Akış Şifrelerinde Tasarım Teknikleri ve Güç İncelemesi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Akış Şifrelerinde Tasarım Teknikleri ve Güç İncelemesi"

Transkript

1 Akademk Blşm 07 - IX. Akademk Blşm Koerası Bldrler Ocak - Şubat 007 Dumlupıar Üverstes, Kütahya Akış Şrelerde Tasarım Tekkler ve Güç İcelemes M. Tolga Sakallı, Erca Buluş, Adaç Şah, Fatma Büyüksaraçoğlu Blgsayar Mühedslğ Bölümü Mühedslk Mmarlık Fakültes Trakya Üverstes, 00, Edre tolga@trakya.edu.tr, ercab@trakya.edu.tr, adacs@trakya.edu.tr, buyuksaracoglu@trakya.edu.tr Özet: Smetrk şreler blg güvelğ sağlamasıda öeml rol oyarlar. Bu şreler blok ve akış şreler olmak üzere k aa kategorye ayırablrz. Bua ek olarak güvel şreler tasarlamak krptoloj e öeml kousudur. So zamalarda blok şreler le lgl olarak güvelğ daha y alaşıldığı gözlemektedr. Dğer yada, akış şreler esk popülerlğ kaybetmşlerdr. Buu soucu olarak 004 yılıda daha güçlü akış şre gelştrmek ve akış şrelere esk popülartes tekrar kazadırmak amacıyla estream projes başlatılmıştır. Bu çalışmada ye akış şreleme tasarım tekkler ve estream projes kapsamıda bu şrelere karşı bazı öeml saldırı tpler celemştr. Bua ek olarak bu çalışma akademk camada akış şreler üzere devam ede çalışmaları yöüü bulmaya amaçlamaktadır. Aahtar Kelmeler: Akış Şreler, Tasarım Tekkler, Akış şrelere karşı Saldırılar Abstract: Symmetrc cphers are very mportat or provdg ormato securty. These cphers ca be categorzed to two groups whch are block cphers ad stream cphers. I addto, cryptology s related wth desgg secure cphers. I the last ew years, the securty o block cphers seems to better uderstood. O the other had, stream cphers have lost ther old popularty. As a cosequece, a project called estream whch ams stroger stream cphers to be developed ad to rega stream cphers old popularty has bee lauched 004. I ths study, we eame ew stream cphers desg techques ad some cryptaalytc attacks vew o estream project. I addto, we am to d out the drecto o outgog researches o stream cphers academc commuty. Keywords: Stream Cphers, Desg Tecques, Cryptographc Attacks agast Stream Cphers.. Grş Şreleme yötemler ve bu yötemlere karşı yapıla saldırılar sayısal ver korumasıda ya da güvel br şeklde letlmesde kullaıla şreleme algortmalarıı tasarımıda ve bu algortmaları güvelklerde öeml br yer teşkl etmektedr. Şreleme algortmaları, br aahtar yardımıyla, sayısal ver alaşılmaz hale döüştürülmes şlem gerçekleştrrler. Br şreleme algortması kullaılarak gerçekleştrle şreleme şlem soucuda elde edle şrel met aahtar blmede deşre edlememeldr. Şreleme algortmalarıı temelde smetrk, asmetrk ve hash algortmaları olmak üzere üç 65 gruba ayırablrz. Bularda smetrk şreleme algortmaları se blok ve akış şreleme algortmaları olmak üzere k gruba ayrılablr. Blok şreleme algortmaları kökler Shao u [] ortaya koyduğu karıştırma ve yayılma tekklerde almaktadır ve sabt uzuluktak ver bloklarıı şreleme şleme tab tutarlar. Karıştırma şrel met ve açık met arasıdak lşky gzlemey amaçlarke, yayılma açık metdek zler şrel metde sezlmemes sağlamak ç kullaılır. Blok şreler tasarımıda karıştırma ve yayılma, sırasıyla yer değştrme ve doğrusal döüşüm şlemler le gerçekleştrlr. Bu tp şreleme algortmalarıda SPN (Substtuto Permutato Networks ve Festel olmak üzere k temel tasarım mmars

