Üç Boyutlu Bilgisayar Grafikleri

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Üç Boyutlu Bilgisayar Grafikleri"

Transkript

1 1. Üç Boyutlu Nese Taımlama Yötemleri Bilgisayar grafikleride üç boyutlu eseleri taımlamak içi birçok yötem geliştirilmiştir. Hagi taımlama yötemi avatajlı olduğu üç boyutlu uygulamaı amaç ve gereksiimleri, modelleme yötemleri ve kullaıla modelleme programıa göre farklılık gösterir. Üç Boyutlu Bilgisayar Grafikleri Şekil 1'de bazı eseler ve poligolarla taımlamış halleri gösterilmektedir. Kullaıla poligo sayısı arttırıldıkça, taımlamadaki hatalar (gerçek ese ile poligolarla taımlamış hali arasıdaki fark) o kadar azalacaktır. Bu tür hataları görsel olarak azaltmak içi Gouraud [3] ve Phog [4] toladırma yötemleri geliştirilmiştir. Nese taımlama yötemlerii iki sııfta icelemek mümküdür: Bu yötemleri ilkide esei iç kısmıı dış ortamda ayıra sıır (esei yüzeyi) taımlaır. Bu yötemi belirgi örekleri arasıda poligosal eseler ve parametrik yüzeyler buluur. İkici yötemde ise esei uzayda kapladığı hacim göz öüde buludurulur ve geellikle bu yötem esei sıır bilgisii uygulama içi yetersiz kaldığı durumlarda kullaılır. 1.1 Poligosal Neseler Poligosal eseler e yaygı kullaıla ese taımlama yötemidir. Poligosal taımlama yötemleride, birbirlerie komşu birçok üç boyutlu poligo esei yüzeyii oluşturur. Poligosal eseleri diğer ese taımlama yötemlerie göre çok daha yaygı olarak kullaılmasıı başlıca edeleri, poligosal taımlama yötemlerii hızlı, kolay ve esek olmasıdır. Acak ayrıtılı bir eseyi taımlamak içi yüksek sayıda poligo kullaılması gerekliliği, poligosal eseleri öemli bir dezavatajdır. Öreği, bir Boeig-777 uçağıı üç boyutlu modeli yaklaşık olarak 500,000,000 adet poligo içerebilir [1]. Bu kadar fazla sayıda poligo ile çalışmak fazla bellek, yüksek işlemci gücü ve hızlı veri yolları gerektirecektir [2]. v 7 Poligosal eseler birbirlerie komşu birçok poligoda oluşturulduğu içi, herhagi bir köşe koordiatı bilgisi birçok poligo tarafıda paylaşılır. Eğer poligolar birbiride bağımsız olarak kabul edilirse, paylaşıla köşeleri koordiatları veri yapısı içide gereği olmadığı halde defalarca saklaır ve gereksiz bellek kullaımı soruuyla karşılaşılır. Bu tür bir sorua ede olmamak içi kullaılabilecek basit yötemlerde birisi, poligosal eseyi saklamak içi kullaılacak veri yapısıı iki ayrı listede oluşturmaktır: Köşe listesi: Köşe listeside, eseyi oluştura poligo köşelerii üç boyutlu koordiatları saklaır. Poligo listesi: Poligo listeside, poligou her köşesi içi okta listesie bir idis (ya da işaretçi) saklaır. Bir küp esesii saklamak içi oluşturula veri yapısı Şekil 2 de gösterilmiştir. Köşe Listesi Poligo Listesi v 3 v 6 v 2 v 0 (-1, -1, -1) v 1 (1, -1, -1) v 2 (1, 1, -1) v 3 (-1, 1, -1) [0, 3, 2, 1] [2, 3, 7, 6] [0, 4, 7, 3] [1, 2, 6, 5] v 0 v 1 v 4 (-1, -1, 1) [4, 5, 6, 7] v 4 v 5 v 5 (1, -1, 1) v 6 (1, 1, 1) [0, 1, 5, 4] v 7 (-1, 1, 1) Şekil 2. Bir küp esesii poligolar (dörtgeler) kullaarak taımlamak içi kullaılabilecek veri yapısı Şekil 1. Poligosal eseler 1.2 Eğriler ve Yüzeyler Ayrıltılı bir eseyi taımlamak içi yüksek sayıda poligo kullaılması gerekliliği, poligosal eseleri e öemli dezavatajıdır. Öreği, basit kahve kupasıı poligosal gösterimi bilerce poligo içerebilir ve kupa üzeride ufak bir değişiklik yapmak

