,4,5} ve kearlar kümes E={(,), (,4), (,5), (,3), (,4), (,5), (3,4), (4,5)} ola br G=(V,E) graphı aşağıdak gbdr. 3 ve y brleştre kear ç yazılablr. 5 4 Şekl.. G Graphı.. İzole Nokta [6] Graphda br başka okta le bağlatısı ve kearı olmaya oktalara zole okta der. 5 (zole okta) 4 3 Şekl.. Graphda İzole Nokta 4
15 .3. Dögü [6] Başlagıç ve btş oktaları ayı ola kearlara dögü der. b a c (dögü) d Şekl. 3. Graphda Dögü.4. Bast Graph [7] Yösüz ve dögü çermeye graphlara bast graph der. 4 3 Şekl. 4. Bast Graph 5.5. Regüler (Düzel) Graph [7] Bütü oktalarıı dereceler ayı ola graphlara der Şekl. 5. Regüler (Düzel) Graph 5 5
16 gösterlr..6. Tam Graph [8] Her oktası dğer oktalara br kear le bağlı ola graphlardır ve K şeklde Şekl. 6. K 5 Tam Graphı.7. İk Parçalı Tam Graph (K m, ) [8] G=(V,E) graphıı oktalar kümes; br kearı bağlaya k okta farklı alt kümeler elemaı olacak şeklde V V V parçalaışıa sahp se G graphıa k parçalı graph der. V V Şekl. 7. K,3 İk Parçalı Tam Graph.8. Star (Yıldız) Graph [8] İk parçalı tam graph da m= se; bu grapha star graph der. Şekl. 8. K,5 Star (Yıldız) Graph 6
17 .9. Ağaç Graph [6] İk oktası arasıda tek br yol ola grapha der Şekl. 9. Ağaç Graph der ve gösterlr..0. Komşuluk Matrs [] G(V,E) graphıda k oktayı bağlaya br kear varsa bu k oktaya komşu şeklde taımlaır. şeklde gösterlr. Br G graphıı komşuluk matrs A(G) le A( G) a ; 0 ; dğer durumlarda Komşuluk matrs her br satırıı toplamı o oktaı dereces verr. Örek A( G) := Şekl. 0. Graphı komşuluk matrs.. Laplaca Matrs [] G=(V,E) graphıı Laplaca matrs d( v ) ; L( G) l - ; ve 0 ; dğer durumlarda şeklde taımlaır. Laplaca matrs satır ve sütu toplamı 0 dır. 7
18 şeklde de taımlaablr. L(G)=D(G)-A(G) Örek 3. Şekldek G graphıı Laplaca matrs bulalım L( G) Laplaca Matrs := Şekl.. Graphı Laplaca matrs.. Spektral Yarıçap [4] A(G) komşuluk matrs e büyük özdeğere spektral yarıçap der ve ( G) şeklde gösterlr. Örek 4. Komşuluk matrs özdeğerler =-,79 =-,73 = 0 3 = 0, =, A( G) Şekl.. Graphı spektral yarıçapı := ( G) = 5 =,6855 (spektral yarıçap).3. Laplaca Spektral Yarıçap [6] L(G) Laplaca matrs e büyük özdeğere Laplaca spektral yarıçap der ve ( G) şeklde gösterlr 8
19 Örek 4: L( G) Laplaca Matrs := Şekl. 3. Graphı Laplaca spektral yarıçapı özdeğerler = = = = = = = ( G) = 7 =6,605 (Laplaca spektral yarıçap) 9
20 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM 3.GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İLE İLGİLİ TEOREMLER Lemma 3.. [9] G, bast, bağlatılı, oktalı, okta dereceler sırasıyla d,d,,d ola br graph olsu. Eğer X x x x (,,..., ) T G maksmal özvektörü se; dr. İspat: Açık olarak x d x (3.) x a x,,..., dr. Burada x a x d x olur. Teorem 3.. [9] G, bast, bağlatılı, regüler olmaya, oktalı, oktalarıı dereces d,d,,d ola maksmum derecel, mmum derecel br graph olsu. G ortalama dereces d le gösterelm. Ya d d dr. Eğer X x x x (,,..., ) T G maksmal özvektörü se; x ( d )( ) max (3.), x ( )( d ) dr.eştlğ olması ç gerek ve yeter şart 0 k ve 0 l poztf tamsayıları ç V dek her br okta V ve V de sırasıyla k ve k oktaya komşu; V dek her br okta sırasıyla V ve V de l ve -l oktaya komşu olacak şeklde V V V parçalaışa sahp olmasıdır. İspat: Geellğ bozmaksızı x x... x kabul edelm. Lemma 3. de yazarız. Bezer şeklde; (3.3) ( ) x x d x ( d ) x ( d ) x 0
21 x d x d x d x (3.4) ( ) ( ) ( ) ( ) elde edlr. (3.3) ve (3.4) de olur. Böylece (3.5) ( d )( ) ( x ) x ( d )( ) ( x ) x x ( d )( ) x ( )( d ) dr. (3.) de eştlğ olduğuu kabul edelm. Bu durumda (3.3) ve (3.4) fadesde de eştlk olur. Böylece d ç x x ve d ç x x olur., V V d V V d : ve V V V olsu. Bu : durumda, eğer V \( V V) olacak şeklde oktalar varsa bu taktrde d ve d olur. Buda dolayı x x ve x x olur. Bu da x x... x olmasıı sağlar. Böylece G düzeldr. Bu da çelşkdr. Üstelk V ç x x ve V T T T ç x x dr. Burada X ( xe, xe ) ve A AG ( ) A A A matrs V V V parçalaışıa karşılık gelr. Burada e uygu boyutta lerde oluşa vektördür. eştlğde elde ederz. Dğer tarafta dr. Böylece ve A( G) x x x A e x A e x e x A e x A e x e A e A e e ve A e A e e x x Ae e e ke x x