2 Akış Şrelerde Tasarım Tekkler ve Güç İcelemes M. Tolga Sakallı, Erca Buluş, Adaç Şah, Fatma Büyüksaraçoğlu vardır ve blok şreleme algortmalarıa örek olarak AES (Advaced Ecrypto Stadard [] verleblr. İkc kategorye at smetrk şreleme algortmaları ola akış şreler se açık met br karaktere br seerde zamala değşe br şreleme oksyou kullaarak açık met karakterler ayrı ayrı şreler. 949 da Shao tek kullaımlık şertler (oe-tme pad aahtarı rastlatısal olma ve br kerelğe kullaılma şartları le koşulsuz güvel olduğuu göstermesde sora bu şrelerde e öeml kısıtlama olarak aahtar uzuluğuu mesaj uzuluğua eşt olması gerekllğ olarak ortaya çıkmıştır. İşte akış şreler br aahtarla üretec besleyerek mümkü olduğu kadar uzu peryotlu ve rastlatısal gözüke aahtar dzler üretmey amaç edr ve elde ettğ aahtarı açık metle şreleme oksyoua sokarak şrel met elde eder. Akış şrelere örek olarak RC4 [] ve SEAL [4] verleblr. Dğer yada krptaalz, krptograk yapıları kırılmasıda kullaıla tekkler çalışılması alamıa gelmektedr ve kısaca şre kırma blmdr. Br şre gücü değerledrlrke geellkle geş arama saldırısı (ehaustve key search br kıstas olarak karşımıza çıkmaktadır. Geş aahtar arama saldırısı k bt aahtara sahp br şre ç olası tüm aahtarları, k, deedkte sora alamlı mesaj elde edlp edlmemese göre aahtarı elde etme yötemdr. Krptograk yapıları kırılması yetyle gelştrle saldırılarda saldırı yapıla krptosstem bldğ kabul edlr (Kerckhos u presb ve bua ek olarak br krptossteme saldırablmek ç sahp oluması gereke verler vardır. Bu sahp olua verlere göre saldırı modellerde br seçleblr. Bu saldırı modellerde e yaygı olaları şulardır: Sadece şrel met saldırısı; Düşma şrel met dzse sahptr, Ble açık met saldırısı; Düşma açık met dzse ve Tek Kullaımlık Şert: Mesaj btler M m, m,..., ms ve aahtar btler K k, k,..., ks olmak üzere şrel met c m k,,.., s şeklde gösterldğ gb aahtar btler le açık met btler mod toplamı yada XOR şlem soucu elde edlr. 66 buları şrel met dzse sahptr, Seçlmş açık met saldırısı; Düşma br açık met dzs seçeblr ve buları şrel metler oluşturablr, Seçlmş şrel met saldırısı; Düşma br şrel met dzs seçeblr ve buları açık metler oluşturablr. Yukarıdak saldırı modellere bakıldığıda modeller pratkte uygulaablrlğ kolay olada zor olaa doğru sıralamıştır. Bu saldırı modellerde e gerçekç ola model sadece şrel met saldırısıdır. Dğer saldırı modeller gerçekte br şre dereceledrlmesde br ölçüt teşkl etmektedr. Öreğ seçlmş açık met saldırısıa karşı dayaıklı br şre dayaıklı olmayaa göre daha güvel olacaktır. Ek olarak pratkte mümkü olmayacak saldırı modeller kullaılması belk de güvelğ hç br zama spatlaamayacak br şreye br güvelk payı ekleyeceğ uutmamak gerekr. Acak buu yaıda eğer br şre sadece şrel met saldırısıa karşı çok gerçekç br saldırı model dayaıklı değl se keslkle zayı br şredr [5]. Bu çalışmada smetrk şreleme algortmalarıı br kategors ola ve şreleme algortmaları çdek e hızlı algortmalar olarak ble akış şreler güç celemes gerçekleştrlmştr. Özellkle so yıllarda popüler ola bazı tasarım tekkler le saldırı yötemlere değlmş ve bu şreleme algortmalarıı tasarım prespler gttğ yö belrlemeye çalışılmıştır. Bua ek olarak blok şreleme algortmalarıda oturmuş ola acak akış şrelerde belrl olmaya tasarım prespler sııladırılması da gerçekleştrlmştr.. Akış Şreler Akış şreler daha öcede de bahsedldğ gb açık met br karaktere br seerde zamala değşe br oksyo uygulayarak açık met karakterler ayrı ayrı şreler [6]. Akış şreler eşzamalı ve eşzamasız olmak üzere temelde kye ayrılırlar. Eşzamalı akış şrelerde aahtar dzs, açık met ve gzl aahtarda bağımsız olarak üretlr. Her k şreleme tp de