2 Nese Taımlama Yötemleri içi bile birçok koordiatı değiştirilmesi gereklidir. Dolayısıyla, ayrıtılı eseleri gösterimi içi hem daha az bellek ihtiyacı ola hem de modelleme yapa kişiye kolaylıklar sağlayacak daha esek yapılara ihtiyaç duyulur Kapalı ve Parametrik Foksiyolar Eğri ve yüzeyleri taımlamak içi kapalı ya da parametrik foksiyolar kullaılabilir. Kapalı foksiyolara örek vermek gerekirse, düzlemi kapalı formda gösterimi f( x, y, z) = ax+ by+ cz+ d = 0 olarak belirtilirke, küre yüzeyi ise f x y z x y z r (,, ) = + + = 0 olarak belirtilir. Acak kapalı foksiyolar kullaılarak taımlaa yüzeyleri (ya da eğrileri) üzeride bulua oktaları koordiatlarıı hesaplaması zor ve uzu süre işlemler gerektirir. Bazı durumlarda da çözüm imkasız ya da kullaılamayacak derecede karışık olur. Buda dolayı, eğri ve yüzeyleri taımlamak içi parametrik foksiyolar çok daha kullaışlıdır ve daha yaygı olarak kullaılır. Üç boyutlu eğrileri parametrik gösterimide, eğri üzeride bulua oktaları x, y ve z koordiatları, bir diğer u değişkeie bağlı foksiyolar olarak taımlaır: p ( u) = ( x( u), y( u), z( u)) Bu gösterimde u değişkeie parametre, x(u), y(u) ve z(u) deklemlerie de eğrii parametrik deklemleri adı verilir. Parametrik gösterim, eğri üzerideki her oktaı u parametresi ciside hesaplamasıa olaak sağlar. Yüzeyleri parametrik gösterimi ise iki parametreye (u ve v) bağlı olarak belirtilir: katsayılarıı hesaplayacak yötemler geliştirilmiştir. Bu yötemler arasıda e yaygı kullaım alaı bula Beziér eğrileridir Bézier Eğrileri Bu yötem, bir Frasız mühedis ola Pierre Bézier tarafıda otomobil tasarımıda kullamak amacıyla geliştirilmiştir 1. Bézier eğrilerii sahip olduğu özellikler, oları eğri ve yüzey tasarımıda bir hayli kullaışlı ve uygu hale getirmektedir. Ayrıca, Bézier eğrilerii programlaması da oldukça kolaydır. Bu tür özellikleride dolayı, Bézier eğrileri bilgisayar grafikleride yaygı olarak kullaılır. Pierre Bézier, +1 adet p i kotrol oktası tarafıda kotrol edile p(u) eğrisii aşağıdaki gibi taımlamıştır: p( u) = p ibi, ( u) i = 0 Deklemde bulua B i, (u) foksiyou Berstei poliomları olarak adladırılır.! i Bi, ( u) = u (1 u) i!( i)! i Berstei poliomları Bézier eğrilerii temelii oluşturur. Şekil 3 de dört kotrol oktasıa sahip Bézier eğrisii dört Berstei poliomu gösterilmektedir. Berstei poliomları, u parametresii değişik değerleri içi, kotrol oktalarıı Bézier eğrisi üzerideki etkilerii belirtir. İlk kotrol oktasıı (p 0 ) Bézier eğrisie ola etkisi u=0 olduğu zama e üst düzeydedir. Buu yaıda, diğer kotrol oktalarıı (p 1, p 2 ve p 3 ) u=0 olduğu zama eğri üzeride bir etkisi yoktur çükü o kotrol oktalarıa ait Berstei poliomlarıı (B 1,3, B 2,3 ve B 3,3 ) değeri sıfırdır. 1 B 0,3 (u) B 1,3 (u) B 2,3 (u) B 3,3 (u) p ( uv, ) = ( xuv (, ), yuv (, ), zuv (, )) 0 0 u 1 Parametrik eğri ve yüzeyleri taımlaması sürecide, parametrik foksiyo olarak çoğulukla poliomları kullaılması tercih edilir. Her e kadar poliomlar gibi basit foksiyolar kullaılsa da, poliomları katsayılarıı değiştirerek isteile eğrii ya da yüzeyi oluşturulması oldukça zordur. Buu yerie, tasarımcıı belirleyeceği kotrol oktalarıı koordiatlarıa göre parametrik foksiyou Şekil 3. 4 kotrol oktasıa sahip (=3) Beziér eğrisie ait Berstei poliomlarıı grafikleri 1 Bézier eğrileri, Paul de Casteljau ve Pierre Bézier tarafıda birbirleride bağımsız olarak geliştirilmiştir. Paul de Casteljau, geliştirdiği yötemle ilgili tekik raporuu [5] Pierre Bézier de öce yazmış olmasıa rağme, Pierre Bézier kouyla ilgili çalışmalarıı daha öce halka açık hale getirdiği içi bu yötem Bézier eğrileri olarak adladırılmıştır [6].