22 x x Ae e le x x elde ederz. Böylece V dek her br okta V ve V de sırasıyla k ve k oktaya komşu ve V dek her br okta V ve V de sırasıyla l ve l oktaya komşudur. Terse olarak ; z k l z kl k ( ) ( )( ) 0 deklem sağlaya e büyük kök olsu. Bast br hesaplamayla elde ederz. Burada ( k)( l) ( k)( l) (3.6) T T T y ( y e, y e ) ve A AG ( ) A V parçalaışıa karşılık gels. Burada y A A k y k dır. Bazı hesaplamalar ve (3.6) le A( G) y y buluruz. Böylece y, G spektral yarıçapıa karşılık gele maksmal özvektörü olur. Burada; elde edlr. Dğer tarafta ve y y k k V ( k) V ( l) d V V ( l) ( k) V V ( l) ( k) olduğu kolayca görülür. ı taımıda ( )( k) ( )( l) elde edlr. ( d )( ) k ( k)( ) ( )( d ) l ( )( k) Böylece (3.) de eştlk buluur.
23 taktrde; Teorem 3..[4] G, bast, bağlatılı, regüler olmaya br graph olsu. Bu dr. (3.7) İspat: X ( x, x,..., x ) T G ya karşılık gele maksmal özvektörü ve x x... x ; p, q ç d ve d olsu. p q A( G) x x x a x x p p (3.8) q q (3.9) x a x x (3.8) ve (3.9) da x x x (3.0) x x x p q olur. Böylece (3.7) elde edlr. Souç 3..[9] G, bast, bağlatılı, regüler olmaya graph olsu. (3.7) fadesde eştlk varsa (3.) dr. İspat: (3.7) de eştlk varsa (3.8), (3.9) ve (3.0) da eştlk vardır. Kolayca görülür k olur. Burada stee souç elde edlr. Souç 3..[5] G yarı-düzel graph olsu. (3.7) fadesde eştlğ olması ç gerek ve yeter şart G yarı-regüler(düzel) graph olmasıdır. Ya, G k parçalı ve yarı regüler br graph olur. 3
24 İspat: Geellğ bozmaksızı X ( x, x,..., x ) T a karşılık gele G e büyük özvektörü olsu. ( x x... x ) Ayrıca (3.7) de eştlk olsu. V V : d = V V d : se V ve V, V br parçalaışıdır. Bu durumda G br yarı-düzeldr. Ayrıca (3.8)-(3.0) fadelerde eştlk mevcut olur. Bu taktrde V ç x =x ve V ç x =x dr. Üstelk V ç se x =x dr. Bu da G k parçalı graph olmasıı gerektrr. Böylece G, sem-regüler graphdır. Terse y (,...,,,..., ) T sem-regüler graphı ya karşılık gele maksmal özvektörü olduğuda dr. Souç 3.3.[3] G, bast, bağlatılı, regüler olmaya graph olsu. (3.) (3.7) de daha y olması ç gerek ve yeter şart ( )( d ) ( d) ( d ) olmasıdır. İspat: Bast br hesaplama le souç kolayca görülür. (3.) Teorem 3.3.[9] G, bast, bağlatılı, regüler olmaya oktalı graph ve D, G dameter (k komşu okta arasıdak maksmum yol) olsu. Bu taktrde; dr. İspat: X ( x,..., x ) D ya karşılık gele ormalleştrlmş ya (3.3) x ola maksmal özvektör olsu. Böylece T x x A( G) x dx x x ( x x ) 4
25 p ve q G de x max x ; p x m x ; q olacak şeklde k okta olsu. p de q ya uzuluğu l ola p t0, t,..., t l q ola br yolu vardır. l D dr. Bu durumda; l l Cauchy-Schwarz eştszlğde x x ( x x ) x x t t t t p q 0 0 l x x ( x x) l l t t ( x ) 0 p x q olur.dğer tarafta (3.7) de x x p q x x x x x p q p p p olur. Üstelk x olduğuda x p olur. Böylece olur. Bu da steedr. ( xp xq) l D Teorem 3.4.[0] G, bast, bağlatılı, oktalı, düzel olmaya graph se dr. ( ) ( ) (3.4) İspat: G, düzel olmadığıda D ve olup dolayısıyla Teorem 3.3 ü uygulamasıyla görülür. Lemma 3.. [] X x x... x olacak şeklde X ( x, x,..., x ) T IR olsu. Böylece her bağlatılı graph ç 5
26 xx ( 3.5) dr. Eştlk ç gerek ve yeter koşul X ya karşılık gele özvektör olmasıdır. İspat: A smetrk olduğuda Av v olacak şeklde br v v v,,..., ortaormal vektörlere sahptr. Bu durumda her br X ( x, x,..., x ) T ç x= c v c v... cv ve sabtler vardır. Böylece;... c c c x olacak şeklde c, c,..., c x x T x Ax, c c v Ac v T c c v T v, c eştlk ç gerek ve yeter koşul c ; x v dr Lemma 3.3.[] M=(m ), x tpde drgeemeye egatf olmaya br matrs, spektral yarıçapı ( M ) ve R (M) de M. satır toplamı olsu. R (M) = m Bu durumda; m R M : ( M) max R M : (3.6) dr.üstelk M satır toplamlarıı eşt olmadığıda bu eştszlk daha da kuvvetl (<) hale gelr. Lemma 3.4. [5] G, k parçalı graph ve V U W olsu. Eğer her br u U oktaı dereceler ortalaması m ve herbr w W okta dereceler ortalaması m se bu durumda; dr. ( G) m. m 6