3 solu durum otomatıdır acak eşzamasız akış şrelerde aahtar dzs, sabt uzuluktak br öcek şrel metler ve aahtarı br oksyou le elde edlr. Bu şreleme algortmalarıda eşzamasız akış şrelerde şreleme v şrel met sembolüe bağlı olduğu ç br letm hatası durumuda v sembol sora şre tekrar eş zamalaması mümkü olacaktır. Böyle br durum söz kousu olduğuda ötek v sembol hatalı olacaktır. Ya hata yayılması eşzamalı şrelere göre kötüdür. Acak eş zamalama düşüüldüğüde eşzamasız şreler eşzamalı olalara göre daha ydr. Eşzamalı şrelerde eş zamalama tekrar sağlaamaz. Temelde bakıldığıda akış şreler doaım ve yazılım uygulamaları ç gelştrlmş akış şreler olmak üzere k arklı kategorye ayrılablr. Doaım tabalı gelştrle akış şreler yapıtaşları olarak doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcılar (Lear Feedback Sht Regsters gösterleblr. Buu ede olarak doaımsal uygulamalardak uygulukları, üretle ser geş peryoda sahp olması ve y statstksel özellkler göstermes verleblr. Doğrusal ger beslemel saklayıcılarda k doğrusallığı yok edlmes ç boole oksyoları kullaılarak elde edle Doğrusal Olmaya Brleşm Üreteçler (Nolear Combato Geerators ve Doğrusal Olmaya Fltre Üreteçler (Nolear Flter Geerators akış şreler k arklı tasarım yötem temsl eder. Doğrusal Olmaya Brleşm Üreteçler brde azla doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcıı br boole oksyou le brleşmde meydaa gelrke Doğrusal Olmaya Fltre Yaklaşımıda br tae doğrusal ger beslemel saklayıcı kullaılır. Dğer yada Doğrusal Olmaya Fltre Yaklaşımı, F w geşletlmş csm kullaa ve yazılım yoluyla tasarlaa akış şrelerde tasarım ç etk br yoldur. Buu ede olarak F w üzere taımlaa maksmum uzuluklu doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcıları ötelemes yazılımda oldukça malyetl olması gösterleblr [7]. Ye doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcı temell akış şreler dğer br kategors de saat kotrollü üreteçlerdr. Bu Akademk Blşm 07 - IX. Akademk Blşm Koerası Bldrler Ocak - Şubat 007 Dumlupıar Üverstes, Kütahya 67 tür şrelerdek tasarım elseesde saat vuruşlarıı sayısıı düzesz syaller kullaarak kotrol etme kr vardır. Saat besleme syal br doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcı olableceğ gb şre dğer çsel br yapısı da olablr. Bu metotla doğrusal ger beslemel saklayıcıları çıkışıda k doğrusallığı yok edlmes amaç edlr. Dğer tasarım mekazmalarıda br de doğrusal olmaya durum kullaa mekazmalardır. Bu mekazmalarda RC4 rastlatısal olarak karıştırma temelldr. Buula beraber doğrusal ger beslemel saklayıcı temell doğrusal olmaya gücellemeye sahp şrelere örek olarak E0 (Bluetooth da kullaıla akış şre [8] verleblr. Bu tür şreler tasarımıda doğrusal ger beslemel saklayıcıı doğrusallığıı yok etmek ç doğrusal olmaya br bellek ekler. Doğrusal ger beslemel saklayıcı tabalı akat doğrusal olmaya durum gücellemese sahp ola dğer mekazmalara örek saat kotrollü üreteçler verleblr. GSM de kullaıla A5 şres [9], alteratl adım üretec ve estream adaylarıda Decm [0], Mckey [] ve POMARANCH [] bu mekaz-malardadır. Bu tasarım mekazmaları dışıda doğrusal ger beslemel saklayıcıları cebrsel saldırılar gb saldırılar karşısıda zayı düşmes br soucu olarak kullaıla doğrusal olmaya ger beslemel saklayıcıları (Nolear Feedback Sht Regsters kullaa şreler de mevcuttur. Bu şrelere örek olarak estream adaylarıda HC 56 [] ve Trvum [4] verleblr. Bu şrelerde HC 56 yazılım tabalı br şre ke Trvum doaım tabalı br şredr. Ye doğrusal ger beslemel saklayıcı türler dışıda blok şreler kullaa ya da blok şre tasarım türüe sahp akış şre türler mevcuttur. Bu şrelere örek olarak estream adaylarıda Phel [5] ve LEX [6] verleblr. Bu şreleme algortmalarıda estream: Akış şreler ç ECRYPT yürüttüğü br projedr. ECRYPT (Europea Network o Ecellece or Cryptology se 004 yılıda başlatıla ve IST (Iormato Socetes Techology le brlkte brleştrlmş 4 yıl süre le avrupadak araştırmacıları blg güvelğ üzere şbrlğ güçledrmek ç kurulmuş seçk br ağdır.