3 Tüm kotrol oktalarıı az veya çok eğri üzeride bir etkisi vardır. Çükü Berstei poliomlarıı değeri sadece u=0 ve u=1 dışıda sıfırda farklıdır. Kotrol oktalarıı sayısı e olursa olsu bu durum değişmez. Kotrolü geiş çaplı olup, kotrol oktalarıı tüm eğri üzeride etkili olması Bézier eğrilerii dezavatajlarıda birisi olarak kabul edilebilir. Ayrıtılı Bézier eğrilerii taımlamak içi birçok kotrol oktası kullamak mümküdür. Fakat Bézier eğrileride kotrolü geiş çaplı olması ve poliomu derecesi arttıkça matematiksel hesaplamalarıı karmaşıklaşması yüzüde kotrol oktalarıı sayısıı fazla olması tercih edilmez. Buu yerie dört kotrol oktasıa sahip Bézier eğrilerii arka arkaya birleştirilmesiyle daha ayrıtılı eğriler oluşturulur. Bu edede dolayı, kübik Bézier eğrileri (4 kotrol oktasıa sahip Beziér eğrileri) diğer derecede Bézier eğrilerie göre daha yaygı olarak kullaılır. p 1 p Bezier Yüzeyler Üç boyutlu Beziér yüzeylerii (diğer adıyla Beziér yamalarıı) taımlaması içi Beziér eğrilerii gösterimii geelleştirilmesi mümküdür. Matematiksel olarak, üç boyutlu yüzeyler iki eğrii kartezye çarpımıda elde edilebilir. Dolayısıyla, (m+1)(+1) kotrol oktası tarafıda belirtile Beziér yüzeyii gösterimi şöyle olacaktır: m p( uv, ) p B ( ub ) ( v) = i, j i, j, m i= 0 j= 0 Şekil 5 de 16 kotrol oktası ile taımlamış bir Beziér yüzeyi gösterilmektedir. p 00 p 10 p 01 p 20 p 02 p 11 p 03 p 12 p 21 p 13 p 22 p 23 p 32 p 33 p 0 Şekil 4. Bir kübik Beziér eğrisi ve ou taımlamak içi kullaıla dört kotrol oktası Aşağıda kübik Bézier eğrilerie ait Berstei poliomlarıı deklemi gösterilmektedir: p 3 p 30 p 31 B 0,3 1,3 2,3 3,3 = (1 u) B = 3(1 u u) B = u u B (1 ) = u 3 Bua göre, kübik Bézier eğrisii deklemi aşağıdaki gibi olacaktır: P( u) = p (1 u) + p 3 u(1 u) + p 3 u (1 u) + p u Dört kotrol oktasıa sahip Bézier eğrilerii gösterimi üçücü derecede (kübik) bir poliom olmaktadır. Poliomu derecesi her zama kotrol oktalarıı sayısıda bir eksiktir. Şekil kotrol oktasıyla taımlamış üç boyutlu Beziér yüzeyi Beziér eğrileri dışıda yaygı olarak kullaıla diğer yötemler arasıda Hermite, B-Splie, Cardial, Kochaek-Bartels ve Catmull-Rom eğrileri [7] sayilabilir. Ayrica Loop [8], Butterfly [9], Catmull- Clark [10], Doo-Sabi [11] ve 3 [12] gibi yaygı olarak kullaıla yüzey bölümledirme yötemleri de vardır.

4 Nese Taımlama Yötemleri 2. Görüür Yüzey Tespit Algoritmaları (Visible Surface Detectio / Hidde Surface Removal Algorithms) Üç boyutlu grafik uygulamalarıda, sahei ve sahedeki eseleri hagi kısımlarıı görüldüğü, gerçekleştirilmesi gereke öemli saptamalarda birisidir. Neseleri hagi kısımlarıı görüldüğüü (dolayısıyla ekrada görütülemesi gerektiğii) ve hagi kısımlarıı saklı kaldığıı (dolayısıyla elemesi gerektiğii) saptaması amacıyla geliştirilmiş birçok yötem olup, bu yötemlere görüür yüzey tespit algoritmaları adı verilir. Şu aa kadar geliştirilmiş birçok yötem olmasıa rağme görüür yüzey tespit problemie tek bir mükemmel çözüm yoktur. Tüm görüür yüzey tespit algoritmalarıı birbirlerie göre birçok avataj ve dezavatajları vardır: hız, bellek ihtiyacı, yötemi geliştirme zorlukları veya sadece belirli eseler üzerie uygulaabilirlik gibi. Buu yaıda gerçek zamalı görütüler elde etmek amacıyla kullaıla yötemler ile yüksek derecede gerçekçi görütüler elde etmek amacıyla kullaıla yötemler de farklılıklar gösterecektir. Bu kouda yapıla e öemli çalışmalarda birisi Iva E. Sutherlad, Robert F. Sproull ve Robert A. Schumacker tarafıda 1974 yılıda tamamlamış ve A Characterizatio of Te Hidde-Surface Removal Algorithms adı altıda yayımlamıştır [13]. Bu makale yayıladığı zamaı e öemli 10 görüür yüzey tespit algoritmasıı detaylı olarak icelemiş ve karşılaştırmıştır. 