27 İspat: ( G),A(G) e büyük özdeğer olsu. Bu durumda ( G), M=K - (D - A(G)D)K ı da e büyük özdeğerdr. Burada K ve D sırasıyla köşege elemaları oktaları dereceler ortalamasıı karekökü ve köşege elemaları oktaları dereceler ola köşege matrsler olmak üzere, olur. Burada m d ;, U m d m d M ( m ) ;, W m d 0 ; aks halde d ; m d ve x max x ; k G m. m elde edlr. Eğer Lemma 3.3 M üzere uygulaırsa Teorem 3.5.[5] G bast, bağlatılı graph ve ( G) de spektral yarıçap se ( G) max m. m :,, (3.7) dr. Bu eştszlkte, eştlğ olması ç gerek ve yeter şart G bütü oktalarıı derece ortalamalarıı eşt ola br graph ya da ayı küme çersdek derece ortalamaları eşt k parçalı graph olmasıdır. İspat: X=(x,, x ) T ; D(G) - A(G) D(G) ( G) özdeğere karşılık gele özvektörü olsu. Ayrıca öz elemalarıda br mesala ve dğerler de de küçük yada eşt olsu. Ya x = ve k ç 0 dr. olsu. x max x : D(G) - A(G)D(G) matrs (,) elemaı şekldedr. Bu durumda; k x k d ; d 0 ; dğer durumlarda { D(G) - A(G) D(G) } X = ( G) X (3.8) 7
28 yazablrz. Bu fade. eştlğ dx k k ( G) x : ya ( G) m x k d şekldedr. (3.8) fades. eştlğ; (3.9) şekldedr. (3.9) ve (3.0) de elde edlr. Böylece ; dx k k ( G) x : ya ( G) x m (3.0) k d G m G x m m,,, G m m G max mm :,, olur.(3.7) fadesde eştlğ olduğuu kabul edelm. O halde bütü eştszlkler eştlk hale döüşür. Özellkle (3.9) da olacak şeklde k ç xk x elde edlr. Ayrıca (3.0) de k olacak şeklde k ç x k= dr. olduğuda.durum: x, V k, x olsu. Eğer V V(G) se G bağlatılı k r p ve p q olacak şeklde r p oktaları vardır. Böylece ve de dx ( G) xr ; r m dr dx ( G) xp ; p m d p r p ( G) mrmp elde edlr. Bu durumda (3.7) dek eştlk elde edlr. Böylece V = V(G) ve G de bütü oktaları dereceler ortalaması eşt br graphdır. 8
29 . Durum: x olsu. Bu takdrde; komşuluğudak k lar ç ya k N () G ç xk ve k NG() ç x xk, k, k dır. U k x W k x x seçelm. Böylece ; N ( ) U ve N ( ) W G dır. Ayrıca; herhag br r N ( N ( )) kümes ç ve r p olacak şeklde br p N () oktası vardır. Böylece; olur. (3.9) kullaılırsa G elde edlr. Ayrıca; olduğuda G G G G dx k k x x ve ( G) x ; p k m k d p p p p G G G m m m m G mm p xr dr. Böylece N ( N ( )) U olur. Bezer br düşüceyle; N ( N ( )) W olduğu da gösterlr. Bua devam edlerek G bağlatılı graph olduğuda U ve W kısıtlamış alt graphlar olmak üzere V U W yazılablr. Böylece G k parçalıdır. Üstelk U dak ve W dek her br oktaı derece ortalaması ayıdır. Terse; eğer G bütü oktalarıı dereceler ortalaması eşt br graph se bu durumda eştlk sağlaır. G, V U W olacak şeklde k parçalı graph olsu. Öylek U veya W dek ayı küme çersdek k oktaı derece ortalaması eşt se Lemma 3.4 kullaılarak; (3.7) fadesde eştlğ olduğu gösterlr. p p G G Lemma 3.5.[4] q,q,,q poztf sayılar ve bazı p,p,, p reel sayıları ç; p p p... p p m max q q q... q q dr. Her k tarafta da eştlğ olması ç gerek ve yeter şart olmasıdır. p q ( 3.) oraıı eşt 9
30 Lemma 3.6.[4] G, oktalı, e kearlı bast bağlatılı br graph olsu. ve sırasıyla G oktalarıı dereceler maksmumu ve mmumu olsu. Eğer A(G) spektral yarıçapı ( G) se bu takdrde; ( G) e ( ) ( ) (3.) dr. Ayrıca (3.) fadesde eştlğ olması ç gerek ve yeter şart G regüler graph veya br star graph olmasıdır. İspat: A, A(G) matrs. satırıı ve d de. satır toplamıı gösters. X= (x,, x ) T, A(G) ( G) özdeğere karşılık gele brm uzulukta özvektörü olsu. =,,, ç X(); a =0 olacak şeklde X x bleşe 0 la yer değştrmes soucu elde edle vektör olsu. Bu durumda; olduğuda A(G)X= ( G) X A X() = A X= ( G) x elde ederz. Cauchy-Schwartz eştszlğde =,,., ç; ( G) x A X ( ) A X ( ) d x : olur. Bu eştlkte toplam alıırsa; ( G) d x : x d : d m x [ e d ( d ) ] x e ( ) ( ) dx ( x kullaırsak) e ( ) ( ) (3.3) (3.4) olur. Şmd (3.) de eştlğ olduğuu kabul edelm. Bu takdrde yukarıdak bütü eştszlkler, eştlk olmak zorudadır. Özellkle (3.3) de V ( G) e ( ) ( ) d m e d ( d ) ç 0