4 Akış Şrelerde Tasarım Tekkler ve Güç İcelemes M. Tolga Sakallı, Erca Buluş, Adaç Şah, Fatma Büyüksaraçoğlu LEX akış şres AES blok şres kullamaktadır. Farklı br tasarım öreğ olarak Salsa0 [7] akış şres 64 byte grşe 64 byte çıkışa sahp br hash oksyoudur. Akış şreler ayrıldığı dğer br kategor de bu şreler word tabalı ya da bt tabalı olup olmamaları le lgldr. Yukarıdak örek verle şrelerde HC 56 word tabalı ke Trvum bt tabalı br akış şresdr.. Akış Şreler ç Öeml Krptograk Özellkler ve Saldırı Tekkler Akış şreler öeml br kısmıda doğrusal ger beslemel saklayıcılarda gele doğrusallığı yok etmek ç boole oksyo-ları kullaılmaktadır. Akış şreler gücü ç öeml boole oksyoları le lgl bazı taımlar aşağıda verlmştr [8]. Taım : Br boole oksyou, F de F ye br harta olarak smledrlr. Krptograde kullaıldığı şekl matematksel yaklaşımda braz değşklk göstermekle beraber br boole oksyouu krptograde kullaıldığı şeklyle k elemaı vardır: 0 ve. Br boole oksyou br doğruluk tablosu (truth table le gösterleblr. Doğruluk tablosu Taım : F de br boole oksyouu temsl etme dğer br yolu da polomsal br gösterm tarzı ola cebrsel gösterm bçmdr (Algebrac Normal Form-ANF. ( adesdek gb gösterleblr. ( (, u u F a 0 a... a... a,..., u ; ( u u F a F a... a u... ( a a... a u ( Taım : Br boole oksyouu cebrsel dereces deg( yada kısaca d le taımlaır. boole oksyouu cebrsel dereces a 0 ANF ormudak 0... termlerde değşke sayısı maksmum ola değerdr. Taım 4: Eğer br oksyouu t grş a ( ( (0. 0, ( , (. bt kombasyou statstksel olarak ba- şeklde sıralaa oksyo değerler göstere br vektördür. Ayı şeklde ˆ ( ( oksyou {,} ğımsız se oksyoua t derecede lt (korelasyo dayaıklı (correlato mmuty sete at br oksyo olmak üzere doğruluk der ve C I (t olarak taımlaır. Dğer br deyşle 4 b olmak üzere grş değşkeler- tablosudak vektörler ( oksyo değerlere karşılık gelyorsa bu tür gösterlme kutup doğruluk tablosu (polarty truth table sm verlr.,..., sabtlerse; r, r t herhag br alt set F : Solu csm F üzere btlk vektör 68 4 β : değşkel tüm boole oksyolar set