2.1 Ressam Algoritması (Paiter s Algorithm) Ressam Algoritması [14], e basit görüür yüzey tespit algoritmalarıda birisidir. Bu yötemde ekrada görütüleecek yüzeyler deriliklerie göre arkada öe doğru sıralaır ve bu sıralamaya göre ekraa basılır. Bu yötem bir bakıma ressamı resim yapmasıa bezer. Nasıl bir ressam sıra ile öce e arkadaki dağları, ovaları, sora gerideki ağaçları, evleri, e sora da e öde oyaya çocukları boyarsa, bu yötemde de e arkadaki yüzeyde başlayarak yüzeyler sırayla çizilir (Şekil 6). Acak, bu algoritmaı basitliği yaıda bazı öemli dezavatajları da vardır. Şekil 7 de göze daha yakı üçge ola büyük üçgei öde olması gerekirke, üçgeler, orta oktaları deriliklerie göre sıraladığı zama küçük üçgei daha öde olduğu soucua varılır ve bu da yalış souçtur. Şekil 6. Ressam Algoritması: yüzeyler arkada öe doğru sıralaır ve bu sıraya göre ekrada görütüleir. bakış oktası z 1 z eksei Şekil 7. Yüzeyleri orta oktalarıa göre sıralamak her zama düzgü sıralamayı vermez. Buu yaıda, birbiriyle kesişe yüzeyler (Şekil 8.a) ve sırayla birbirlerii üzerii örte yüzeyler (Şekil 8.b) içi ressam algoritması düzgü souçlar vermez. Çükü ressam algoritmasıa göre yüzeyleri birbirlerie göre ya bütüüyle öüde, ya da bütüüyle arkasıda olduğu kabul edilir. Yapılacak bazı testler ve yüzeyleri alt yüzeylere bölümesiyle hataları öüe geçilmesi mümküdür. Öreği, Şekil 8.c de gösterile P ve Q yüzeyleri hagi sırayla gösterilirse gösterilsi yalış souç elde edilecektir. Acak Q yüzeyi Qa ve Qb olmak üzere iki parçaya bölüürse Qa, P, Qb görütüleme sırası düzgü soucu sağlar. z 2

5 ekrada düzgü görütüleebilmesi içi yalızca ö yüzleri (A, E, F, H) dikkate alıması yeterlidir. Şekil 8. Birbirleriyle kesişe ya da sırayla birbirlerii üzerii örte yüzeyler içi ressam algoritması düzgü souçlar vermez. 2.2 Arka Yüz Tespiti (Back-Face Detectio) Arka yüz tespiti, poligo tabalı grafik uygulamalarıda görütülemesi gereke poligo sayısıı yaklaşık olarak yarıya idire basit ve hızlı bir yötemdir. Acak arka yüz tespitii düzgü souçlar verebilmesi içi bazı şartları sağlaması gereklidir. 1. Neseler kapalı olmalıdır. Bir başka deyişle, eseler içi görülebile boşluklar içermemelidir. 2. Neseler şeffaf ya da yarı geçirge olmamalıdır. 3. Neseyi oluştura yüzeylere ait ormal vektörleri dışarıya doğru taımlamış olmalıdır. Yukarıda bulua koşulları sağlaması durumuda, ormal vektörleri bakış oktasıa yöelmemiş yüzeyler diğer yüzeyler tarafıda bütüüyle örtülür (Şekil 9). Bu edele, arka yüz adı verile ve görümeyecek ola bu yüzeyler gözardı edilebilir. Q a (a) (b) (c) P Arka yüz tespiti tek başıa kullaıldığı zama görüür yüzey tespit yötemi olarak yeterli değildir. Bu edele başka bir görüür yüzey yötemi ile desteklemelidir. Acak basitliği ve hızı edeiyle, diğer görüür yüzey tespit yötemlerii uygulamasıda öce bir ö algoritma olarak işleme koulur. 2.2 Z-tampou (Z-buffer) Ed Catmull tarafıda 1974 yılıda ortaya atıla Z- tampou algoritması [15], basit bir görüür yüzey tespit yötemi olmasıa rağme diğer birçok görüür yüzey tespit algoritmasıı dezavatajlarıa sahip değildir. Bu özellikleri Z-tampou algoritmasıı bilgisayar grafikleride e yaygı kullaıla görüür yüzey tespit algoritması olmasıı sağlamıştır. Birçok grafik uygulaması ve grafik hızladırıcı doaım görüür yüzey tespit algoritması olarak Z-tampou veya Z- tampoua bezeye yötemler kullaır. Z-tampou algoritmasıı arkasıda yata temel fikir ekraada gösterilecek ola piksellerde (görütü elemaı) bakış oktasıa e yakı olaları (e küçük z koordiatıa sahip olaları) bulmaktır. Buu içi, ekradaki tüm pikseller içi iki adet iki boyutlu dizi kullaılır. İlk dizi oktaları regii, ikicisi de oktaları deriliğii saklar. Rek dizisi arka pla regiyle, derilik dizisi de mümkü ola e büyük değer ile doldurulur. Ekrada görütülecek tüm pikseller içi pikseli z koordiatı hesaplaır. Hesaplaa z değeri derilik dizide ayı piksele karşılık gele değerde daha küçükse (bir başka deyişle, piksel daha yakıdaysa), derilik dizisideki pikseli eski z değeri, hesaplaa yei z değerie, rek dizisideki pikseli değeri de görütüleecek pikseli regie eşitleir. bakış oktası H A G E F B D C Çoğulukla, Z-tampou yötemi, poligolar kullaılarak oluşturulmuş saheler içi kullaılır. Çükü, doğrusal iterpolasyo yötemleri, poligou oluştura pikselleri z koordiatlarıı hızlıca bulumasıı sağlar. Acak Z-tampou algoritmasıı öemli avatajlarıda bir diğeri de düzlemsel olmaya yüzeyler içi de uygulaabilir olmasıdır. Üç boyutlu esei taımlama biçimi e olursa olsu, ese üzeride bulua oktaları z koordiatı hesaplaabildiği sürece, Z-tampou algoritması kullaılabilir. Şekil 9. Gri tolarda gösterile arka yüzler (B, C, D ve G), diğer yüzeyler tarafıda bütüüyle örtüldüğüde dolayı gözardı edilir. Bu esei