31 elde edlr. Bu sebeple V, ç ya d =- ya da d = dır k bu ya G düzel (regüler) graph olmasıı ya da G her br oktasıı dereces ya ya da - ola k derecel br graph olmasıı gerektrr. Eğer > se; dx (3.5) elde ederz. Lemma 3.5 ve (3.5) kullaılarak d =d = =d elde edlr. Eğer > se G br regüler graph olur. Böylece G br regüler graph ya da br star graph dır. Terse eğer G regüler graph veya star graphsa eştlk sağlaır. taktrde Souç 3.4.[4] G, oktalı, e kearlı, bast, bağlatılı graph olsu. Bu ( G) e (3.6) dr. Eştlğ olması ç gerek ve yeter şart G K,- star graph veya K tam graph olmasıdır. Teorem 3.6.[9] V k s ve V k alt okta kümes le k,...,,...,,,...,,...,,..., olacak şeklde G= (V,E) br graph ayı komşuluk kümese sahp olsu. Bu takdrde G e az k- tae 0 özdeğere sahptr. (k-) özvektör de (, -, 0,..,0) T, (, 0, -, 0,..,0) T,., (, 0,.,-,0,.) T şekldedr. 3 k İspat: X=(x,.,x ) T, A(G) özdeğere karşılık gele özvektörü olsu. Böylece x = {x ; } =,,., dr. 0 özdeğere; (, -, 0,..,0) T, (, 0, -, 0,.,0) T,., (, 0,.,-,0,...0) T (3.7) 3 k özvektörler karşılık geldğ kolayca görülür.
32 Teorem 3.7.[4] G, br oktalı ve e büyük dereces ola bast br graph olsu. Bu taktrde; ( G) dr. Burada d = max{d k ; ( d ) ( d ) 4( d ) 4C 8C k }; C le arasıdak ortak komşu sayısıdır. (3.8) Teorem 3.8. [7] Eğer A br reel smetrk matrs se, o zama A ı bütü özdeğerler reeldr. İspat: İlk olarak heme hatırlatalım k; eğer z a b se, o zama zz ( a b)( a b) a b dr. Buda başka x kompleks bleşelere sahp şeklde br vektör se, o zama x le verlr. Böylece; x x x.. x T T x x x x xx xx... xx yazarız ve açık olarak eğer x br sıfır vektörü değlse, o zama T x x br poztf reel sayıdır. A br reel smetrk matrs ve x 0 olmak üzere Ax x olduğuu varsayalım. Bua göre; x x x... x T x Ax T x x yazarız. Dğer tarafta Ax br vektör olarak göz öüe alıarak T T x Ax ( Ax) x
33 yazablrz. Böylece aşağıdak fadey yazablrz. T T T T T T x x x Ax ( Ax) x x A x x Ax Halbuk; d. Dolayısıyla; yazarız. Dğer tarafta; Ax T x x x T x x T x x T x x T olduğu açıktır ve x 0 olduğuda x x 0 dır. Böylece yazarız. Bu se ı reel olduğuu gösterr. Taım 3.. [0] Br A Hermt matrs ç Ax, x Rx ( ) (3.9) xx, fadese Raylegh oraı der. Teorem 3.9. [] (Raylegh-Rtz) A matrs... özdeğerlere sahp -kare br Hermtye matrs olsu. x ( x 0) ç x T x x T Ax x T x T x Ax T max max x Ax (3.30) x0 T T x x x x max fadeler sağlaır. m T x Ax T m m x Ax (3.3) x0 T T x x x x Teorem 3.0. [] (Gersgor) A a, - kare matrs ç R '( A) a (3.3), olmak üzere A ı bütü özdeğerler z : z a R '( A) (3.33) 3
34 kümes çdedr. Taım 3.. [] A a M m, ve B b M m, matrsler Hadamard çarpımı (Schur çarpımı) şekldedr. A B a. b M m, üzere Taım 3.3. [7] F, br csm ve M ( F ), matrsler kümes göstermek M : M ( F) IR N şeklde taımlaa döüşüm aşağıdak şartları sağlarsa o zama bu döüşüme matrs ormu der ve matrs ormu A M ( F) ç M ( A) A şeklde gösterlr. M ) ( ) N A M F ç A 0 se A 0 ve A 0 A 0 dır. N M ) ( ) N A M F ve F ç A A dır. M ), ( ) N3 A B M F ç A B A B dr. M ), ( ) N4 A B M F ç AB A B dr. Eğer sadece N M N M ve M N 3 aksyomları sağlaırsa, o zama bu orma geelleştrlmş matrs ormu der. Eğer N M M N N 3 M ve M N 4 aksyomlarıı heps sağlaırsa bua da matrs ormu der. Bu taım ayı zamada m dkdörtge matrsler ç de geçerldr. Şmd bz G graphıı A(G) komşuluk matrs, taımlayacağımız k matrs Hadamard çarpımı şeklde yazmaya çalışacağız. Taım 3.4. Bast bağlatılı br G graphı ç (,-,0) matrs B(G) ve (-,0) matrs C(G) olmak üzere; ; B( G) b - ; 0 ; dğer durumlarda ve 4