5 Akademk Blşm 07 - IX. Akademk Blşm Koerası Bldrler Ocak - Şubat 007 Dumlupıar Üverstes, Kütahya Pr( ( 0 (,..., eştlğe sahp oluruz. r Pr( ( (,..., r yo arasıdak 5 hammg uzaklığı olmak üzere b boole oksyouu doğrusal olmama değer ( adesdek gb verleblr. Taım 5: İk boole oksyouu,, g de elde edle boole oksyouu doğruluk tablolarıı ürüü. g (k vektör arasıda elde edle okta ürüü değl le temsl edls. F üzerde taımlamış br boole oksyouu cebrsel dayaıklılığı (algeb-rac mmuty (AI. g 0 (0,0,...,0 yada (. g 0 yapa F de F ye taımlı g oksyouu e düşük derecesdr.. g 0 (0,0,...,0 olacak şeklde oksyo g ye br bozucusu (ahlator der. A(, tüm bozucularıı set taımlar. Taım 6: Br boole oksyouu doğrusal olmama özellğ e yakı ae oksyoa N m d (,a a Ë U,...,U H m # X (X U X,V { 0, } ( V Taım 7: Br Boole oksyou : F F ç doğruluk tablosudak 0 ları sayısı ler sayısıa eştse boole oksyou ç degel der. Dolayısıyla degel boole oksyouu hammg ağırlığı dr. Akış şrelere karşı değşe ve gelşmekte ola çeştl saldırı tekkler mevcuttur. Bu saldırı tplerde lt saldırıları (correlato attacks doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcıı çıkışı le aahtar dzs arasıda P( u s olacak şeklde br lt olması le açıklaablr ( u doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcıı çıkışı ve s ble ola hammg uzaklığı le temsl edleblr., değşkel tüm boole oksyoları set, Λ b { a0 a a... a; a F, 0 } se ae ( a 0 0 se doğrusal ya. derecede oksyolar set ve d H (, a k oks- 69 aahtar dzs sembolü. Hızlı lt saldırıları se çıkış dzs, doğrusal ger beslemel saklayıcıı durumlarıı br takım doğrusal oksyou le lşkl olmasıı kullaır. Bu saldırılar daha çok doğrusal olmaya brleştrc ve ltre mekazmalarıa karşı mümkü olmaktadır ve doğrusal ger beslemel saklayıcıı ger besleme polomuu seyrek olmaması ve 5 Hammg uzaklığı: ve g olarak smledrle k boole oksyou arasıdak hammg uzaklığı d H (,g, ( ( g( doğruluk tablosuu hammg ağırlığı ya da doğruluk tablosudak ler toplamı olarak ade edlr.

6 Akış Şrelerde Tasarım Tekkler ve Güç İcelemes M. Tolga Sakallı, Erca Buluş, Adaç Şah, Fatma Büyüksaraçoğlu brleştrc oksyouu yüksek lt dayaıklılığıa sahp olması le egelleeblr. Ayrıca brleştrc oksyo olarak degel br boole oksyouu kullaım gerekllğ degel ve yüksek lt dayaıklı br boole oksyou kullama gerekllğ ortaya çıkarmaktadır. Daha öcede de bahsedldğ gb akış şreler klask yapısı brçok doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcıı br boole oksyou le brleştrlmese daya-maktadır. Cebrsel saldırılarda k, k,..., doğrusal ger ( 0 k beslemel öteleyc saklayıcıı başlagıç durumu (tal state ve çıkış ( s 0 arasıda doğrusal olmaya deklemler sstem oluşturulur ve daha sora bu sstem çözülür. ( k0, k,..., k s0 ( U ( k0, k,..., k s ( U ( k,,..., 0 k k s... ( Searyo : (. h 0 olacak şeklde düşük derecel ve sıır olmaya br h oksyou vardır. h( U ( k0, k,.. k 0, ve s 0 ( 0 yada s h( U ( k, k,... k 0. Searyo :. g 0 olacak şeklde düşük derecel ve sıır olmaya br g oksyou vardır. g( U ( k0, k,.. k 0, ve s ( 0 yada s g U ( k, k,... k 0. ( adesdek deklemde U bağlatı oksyouu ya da doğrusal gücelleştrc oksyou, ltre ya da brleştrc oksyou taımlamaktadır. t ç t U doğrusal br oksyo olduğu ç tüm eştlkler derecese eşttr. Buula beraber Meer [9] takp ede searyo le bu deklemler dereces azaltılableceğ göstermştr. 640 Courtos [0] taraıda ortaya koula hızlı cebrsel saldırılar, cebrsel saldırılarda daha etkl olablmektedr. Hızlı cebrsel saldırılarda saldırga doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcıı başlagıç durumu le çıkış oksyouu bazı btler arasıda brlkte lşk kurarak sstem dereces d y azaltmaya çalışır. Çükü cebrsel saldırılar da görülmüştür k cebrsel saldırıları karmaşıklığı aahtar geşlğ le polomsal, deklem sstem dereces d le üssel br lşkye sahptr. Eğer daha düşük derecede ye deklemler bulmak mümkü olursa toplam saldırı aşırı derecede hızladırılablr. Yukarıda alaşılacağı gb cebrsel derece ya da cebrsel dayaıklılık akış şreler tasarımıda öeml br yer almıştır. Dğer yada br boole oksyouu cebrsel dereces le lt dayaıklılık dereces arasıda br ödüleşm (tradeo vardır. cebrsel dereces deg( > olmak üzere değşkel br boo-