6 Nese Taımlama Yötemleri 3. Işık ve Aydılama Modelleri Işık-ese etkileşimleri, gerçekçi görütüleri elde edilmesii arkasıda yata e öemli etkelerde birisidir. Bu edele doğada gerçekleşe ışık-ese etkileşimleriyle ilgili birçok araştırma yapılmıştır. Aydılama modeli belirli özelliklere sahip ese ve ışık kayağıı birbirleriyle ola etkileşimii taımladığı matematiksel modeldir. Aydılama modelii suduğu matematiksel deklemler, yüzey üzeride bulua bir oktaı aydılama değerii doğru ve gerçekçi olarak hesaplamasıa olaak sağlar. Bu kouu detayıa iildikçe çok karmaşık ve matematiksel modellere oturtulması bir hayli güç ışıkese etkileşimleriyle karşı karşıya kalıır. Dolayısıyla, olası tüm ışık-ese etkileşimlerii yakalayabile mükemmel bir matematiksel modeli oluşturulması hiç de kolay değildir. Karmaşık ışık-ese etkileşimlerii çözülebileceğii ve matematik ile taımlaabilir hale getirilmesii olası olduğuu kabul etsek bile, hesaplamalar içi gereke sürei makul sıırlar içeriside olacağıı söylemek oldukça zor olacaktır. Ayrıca deeyimsiz bir kullaıcı karmaşık bir aydılama modelii alamak ve istediği görsel amaçlar doğrultusuda kotrol etmekte zorlaacaktır. Bu tür edelerde dolayı, araştırmacılar ya bazı varsayımlar yaparak, ya da bazı ışık etkileşimlerii gözardı ederek daha basit ve hesaplaması imkalar dahilide ola aydılama modelleri geliştirmişlerdir. Şu aa kadar geliştirile birçok aydılama modeli vardır ve kullaılacak aydılama modeli üç boyutlu uygulamaı amaç ve gereksiimlerie göre seçilir. Ulaşılmak isteile gerçekçilik düzeyi arttıkça, daha karmaşık ve daha uzu işlemler gerektire aydılama modellerii kullaılması gerekir. Öreği, bir uçuş simülasyouda çok gerçekçi ama yavaş görütüleri yerie, hızlı ve akıcı bir görütü tercih edilir. Bu sebepte dolayı, fazla işlemci gücü gerektirmeye basit aydılama modelleri kullaılır. Buula birlikte, bilgisayarla kullaılarak yapılmış film hileleride e gerçekçi görütüye ulaşmak biricil amaçtır. Bu tür uygulamalarda ileri düzeyde aydılama modelleri kullaılır ve görütülerii oluşturulması uzu zama alır. 3.1 Phog Aydılama Modeli Ne hale üzeride araştırmaları devam ettiğı aydılama modelleri kadar karışık, e de uçuş simulasyolarıda kullaıla aydılama modelleri kadar basit bir aydılama modeli Bui-Tuog Phog tarafıda 1975 yılıda geliştirilmiştir [4]. Phog aydılama modeli geliştirildiği yıllarda beri bilgisayar grafikleride çok yaygı olarak kullaılmıştır. Phog aydılama modeli ortam ışığı, dağıık yasıma ve düzgü yasıma adı verile üç temel bileşede oluşur Ortam Işığı (Ambiet Light) Bir ışık kayağıda direk olarak ışık almaya yüzeyler, sahede bulua diğer yüzeylerde yasıya fotolar tarafıda aydılatılabilir. Bir başka deyişle, sahede bulua yüzeyler hem ışık kayakları tarafıda doğruda (direct lightig) hem de diğer yüzeyler tarafıda yasıtıla fotolar tarafıda dolaylı olarak (idirect lightig) aydılatılır. ese 2 ese 1 Şekil 10. p oktası, ese 2 ve ese 3 te yasıya fotolar tarafıda aydılatılmaktadır. Şekil 10 de ese 1 i yüzeyide bulua p oktası ışık kayağıda direk olarak ışık almamasıa rağme, ese 2 ve ese 3 te yasıya fotolar p oktasıı aydılatılmasıa yol açmaktadır. Bu aydılama değerii tam olarak hesaplaması, sahede bulua eseleri birbirleri arasıdaki ışık etkileşimlerii hesaplamasıı gerektirdiğide, zor ve uzu zama ala bir süreçtir 2. Ayrıca Phog aydılama modeli yerel bir modeldir. Yerel aydılama modelleride, aydılama hesaplamaları yapılırke ışık kayakları ve aydılatıla oktaı özellikleri dışıda hiçbir etke göz öüde buludurulmaz. Phog aydılama modelide, eseler arası ışık etkileşimleri edeiyle oluşa aydılama miktarı ortam ışığı (sahe ışığı, arkapla ışığı) adı verile sabit bir bileşele taklit edilmeye çalışılır. Ortam ışığıı yüzeyi her oktasıa eşit miktarda düştüğü kabul edilir ve hiç bir yö özelliği yoktur. I a ortam ışık kayağıı şiddeti ve k a yüzeyi ortam ışık katsayısı olmak üzere bir yüzeyi ortam ışığıda dolayı kayaklaa aydılama miktarı 2 İlk olarak 1984 yılıda Goral, Torrace, Greeberg ve Battaile tarafıda ortaya atıla yayılım (radiosity) yötemi tüm yüzeyler arasıdaki ışık etkileşimlerii hesaplaıp so derece gerçekçi görütüleri oluşturulmasıa olaak sağlamıştır [16]. p ese 3 ışık kayağı