35 şekldedr. C( G) c ; 0 ; dğer durumlarda Lemma 3.7.[] G graphıı (,-,0) matrs B(G) le (-,0) matrs C(G) Hadamard çarpımı, A(G) komşuluk matrse eşttr. Ya dr. İspat : taımıda açıktır. A( G) B( G) C( G) (3.34) A(G) komşuluk matrs taımı ve Hadamard çarpımıı şekldedr. Lemma 3.8. [] Hadamard çarpım le orm arasıdak bağıtı A B A B Teorem 3.. G spektral yarıçapı olmak üzere p ( d) d ( p ) (3.35) edlr. İspat : Norm le spektral yarıçap arasıdak bağıtıda aşağıdak eştlk elde max A( G) A( G) B C B C p p p p b c p p b c p p ( d) d p ( d) d 5
36 Souç 3.5. G spektral yarıçapı olmak üzere d (3.36) dr. İspat: Norm le spektral yarıçapı taımı kullaılarak A( G) d elde edlr. 6
37 Örek DÖRDÜNCÜ BÖLÜM ÖRNEKLER 4 A( G ) 0 := A(G) özdeğerler ; , , , Tablo 4.. Örek A( G ) := A(G) özdeğerler ; , , 0., 0., , Tablo 4. 7
38 Örek A( G ) := A(G) özdeğerler; , , , , , , , , Tablo
39 Örek A( G ) := A(G) özdeğerler; , , , , , , , , Tablo
40 Örek A( G ) := A(G) özdeğerler; , , , -., , , , , Tablo
41 Örek A( G ) := A(G) özdeğerler; , , , , , ,.6498, Tablo
42 KAYNAKLAR. Body, J. A.; Murty, U. S. R. Graph Theory wth Applcatos, Macmlla Co., New York, Bruald, R. A.; Hoffma, A. J. O the spectral radus of (0,) matrx, Lear Algebra. Appl. 65, (985), Chetkovc, D.; Powlso, P.; Smc, S. Egespaces of graphs, Cambrdge Uversty Pres Coab, S. M.; Gregory, D. A.; Nkforov, V. Extreme egevalues for oregular graphs, J. Comb. Theory Ser.B. (006), do: /. ctb. 5. Das Ch, K.; Kar, P. Some ew bouds o the spectral radus of graphs, Dscrete Math. 8, (004), Destel, R. Graph Theory Electroc edto 005, Sprger-Verlag Hedelberg, (005), New York. 7. Godsl, C.; Royle, G. Algebrac Graph Theory, Sprger-Verlag, Gregory, D. A.; Herstkowtz, D.; Krklad, S. J, The spread of the spectrum of a graph, Lear Algebra. Appl , (00), Hog, Y. A boud o the spectral radus, Lear Algebra Appl. 08, (988), Hog, Y.; Shu, J. L.; Kufu Fag, A sharp upper boud of the spectral radus of graphs, J. Comb. Theory Ser. B. 8, (00), Hor, R.; Johso, C. R. Matrx Aalyss, Cambrdge Uversty Pres, New York, Lu, B.; She, J.; Wog, X. O the largest egevalue of o-regular graphs, Joural of Combatoral Theory,Seres B 97(007) Lu, B.; L, G. A ote o the largest egevalue of o-regular graphs, Electroc Joural of Lear Algebra. Appl. 7, (008), Papedeck, B.; Recht, P. O maxmal etres the prcpal egevector of graphs, Lear Albegra. Appl. 30, (000), Sara, M.S. Graph teors bazı mühedslk uygulamaları Balıkesr Üv. Yüksek Lsas Tez, (008) 6. Stevaovc, D. The largest egevalue of oregular graphs, Joural of Combatoral Theory, Seres B.9, (004),
43 7. Taşcı D. Leer Cebr Gaz Ktabev (005) Akara. 8. Vetkovç, D. M. C.; Doop, M.; Sachs, H. Spectral of Graphs, Academc Press, Sa Dego, Zhag, D. Egevectors ad egevalues of o-regular graps, Lear Algebra. Appl. 409, (005), Zhao, S. Q.; Hog, Y. O the bouds of maxmal etres the prcpal egevector of symmetrc oegatve matrx, Lear Algebra. Appl. 340, (00),
44 ÖZGEÇMİŞ yılıda Kırşehr de doğdu. İlkokulu Yeşlyurt, ortaokulu Kale, lsey Kırşehr Edüstr Meslek Lses de btrd. 989 yılıda, İöü Üverstes Fe-Edebyat Fakültes Matematk Bölümüü kazadı. 994 yılıda ayı bölümde mezu oldu. Ayı yıl Erzca ı Terca lçes Yatılı İlköğretm Bölge okulu, 996 Mucur lses, 996 Kırşehr Mehmet Akf Ersoy lses ve 000 yılıda tbare de Kırşehr lsesde çalışmaktadır. Hale Kırşehr Lses de matematk öğretme olarak görev yapmaktadır. 34
değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıRANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras
RANKI OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI Reports Of Free Groups Otomorfzm Rak Le Algebras Özge ÖZTEKİN Matematk Aa Blm Dalı Name EKİCİ Matematk Aa Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada,
DetaylıBR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR
BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes,
DetaylıÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR
ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ BĠR GRAFIN TERS WIENER ENERJĠSĠ VE TERS WIENER-ESTRADA ĠNDEKSĠ Sez ÇĠZMECĠ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Matemat Aablm Dalı OCAK-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BĠLDĠRĠMĠ
DetaylıFilbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices
lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Sülema Demrel Üverstes B Türe E Sarııar e Blmler Esttüsü Dergs - (00 - lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Bahr TÜREN E SRIPINR Sülema Demrel Üverstes
DetaylıYER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.
YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
DetaylıBAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *
BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
DetaylıDeğişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ
Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde
DetaylıZaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term
DetaylıTOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR
TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
Detaylı1. GAZLARIN DAVRANI I
. GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak
Detaylıİki veri setinin yapısının karşılaştırılması
İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu
DetaylıSOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ
ÇÖZÜMLÜ PROBLEMLERLE SOYUT CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ PROF. DR. MEHMET ERDOĞAN Beyket Üverstes Fe-Edebyat Fakültes Matematk-Blgsayar Bölümü YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN YILMAZ Beyket Üverstes Fe-Edebyat Fakültes
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRAFLAR ÜZERİNDE YENİ KIRCHHOFF YAPILARININ TANITILMASI Betül ACAR YÜKSEK LİSANS TEZİ Matemat Aablm Dalı Şubat-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu
DetaylıMERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle
DetaylıTümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...
MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız
DetaylıBir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm
Br Alışverş Merkezde Hzmet Sektörü Đç E Kısa Yol Problem le Br Çözüm Pıar Düdar, Mehmet Al Balcı, Zeyep Örs Yorgacıoğlu Ege Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr Yaşar Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr par.dudar@ege.edu.tr,
DetaylıGiriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:
Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,
DetaylıGenelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine
Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı
DetaylıÖnceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan
III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda
Detaylı(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.
Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit
DetaylıSayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç
Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu
Detaylı1. GRUPLAR. 2) Aşağıdaki kümelerin verilen işlem altında bir grup olup olmadığını belirleyiniz.
Sorular ve Çözümleri 1. GRUPLAR 1) G bir grup olmak üzere aşağıdaki eşitlikleri gösteriiz. i) e G birim elema olmak üzere e 1 = e. ii) a G olmak üzere (a 1 ) 1 = a. iii) a 1, a 2,, a G içi (a 1 a 2 a )
Detaylı= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
DetaylıKUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.
İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest
DetaylıAES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör
AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GENELLEŞTİRİLMİŞ -ORADAM DİZİSİ ve MATRİS TEMSİLLERİ Yas YAZLIK DOKTORA TEZİ Matemat Aablm Dalı Mart-03 KONYA er aı Salıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezde bütü
DetaylıİÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...
İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
DetaylıBir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu
Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler
Detaylı6. NORMAL ALT GRUPLAR
6. ORMAL ALT GRUPLAR G br grup ve olsun. 5. Bölümden çn eştlğnn her zaman doğru olamayacağını blyoruz. Fakat bu özellğ sağlayan gruplar, grup teorsnde öneml rol oynamaktadır. Bu bölümde bu tür grupları
DetaylıÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ
03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak
Detaylı) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit
Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e
DetaylıBASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI
Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam
DetaylıProblem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ
PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisa 2010 LİSE - PROBLEMLERİ c Copyright Titu Adreescu ad Joatha Kae Çeviri. Sibel Kılıçarsla Casu ve Fatih Kürşat Casu Problem 1 m ve aralarıda asal pozitif tam sayılar
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıLİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2
LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık
DetaylıTahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması
. Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve
DetaylıBÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)
BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou
DetaylıİDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)
T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ (IDEAL PRODUCTS) 070216013 TUĞBA ÖZMEN 080216038 AYŞE MUTLU 080216064 SEVİLAY HOROZ Nil ehri, Düyaı e uzu ehridir (6.650
DetaylıYILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak
YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes
Detaylı(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü
FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERS NOTLARI Hazırlaya: Pro.Dr. Orha ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI I/II. LİNEER
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıBAĞINTI VE FONKSİYON
BAĞINTI VE FONKSİYON SIRALI N-Lİ x, x, x,..., x tae elema olsu. ( x, x, x,..., x ) yazılışıda elemaları sırası öemli ise x, x, x,..., x ) e sıralı -li deir. x, x, x,..., x ) de ( x (, x, x ( x, ) sıralı
DetaylıTUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi
TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,
DetaylıMATEMATİK ÖĞRETMENİ ALIMI AKADEMİK BECERİ SINAVI ÇÖZÜMLERİ
MTEMTİK ÖĞRETMENİ LIMI KDEMİK EERİ SINVI ÇÖZÜMLERİ SÜLEYMNİYE EĞİTİM KURUMLRI MTEMTİK ÖĞRETMENİ LIMI KDEMİK EERİ SINVI ÇÖZÜMLERİ SORULR. li ile etül ü de içide buluduğu 4 erkek ve 6 bayada oluşa bir grupta
Detaylıf n dµ = lim gerçeklenir. Gösteriniz (Bu teorem Monoton yakınsaklık teoreminde yakınsaklık f n = f ve (f n ) monoton artan dizi
4.2. Pozitif Foksiyoları İtegrali SOU : f ), M +, A) kümeside bulua foksiyoları mooto arta dizisi ve h.h.h. f = f ise f dµ = f dµ gerçekleir. Gösteriiz Bu teorem Mooto yakısaklık teoremide yakısaklık yerie
DetaylıORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ
ORTALAMA EŞĐTSĐZLĐKLERĐNE GĐRĐŞ Lokma Gökçe Olimpiyat problemlerii çözümüde eşitsizlik teorisi öemli bir yer tutar. Baze bir maksimum miimum değer problemide, baze bir geometrik eşitsizlik kaıtıda, baze
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
DetaylıTABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME
6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve
DetaylıBÖLÜM 2 OLASILIK TEORİSİ
BÖLÜM OLSILIK TEORİSİ İstatstksel araştırmaları temel koularıda br souu öede kes olarak blmeye bazı şasa bağlı olayları (deemeler) olası tüm mümkü souçlarıı hag sıklıkla ortaya çıktığıı belrleyeblmektr.
DetaylıIII.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)
III.4. YÜKSEK MEREBE AYLOR MEODLARI Saısal tekkler amacı mmum çaba le olablğce uarlı aklaşımlar ele etmektr. Bu eele çeştl aklaşım ötemler vermllğ karşılaştıracak br krtere gereksm varır. İlk ele alıacak
Detaylı18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005
8.6 Professor Strag FİNAL 6 Mayıs 25 ( Pua) P,..., P R deki oktalar olsu. ( ai, ai2,..., a i) P i i koordiatlarıdır. Bütü P i oktasıı içere bir cx +... + cx = hiperdüzlemi bulmak istiyoruz. a) Bu hiperdüzlemi
DetaylıHĐPERSTATĐK SĐSTEMLER
HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,
Detaylıİleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455
İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj
DetaylıÇUKUROVA ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ
ÇUKUROVA ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ Dyae YAŞAR SONLU DÖNÜŞÜMLER YARIGRUBUNDA ÇARPANLARA AYIRMA MATEMATĐK ANABĐLĐM DALI ADANA, 2009 ÖZ YÜKSEK LĐSANS TEZĐ SONLU DÖNÜŞÜMLER YARIGRUBUNDA
Detaylı2.2. Fonksiyon Serileri
2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m
DetaylıFEN VE MÜHENDİSLİKTE MATEMATİK METOTLAR
FE VE MÜHEDİSLİKTE MTEMTİK METOTLR 3. KİTP MTRİS CEBİRİ f 70 İÇİDEKİLER I. MTRİS CEBİRİ ) Matrsler ve Elemaları B) İşlemler C) İk Özel Matrs D) Dyagoal Matrsler E) İz ve Determat F) Bazı Matrs İşlemler
Detaylı1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1
ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm
DetaylıTÜME VARIM Bu bölümde öce,kısaca tümevarım yötemii, sorada ÖYS de karşılamakta olduğumuz sembolüü ve sembolüü ele alacağız. A. TÜME VARIM YÖNTEMİ Tümevarım yötemii ifade etmede öce, öerme ve doğruluk kümesi
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp
DetaylıTÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**
D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ
Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).
DetaylıKİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri
Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.
Detaylı6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI
6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay
Detaylı+ y ifadesinin en küçük değeri kaçtır?
PROBLEMLER: 9 Sıavı 5 a, a, a,..., a Z, 0 a k olmak üzere, 95 sayısı faktöriyel tabaıda 5. k 95 = a+ a.! + a.! +... + a.! biçimide yazılıyor. a kaçtır? (! =...( ) ) 0 ( B ) ( C ) ( D ) ( E ). Bir ABC üçgeide
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri
DetaylıPOLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ
POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı
DetaylıPOLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,
POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep
GENEEŞTİRİMİŞ UANIK KÜMEER Mehme Şah Gazaep Üverses, Maemak ölümü, 27310, Gazaep ÖZET: u çalışmada öcelkle P ( br al ale olarak buludura bulaık kümeler GF ales br halka olarak yapıladırılmaka ve bu yapıı
DetaylıH.L.Royde Real Aalysis çeviri ve düzeleme Prof.Dr.Hüseyi Çakallı Kısım Bir Reel Değişkeli Foksiyolar Teorisi Prof.Dr.Hüseyi Çakallı 3 H.L.Royde Real Aalysis çeviri ve düzeleme Prof.Dr.Hüseyi Çakallı Reel
DetaylıSAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.
SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER 9- Döemi Karma Eğitim Ders Notları Doç. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı
TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve
DetaylıDiziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV
Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı
DetaylıKİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar
DetaylıAçık Artırma Teorisi Üzerine Bir Çalışma
Kocael Üerstes Sosyal Blmler Esttüsü Dergs (4) 27 / 2 : 5-77 Açık Artırma Teors Üzere Br Çalışma Şeket Alper Koç Özet: Bu çalışmada haleler üzere teork r araştırma yapılacaktır. Belrl arsayımlar altıda
DetaylıBÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER
BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii
DetaylıLİNEER CEBİR DERS NOTLARI. Ayten KOÇ
LİNEER CEBİR DERS NOTLARI Aye KOÇ I MATRİSLER I.1. Taım F bir cisim olmak üzere her i = 1,2,..., m, j = 1,2,..., içi aij F ike a11 a12... a1 a21 a22... a 2 M M... M am1 am2... am (1) şeklide dikdörgesel
DetaylıPAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ. Mühendislik Fakültesi, Makine Mühendisliği Bölümü. Zekeriya Girgin DENİZLİ, 2015 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI
PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ Mühedlk Fakülte, Make Mühedlğ Bölümü Zekerya Grg DENİZLİ, 05 OTOMATİK KONTROL DERS NOTLARI Ööz Mühedlkte vermeye başladığım Otomatk Kotrol der daha y alaşılablme ç bu otlar hazırlamaya
Detaylı0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322
Bölüm 3. İkici Mertebede Lieer ve Sabit Katsaılı Diferesiel Deklemler 4 3. Geel Taımlar ( ) ( ) ( ) a ( ) + a ( ) + a ( ) +... + a ( ) + a ( ) = f ( ) () 0 şeklideki bir deklem. mertebede lieer deklem
DetaylıIŞIĞIN KIRILMASI. 1. Ortamların kırılma indisleri n K. , n M. , n L. arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir. > n L. > n K. n M. > n M. n L. n K.
BÖÜ ŞĞ RAS AŞTRAAR ÇÖZÜER ŞĞ RAS Ortamları kırılma dsler,, arasıdak lşk aşağıdak gbdr 9 > > > > > > 6 0 > > > > > > 7 > > > > > > 0 7 0 0 > > > > > 76 OPTİ 7 0 0 > > > > > > 0 θ θ > > > > > > 9 0 O > >
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
DetaylıYüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi
Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN
DetaylıMatematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2
Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü
DetaylıAsimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri
Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık
DetaylıTEZ ONAYI Eda YAZAR tarafıda hazırlaa Fuzzy Topolojk Gruplar adlı tez çalışması 22/07/2008 tarhde jür tarafıda oy brlğ le Akara Üverstes Fe Blmler Est
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ FUZZY TOPOLOJİK GRUPLAR Eda YAZAR MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA 2008 Her hakkı saklıdır TEZ ONAYI Eda YAZAR tarafıda hazırlaa Fuzzy Topolojk
DetaylıÖrnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1
Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault
DetaylıTÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2
l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı
Detaylı