7 Akademk Blşm 07 - IX. Akademk Blşm Koerası Bldrler Ocak - Şubat 007 Dumlupıar Üverstes, Kütahya le oksyouu lt dayaıklılığı deg( geçemez [8]. Buda dolayıdır k akış şreler tasarımıda yukarıda bahsedle özellkler ışığıda k arklı yöde gelşme vardır. Bularda brcs bahsedle özellkler doyura çok değşkel boole oksyoları arama, kcs tasarım stratejs değştrme. Bu tasarım stratejlerde lk brleştrc oksyou solu br durum otomatı le değştrmek (Bluetooth ta kullaıla E0 akış şresde olduğu gb. İkcs se doğrusal ger beslemel öteleyc saklayıcı yere doğrusal olmaya öteleyc saklayıcı kullamaktır. Bu tür akış şrelere örek olarak doaım uygulamaları ç öerlmş Trvum şres verleblr. Trvum şres sahte kodu aşağıda verlmştr. Trvum şres 88 btlk başlagıç durumua 80-bt aahtar ve 80-bt IV (tal value- başlagıç değer yükler ve durumu 86, 87 ve 88. btler harç kala dğer btler 0 değere çeklr [4]. Yükleme bttkte sora durum (state aşağıdak sahte kodu verle algortma kullaılarak aahtar bt üretmeye hazır hale getrlr ve daha sora aşağıda verldğ gb bt bt değerler 6 4 olacak N şeklde üretlr. Trvum şres aahtar ürete sahte kodu: 4. Souç Blok şre tasarım tekkler güümüzde alaşılır sevyeye gelmştr. Bu tasarım tekkler kullaarak güçlü şreleme algortmaları tasarlamıştır. Acak ayı şey akış şreler ç söylemek mümkü değldr. Şu aa kadar kırılmamış akış şres yoktur. Ye de bu koudak çalışmalar değer-ledrlmes devam edle estream projes kapsamıda yarışa 4 şre le devam etmektedr. Özellkle blok şrelerde çok daha hızlı ola güvel akış şreler tasarlama kısıtlı kayakları kullaıldığı güvelk gerektre uygulamalar ç öemldr. Buula beraber estream projes kapsamıda yarışa ve başarılı br saldırı gözlemeye şrelerde HC 56 ve Trvum doğrusal olmaya ger beslemel öteleyc saklayıcıları akış şreler tasarımıda öeml br oktaya geldğ de kaıtıdır. Dğer yada şreler statstksel olarak göstereceğ başarım da bu şreler gelecekte güvelk uygulamalarıda varolup olamayacaklarıı gösterecektr. Kayaklar [] C.E. Shao, Commucato Theory o Secrecy Systems, Bell System Techcal Joural, No. 0, pp , 949. or to N do t u t t u s t + t + t t t.u t u t t t ( u,u,...,u9 ( t,u,...,u9 ( u94,u 95,...,u77 ( t,u 94,...,u76 ( u,u,...,u ( t,u,...,u 78 6 ed or u.u [] J. Daeme, V. Rjme, AES Proposal: Rjdael, Frst Advaced Ecrypto Coerece, Calora, 998. [] B. Scheer, Appled Cryptography - Protocols, Algorthms, ad Source code C, Joh Wley & Sos, Ic., d edto, 996. [4] P. Rogaway ad D. Coppersmth, A sotware-optmzed ecrypto algorthm, I Ross Aderso, edtor, Fast Sotware Ecrypto, pages Sprger-Verlag, 994. [5] V. Rjme, Cryptaalyss ad Desg o Iterated Block Cphers, PHd Thess, October 997.