7 I = Ik ortam a a olarak hesaplaır Dağıık Yasıma (Diffuse Reflectio) Kumaş, kağıt, tahta, tebeşir gibi mat ve pürüzlü yüzeylere hagi yöde bakılırsa bakılsı ayı aydılıkta gözleir. Phog aydılama modelii ikici bileşei ola dağıık yasıma, yüzeyleri üzerie gele ışığı belirli bir miktarıı her yöe eşit şiddette yasıtmasıda dolayı ortaya çıkar (Şekil 11). Bu tür yüzeyleri aydılama değeri, üzerie gele ışık eerjisii miktarıa ve yüzeyi yasıtma özelliklerie bağlıdır. Hesaplamalarda bakış oktasıı koumu dikkate alımaz. gele ışık Şekil 11. Kumaş, kağıt, tahta, tebeşir gibi mat ve pürüzlü yüzeyler, üzerie gele ışığı her yöe eşit şiddette yasıtırlar. Bu edele bu tür yüzeylere hagi doğrultuda bakılırsa bakılsı ayı aydılıkta gözlemleir. Dağıık yasıma bileşei Lambert teoremie göre hesaplaır. Bu teoreme göre bir yüzeyi dağıık yasıma edeiyle kayaklaa aydılama miktarı, yüzeyi ormal vektörü ile ışık kayağıa doğru ola l (light) vektörü arasıdaki açıı kosiüsü ile oratılıdır (Şekil 12). l θ doğru ola vektör arasıdaki açı olmak üzere dağıık yasıma miktarı I = Ik cosθ dağıık deklemie göre hesaplaır. d Düzgü Yasıma (Specular Reflectio) Birçok durumda gerçekçi aydılama souçları elde etmek içi ortam ışığı ve dağıık yasıma bileşeleri yetersiz kalır. Buu başlıca edei çoğu yüzeyi üzerlerie gele ışığı her yöe eşit şiddette yasıtmamasıdır. Öreği, düzgü, pürüzsüz ve cilalı yüzeyler söz kousu olduğu zama, bakış doğrultusuu algılaa ışık şiddeti üzeride etkisi vardır ve bakış oktasıı koumuu değişmesiyle yüzey üzeride algılaa ışık şiddeti de değişir. Çükü düzgü yüzeyli eseler bir bakıma aya gibi davraır ve üzerlerie gele ışığı büyük çoğuluğuu yasıma doğrultusuda yasıtır. Phog, bu olguyu gözledikte sora aydılama modelie düzgü yasıma adı verile üçücü bir bileşe eklemiştir. Phog aydılama modelii temelii düzgü yasıma bileşei oluşturur. Zate sadece ortam ışığı ve dağıık yasıma bileşeleri ile oluşturula basit aydılama modelleri, Phog aydılama modeli ortaya atılmada öce de kullaılmaktaydı [17]. Phog aydılama modelii dayadığı hiçbir matematiksel ya da fiziksel kuram yoktur. Bütüüyle Bui-Tuog Phog tarafıda yapıla gözlemler soucu elde edilmiş ampirik (bir kurama değil de yalızca deeye, gözleme dayaa) bir modeldir. Acak gerçekçi souçlar elde edilmesii yaıda hesaplamasıı kolay olması, Phog aydılama modelii bilgisayar grafikleride çok geiş bir yer edimesie olaak sağlamıştır. Ayrıca bilgisayar grafikleride kullaıla birçok geleeksel aydılama modeli teoride yeri olmaya çok sayıda varsayım, hile ve basitleştirme içerir. Acak, bular pratikte oldukça düzgü souçlar verir. Düzgü yasıma bileşeii değeri, bakış oktasıa doğru ola v (viewig) vektörü ile yasıma doğrultusuu belirte r (reflectio) vektörü arasıdaki açıya bağlıdır (Şekil 13). Şekil 12. Dağıık yasıma bileşei Lambert teoremie göre hesaplaır. I ışık kayağıı şiddeti, k d yüzeyi dağıık yasıma katsayısı ve θ yüzey ormal vektörü ile ışık kayağıa

8 Nese Taımlama Yötemleri l Şekil 13. Düzgü yasıma bileşei, r ve v vektörleri arasıdaki açıya bağlıdır. Bu iki vektör arasıdaki açı φ ile belirtilirse, Bui-Tuog Phog, modelii e öemli kısmıı oluştura düzgü yasıma bileşeii W ( θ)cos s φ θ θ foksiyouu temel alarak modellemiştir. Foksiyoda bulua s katsayısı yüzeyi düzgülüğüyle bağlatılıdır: Bu katsayı büyüdükçe daha keski, küçük alalı ve odaklamış yasımalar elde edilir. W ( θ ) ise yüzeyi kedie has optik özelliklerie bağlı yasıma foksiyodur. Birçok durumda bu foksiyou sabit bir k s katsayısıa eşit olduğuu kabul edilmesi isteile görsel souçları elde etmek içi yeterlidir. Phog aydılama modeli, kedisii oluştura üç bileşei (ortam ışığı, dağıık yasıma ve düzgü yasıma) toplamıa