Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler (EE 506) Ders Detayları

Transkript

1 Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler (EE 506) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Kodu Saati Uygulama Saati Laboratuar Kredi AKTS Saati Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler EE 506 Her İkisi Ön Koşul Ders(ler)i EE 350, MATH 276 Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli İngilizce Zorunlu Bölüm Dersleri Fen Bilimleri Yüksek Lisans Yüz Yüze Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Tartışma, Soru-Yanıt, Uygulama-Alıştırma

2 Dersin Koordinatörü Dersin Öğretmen(ler)i Yrd. Doç. Dr. Fatma Çalışkan Doç. Dr. Reşat Özgür Doruk Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersin amacı mühendislikte kullanılan temel sayısal yöntemlerin tekrarını yapmak ve mühendislik araştırmalarında yararı olacağı bilinen ileri düzeyde sayısal yöntemleri öğretmektir. Bu ders lisansüstü eğitim görmekte olan öğrencilere, differansiyel denklemlerin sayısal çözümü, optimizasyon ya da istatistiksel analiz yöntemleri gibi elektrik ve elektronik mühendisliğinde lisansüstü düzeyde yapılan araştırmalarda sıklıkla karşılaşılan karmaşık problemleri çözebilme yeteneği kazandırmaktır. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; - Doğrudan ya da özyinelemeli (iteratif) yöntemlerin doğrusal denklem sistemlerinin çözümüne uyarlayabilme - İstatistiksel yöntemleri kullanma ve uygulayabilme - İç Değerleme (Interpolasyon) ve Dış Değerleme (Ekstrapolasyon) yoluyla genel bir fonksiyona polinom kestirimi yapabilme - Sayısal yöntemlerle doğrusal dönüşümleri gerçekleştirebilme - MATLAB yazılımını kullanarak sayısal yöntemleri gerçekleştirebilme - Optimizasyon yöntemlerini kullanabilme ve gerçekleştirebilme

3 Dersin İçeriği Mühendislikte kullanılan kök bulma ve sayısal entegrasyon gibi temel sayısal analiz yöntemlerinin gözden geçirilmesi, sabit ve kayar noktalı (fixed and floating point) işlemler ve hata standardları, tek ve çok boyutlu iç ve dış değerleme, doğrusal denklemlerin sayısal çözümleri, sayısal optimizasyon teknikleri, en az karesel (least squares) değerler yöntemleri, istatistiksel (Monte-Carlo) yöntemleri, doğrusal dönüşümlerde sayısal yaklaşımlar (Karhunen-Loeve, Ayrık Fourier Dönüşümü), Tüm bu uygulamalrı MATLAB ortamında gerçekleştirilmesi. Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular Ön Hazırlık 1 MATLAB yazılımına giriş ve yazılımın kullanımına ilişkin temel kurallar 2 Temel sayısal analiz yöntemlerinin gözden geçirilmesi (kök bulma ve sayısal entegrasyon vb.) 3 Temel sayısal analiz yöntemlerinin gözden geçirilmesi (kök bulma ve sayısal entegrasyon vb.) 4 Sabit ve kayar noktalı (fixed and floating point) işlemler, IEEE kayar-nokta standardları, hata yayılması, ilkel işlemlerde ileri hata incelemesi 5 İç Değerleme ve Dış Değerleme (doğrusal ve polinomlu tek ve çok boyutlu interpolasyon) -

4 6 Cebirsel doğrusal denklemlerin sayısal çözümleri 7 Cebirsel doğrusal denklemlerin sayısal çözümleri 8 Ara Sınav (MATLAB değerlendirmeside içeriyor) 9 Optimizasyonda sayısal yöntemler (gradyan (eğim) yöntemi, kısıtlarla ilgili işlemler, Lagrange çarpanları) 10 Optimizasyonda sayısal yöntemler (gradyan (eğim) yöntemi, kısıtlarla ilgili işlemler, Lagrange çarpanları) 11 Veri Modellemesi (En Az Karesel yöntemi) 12 İstatistiksel Yöntemler (Monte Carlo Yöntemleri) 13 Doğrusal Dönüşümler (Karhunen-Loeve Dönüşümü, bağımsız bileşen analizleri) 14 1-D and 2-D Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) 15 Proje sunumları Dönem konularının tekrarı 16 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem konularının tekrarı Kaynaklar Ders Kitabı: 1. Steven Chapra, Raymond Canale, Numerical Methods for Engineers, McGraw-Hill, 6th Edition, F. B. Hildebrand, Introduction to Numerical Analysis, Dover, 2nd Edition, 1987

5 3. H. Mathews, K.D. Fink, Numerical Methods Using Matlab, Pearson, 4th Edition, 2004 Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler Sunum - - Projeler 1 20 Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 2 30 Genel Sınav/Final Juri 1 30 Toplam Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 100

6 Toplam 100 Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri X Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 Matematik, fen bilgisi ve mühendislik bilgilerini ileri düzey sistemlerde uygulama becerisinin kazandırılması. 2 Sinyal işleme, haberleşme ve mikroelektronik uygulamalarına yönelik uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmalarının yapılması. 3 Tasarım ve diğer mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve yetenekleri kullanabilme

7 4 Girişimcilik ve yenilikçilik açısından aktif araştırmacıların yetiştirilmesi. 5 Araştırma sonuçlarını etkin bir şekilde raporlama ve sunma yeteneğinin kazandırılması. 6 Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izleme ve bilgiye erişme performansının artırılması. 7 Profesyonel iş yaşamı ve meslek etiği konularında sorumluluk sahibi olunması. 8 Türkçe ve İngilizce olarak etkin iletişim kurma becerisinin artırılması. 9 Proje yönetimi becerisinin artırılması. 10 Disiplinlerarası alanlarda, ortak proje takımlarında başarıyla çalışma yeteneğinin kazandırılması. ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama Projeler Ödevler

8 Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi Toplam İş Yükü 232