8 Akış Şrelerde Tasarım Tekkler ve Güç İcelemes M. Tolga Sakallı, Erca Buluş, Adaç Şah, Fatma Büyüksaraçoğlu [6] A. Meezes, P. v. Oorschot, ad S. Vastoe, Hadbook o Appled Cryptography, CRC Press, 997. [7] P. Ekdahl, O LFSR Based Stream Cphers, PHd Thess, November 00. [8] Bluetooth S.I.G, Speccato o Bluetooth System, v.., 00. [9] A. Bryukov, A. Shamr, ad D. Wager, Real tme cryptaalyss o A5/ o a PC, Fast Sotware Ecrypto FSE 000 (B. Scheer, ed., Lecture Notes Computer Scece, vol. 978, Sprger-Verlag,, pp. -8, 000. [0] C. Berba, O. Bllet, A. Cateaut, N. Courtos, B. Debraze, H. Glbert, L. Goub, A. Gouget, L. Graboula, C. Lauradou, M. Mer, T. Por ad H. Sbert, The Stream Cpher DECIM, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: [] S. Babbage, M. Dodd, The Stream Cpher MICKEY, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: eu.org/stream. [] C. Jase ad A. Kolosha, The Stream Cpher POMARANCH, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: [] H. Wu, The Stream Cpher HC-56, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: [4] C. De Caère ad B. Preeel, The Stream Cpher Trvum, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: [5] D. Whtg, B. Scheer, S. Lucks ad F. Muller, The Stream Cpher Phel, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: stream [6] A. Bryukov, The Stream Cpher LEX, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: stream. [7] D. J. Berste, The Stream Cpher Salsa0, estream, the ECRYPT Stream Project., 005, avalable at: eu.org/stream. [8] M. T. SAKALLI, Moder Şreleme Yötemler Gücüü İcelemes, Phd Thess, 006. [9] W. Meer, E. Pasalc, ad C. Carlet, Algebrac attacks ad decomposto o Boolea uctos, Eurocrypt 004 (C. Cach ad J. Camesch, eds., Lecture Notes Computer Scece, vol. 07, Sprger-Verlag, pp , 004. [0] N. Courtos, Fast algebrac attacks o stream cphers wth lear eedback, Crypto 00 (D. Boeh, ed., Lecture Notes Computer Scece, vol. 79, Sprger-Verlag, pp ,

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES 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

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, 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

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon 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)

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler 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

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal 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

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= 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)

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman 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

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME 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

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ 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

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN 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

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER 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,

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

Detaylı

RANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras

RANKI 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,

Detaylı

Bir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm

Bir 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,

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin 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

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki 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

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. 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

Detaylı

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Giriş. 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,

Detaylı

ÜS HARİTALAMA TABANLI CEBİRSEL 8-BİT GİRİŞ 8-BİT ÇIKIŞLI S-KUTULARININ SINIFLANDIRILMASI

ÜS HARİTALAMA TABANLI CEBİRSEL 8-BİT GİRİŞ 8-BİT ÇIKIŞLI S-KUTULARININ SINIFLANDIRILMASI ÜS HARİTALAMA TABANLI CEBİRSEL -BİT GİRİŞ -BİT ÇIKIŞLI S-KUTULARININ SINIFLANDIRILMASI 1 Bora Asla, 2 M.Tolga SAKALLI, 3 Erca BULUŞ 1 Kırklarel Üverstes, Lüleburgaz Meslek Yüksekokulu, Lüleburgaz-Kırklarel

Detaylı

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

Yüksek 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,

Detaylı

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Önceki 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

Polinom İnterpolasyonu

Polinom 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

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş 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

Detaylı

HĐPERSTATĐK SĐSTEMLER

HĐPERSTATĐK 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,

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ 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

Detaylı

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*

BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* Costructo O Probablty Desty Fucto For The Relablty Block Dagram

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. 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

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir 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

Detaylı

BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2

BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2 BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ M.Em ÖNCÜ, Yusuf CALAYIR ocume@dcle.edu.tr, ycalayr@frat.edu.tr Öz: Çalışmada, betoarme yapıları Türk Deprem Yöetmelğde (ABYYHY,998) verle talep

Detaylı

(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü

(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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı 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

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı

YÖNEYLEM 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

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik 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

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

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

Detaylı

Filbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices

Filbert 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

Detaylı

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Đst201 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

Detaylı

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Doç. 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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 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

Detaylı

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

REGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri 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

Detaylı

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı

Servis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı Servs Yöledrmel Sstemlerde Güve Yayılımı Mahr Kutay, S Zafer Dcle, M Ufuk Çağlaya Dokuz Eylül Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, İzmr Boğazç Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü, İstabul Dokuz Eylül

Detaylı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

LİNEER 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

Detaylı

KUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.

KUVVET 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

Detaylı

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract

Tuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

BAZI 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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı 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.).

Detaylı

BÖLÜM 2 OLASILIK TEORİSİ

BÖLÜM 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.