eşittir: I = I k + I( k cosθ + k cos s φ) φ a a d s r v 3.2 Poligosal Neseler İçi Toladırma Yötemleri Yüzey üzeride bulua oktalara aydılama modelii uygulamasi sürecie toladırma (shadig) adı verilir. Poligosal eseler içi kullaıla üç temel toladırma yötemi vardır: düz, Gouraud ve Phog Düz Toladırma (Flat Shadig / Costat Shadig) E hızlı ve basit toladırma yötemi ola düz toladırma (flat shadig, costat shadig) yötemide ekrada görütülecek poligo içi bir kere aydılama modeli hesaplaır ve poligo elde edile aydılama değeri ile doldurulur Gouraud Toladırma (Gouraud Shadig) Poligosal taımlama yötemleri eğri yüzeyleri belirtmek içi yetersiz kalır. Neseyi oluştura poligo sayısıı artırmak sorua bir çözüm oluşturmasıa rağme, bu tür bir çözüme gitmek daha fazla bellek ve işlemci gücü gerektirecektir yılıda Gouraud tarafıda ortaya atıla Gouraud toladırma yötemi, poligosal eselere ait dezavatajları görsel olarak azalmak amacıyla geliştirilmiştir [3]. Gouraud toladırma algoritmasıı ilk adımı köşe ormal vektörlerii hesaplamasıdır. Gouraud, köşe ormal vektörlerii hesaplamak içi yüzeyi aalitik taımııda yararlamıştır. Küre, silidir ya da parametrik yüzeyler gibi matematiksel deklemleri bilie yüzeylerde, yüzey üzeride bulua her oktaı ormal vektörüü hesaplaması mümküdür. Acak ayrıtılı poligosal eselerde bu tür bir yaklaşım ya çok zor ya da imkasızdır. Bu edele Gouraud, herhagi bir poligosal esei köşe ormal vektörlerii yaklaşık olarak hesaplamak içi daha kolay bir çözüm suar: Bu yötemde, ormal vektörüü buluması isteile köşeyi paylaşa poligoları ormal vektörlerii ortalaması hesaplaır (Şekil 15). Şekil 14. Phog aydılama modeli ortam ışığı, dağıık yasıma ve düzgü yasıma bileşelerii toplamıa eşittir. Phog aydılama modeli dışıda yaygı olarak kullaıla diğer bazı aydılama modelleri Cook ve Torrace [18], Bli [19], Ore ve Nayar [20], Ward [21] ve Lafortue [22] tarafida geliştirimiştir. Şekil 15. Bir köşeye ait ormal vektörü, köşeyi paylaşa poligoları ormal vektörlerii ortalamasıı hesaplamasıyla elde edilir.

9 Köşe ormal vektörlerii bulumasıı ardıda, her köşeye ait aydılama değeri hesaplaır ve poligou oluştura pikselleri aydılama değeri doğrusal iterpolasyo yötemi kullaılarak elde edilir Phog Toladırma (Phog Shadig) Gouraud toladırma yötemi basit ve hızlı bir yötemdir. Buda dolayı, birçok grafik hızladırıcı doaım Gouraud toladırma yötemii destekler. Acak, Gouraud toladırma yötemi kullaıldığı zama karşılaşıla bazı sorular vardır. Bu tür soruları başlıca edei doğrusal iterpolasyo yötemlerii ai aydılama değişimlerii yakalayamamasıdır. Öreği, Gouraud toladırma yötemi kullaıldığı zama düzgü ve pürüzsüz yüzeylerde gözlee düzgü yasıma bileşei çoğulukla yalış hesaplaır. Souç olarak yalış görütüler ve caladırmalarda rahatsız edici aydılık değişimleri gözleir. Şekil 16 da okta ışık kayağı ıle aydılatıla bir yüzeyi ortam ışığı, dağıık yasıma ve düzgü yasıma bileşelerii dağılım foksiyoları görülmektedir. Ortam ışığı ve dağıık yasıma bileşeleri doğrusal foksiyolarla yeterli dereceye kadar belirtilebilse de düzgü yasıma bileşei içi ayı şeyleri söylemek olası değildir. Buda dolayı, Gouraud toladırma acak düzgü yasıma bileşei göz ardı edilebilecek kadar küçük olduğu zama kullaışlıdır. ortam ışığı dağıık yasıma düzgü yasıma yüzey Şekil 16. Ortam ışığı ve dağıık yasıma bileşeleri doğrusal foksiyolarla belirli bir doğruluğa kadar ifade edilebilir. Acak doğrusal iterpolasyo yötemleri düzgü yasıma bileşeii belirtmek içi yetersiz kalır. Phog, 1975 yılıda, hem kedie ait aydılama modelii geliştirmiş hem de Gouraud toladırma yötemii dezavatajlarıı üsteside gelebilecek yei bir toladırma yötemi ortaya atmıştır [4]. Phog toladırma yötemii ilk adımıı oluştura köşe ormal vektörlerii hesaplaması Gouraud toladırma yötemi ile ayıdır. Ardıda poligou oluştura piksellere ait ormal vektörleri doğrusal iterpolasyo yötemi kullaılarak elde edilir ve her piksel içi aydılama modeli uygulaır. 