Detaylı

YILLIK 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 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

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(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

Detaylı

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri

Operasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ayça Hatce TÜRKAN GÜVENİLİRLİK ANALİZİNDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL DAĞILIM MODELLERİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 007 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış

TEZ ONAYI Nur ÇELİK tarafıda hazırlaa ANOVA Modellerde Çarpık Dağılımlar Kullaılarak Dayaıklı İstatstksel Souç Çıkarımı ve Uygulamaları adlı tez çalış ANKARA ÜNİVERSİTESİ EN BİLİERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ ANOVA MODELLERİNDE ÇARPIK DAĞILIAR KULLANILARAK DAYANIKLI İSTATİSTİKSEL SONUÇ ÇIKARIMI VE UYGULAMALARI Nur ÇELİK İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 0

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE 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

Matematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2

Matematik 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

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

İleri 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.

Detaylı

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ

İSTATİSTİK. Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özkan GÖRGÜLÜ İSTATİSTİK Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Arş.Gör. Özka GÖRGÜLÜ Tavsye Edle Kayak Ktaplar Her öğrec keds tuttuğu düzel otlar.. Akar, M. ve S. Şahler, (997). İstatstk. Ç.Ü. Zraat Fakültes Geel Yayı No: 74, Ders

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 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

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-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

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ 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.

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1

ĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1 ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ

Detaylı

HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI

HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI Hızlı Evrmsel Eyleme İç Yapay Sr Ağı Kullaılması HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 006 CİLT SAYI 3 (-8) HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI Abdurrahma HHO Dekalığı Havacılık

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-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

Detaylı

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine

Bir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine Br Telekomükasyo Problem Matematksel Modellemes Üzere Urfat Nuryev, Murat Erşe Berberler, Mehmet Kurt, Arf Gürsoy, Haka Kutucu 2 Ege Üverstes, Matematk Bölümü, İzmr 2 İzmr Yüksek Tekolo Esttüsü, Matematk

Detaylı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

TABAKALI 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

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB 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

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları

Detaylı

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI

İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve

Detaylı

IŞIĞIN 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.

IŞIĞIN 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 > >

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BAZI DAĞILIMLAR İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK VE FARKLI KAYIP FONKSİYONLARI ALTINDA BAYES TAHMİN EDİCİLERİNİN PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Gülca GENCER

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede

Detaylı

Yapı ve LQR kontrol sisteminin birleşik optimum tasarımı

Yapı ve LQR kontrol sisteminin birleşik optimum tasarımı tüdergs/d mühedslk Clt:5, Sayı:, Kısım:, 89-97 Nsa 6 Yapı ve LQR kotrol sstem brleşk optmum tasarımı Mehmet BOZCA *, Ata MUĞAN İÜ Maka Fakültes, Maka Mühedslğ Bölümü, 4464, Gümüşsuyu, İstabul Özet Bu çalışmada,

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik 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

Detaylı

GENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep

GENELLEŞTİRİLMİŞ 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

Detaylı

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Veri Önişleme. Değer Kümeleri. Veri Nedir? Nitelik Türleri. Konular

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Veri Önişleme. Değer Kümeleri. Veri Nedir? Nitelik Türleri. Konular 0 Koular VERİ MADENCİLİĞİ Ver Öşleme Yrd. Doç. Dr. Şule Güdüz Öğüdücü Öşleme y Taıma Bezerlk ve farklılık Ver Nedr? eseler ve eseler telklerde oluşa küme kayıt (record), varlık (etty), örek (sample, stace)

Detaylı

III.4. YÜKSEK MERTEBE TAYLOR METODLARI. ( t)

III.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

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini 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

Detaylı

Tümevarım_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+...

Tümevarım_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

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER

DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ 4. TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI. Ünite: 4 DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ. Doç. Dr. Yüksel TERZİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER TAŞINMAZ GELİŞTİRME Üte: DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ Doç. Dr. üksel TERZİ TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ ÜKSEK LİSANS PROGRAMI İÇİNDEKİLER.1. GİRİŞ.. DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ..1. Değşm Geşlğ... Kartller Arası fark... Ortalama

Detaylı

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

TÜREV 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*

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR

GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR T.C. AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRAPHIN SPEKTRAL YARIÇAPI İÇİN SINIRLAR Koray BOZDAYI YÜKSEK LİSANS TEZİ MATEMATİK ANABİLİM DALI KIRŞEHİR 0 T.C. AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ

Detaylı