0 P N 1/4 Şekil 17. Phog toladırma yötemi N 1/ N 3/4 Phog toladırma yötemi Gouraud toladırma yötemie göre çok daha düzgü ve kaliteli souçlar verir. Acak görütülee her piksel içi aydılama modelii uygulaması, Phog toladırma yötemii çok daha yavaş olmasıa ede olur. 3.3 Doku Kaplama (Texture Mappig) Işığı yüzey ile etkileşimii taımlaya aydılama modeli, yüzeyi optik özellikleriyle ilgili olarak birçok paramatreye bağlıdır. Öreği, Phog aydılama modeliii davraışı ka ortam ışığı, kd dağıık yasıma ve ks düzgü yasıma katsayıları ile belirtilir. Acak bu parametreleri tüm yüzey boyuca sabit olması ayrıtılı yüzeyleri taımlamasıı güçleştirir. Doku kaplama olarak adladırıla yötemle, aydılama modelii bağlı olduğu parametreleri doku adı verile yapılarda alıması fikri ortaya atılmıştır. Bu yötem ilk olarak 1974 yılıda Catmull tarafıda bulumuş [15], ardıda 1976 yılıda Bli ve Newell tarafıda geişletilmiştir [23]. Doku kaplama yötemi kullaılarak, iki boyutlu resimleri ya da prosedürel yötemlerle taımlamış dokuları yüzey üzerie kaplaması yoluyla ayrıtılı yüzeyleri oluşturulması mümküdür. Öreği, tuğlalarda oluşmuş bir duvarı her ayrıtısıı birçok poligola modellemek yerie, bir duvar resmi tek bir poligou üzerie kaplaabilir. Böylece daha gerçekçi souçlar daha hızlı, daha kolay ve daha az bellek kullaılarak elde edilir. P N

10 Nese Taımlama Yötemleri Doku kaplama yötemi iki temel adımda oluşur (Şekil 18). İlk adım, ekrada görütüleecek pikseli dört köşesii yüzey üzerie izdüşümüü alımasıdır. Ardıda, piksel köşeleri, dokuu taımladığı iki boyutlu (u, v) koordiat sistemie taşıır. Dört (u, v) koordiatı doku üzeride bir dörtgei belirtir ve bu dörtgei içide bulua doku elemalarıı ortama değeri aydılama modelide kullaılır. v 3.5 Çevresel Kaplama (Eviromet Mappig) Çevresel kaplama, yüzeyler üzeride oluşa yasımaları elde etmek içi kullaıla basit ve etkili bir yötemdir. Bli ve Newell tarafıda 1978 yılıda ortaya atıla bu yötemde [23], bakış oktasıda yüzeye doğru ola ışı yüzey ormalie göre yasıtılır. Yasıma yöüe doğru ola ışı çevresel kaplama ıle kesiştirilir ve kesişim oktasıdaki doku elemaı aydılama modelide kullaılır. Çevresel kaplama basit bir yötem olduğu içi, heme heme tüm grafik hızladırıcı doaımlar çevresel kaplamayı destekler. piksel yüzey doku u Referaslar [1] Bria E. Cripe ve Thomas A. Gaskis. The DirectModel Toolkit: Meetig the 3D Graphics Needs of Techical Applicatios. Hewlett-Packard Joural Şekil 18. Doku kaplama 3.4 Pütür Kaplama (Bump Mappig) Bilgisayar grafikleride gerçekçiliği egelleye öemli etkelerde birisi, oluşturula görütüleri gereğide fazla düzgü gözükmesidir. Doğada bulua eseler mükemmel düzgülükte değildir. Aşıma, çizilme, paslama ya da yüzeyi kedi doğal yapısı edeiyle, yüzey üstüde birçok giriti çıkıtı buluur. Öreği, portakal gibi pütürlü bir yüzeye sahip bu tür eseler, poligolar kullaarak modelleebilmesie rağme, yüzeyi pütürlü yapısıı belirtmek içi çok fazla sayıda poligo kullaılması gereklidir. Bli, 1978 yılıda, esei geometrik yapısıı değiştirmede eseye pütürlü, giritili çıkıtılı ya da kırışmış görüümü vermek içi bir yötem geliştirmiştir [24]. Pütür kaplama adı verile bu yötemde, aydılama hesaplamalarıda kullaıla ormal vektörü, eseye kaplaa dokuya bağlı olarak değiştirilir. Pütür kaplama yötemii öemli bir dezavatajı, esei siluetii düzgü gözükmesidir. Pütür kaplama esei geometrisii değiştirmediğide dolayı, esei siluet görütüsü de değişmez. [2] Michael Deerig. Data Complexity for Virtual Reality: Where do all the Triagles Go? IEEE Virtual Reality Aual Iteratioal Symposium (VRAIS), [3] Hery Gouraud. Cotiuous Shadig of Curved Surfaces. IEEE Trasactios o Computers, 20(6): , [4] Bui-Tuog Phog. Illumiatio for Computer Geerated Pictures. Commuicatios of the ACM, 18(6): , [5] Gerald Fari. Curves ad Surfaces for Computer Aided Desig A Practical Guide. Academic Press Ic., [6] Thomas Akeie-Möller ve Eric Haies. Real Time Rederig. A.K. Peters, 2002 [7] Doald Hear ve Paulie Baker. Computer Graphics. Pretice-Hall. Secod Editio, C Versio, [8] Charles Loop. Smooth Subdivisio Based o Triagles. Yüksek Lisas Tezi. Matematik Bölümü, Utah Üiversitesi [9] Nira Dy, David Levi ve Joh A. Gregory. A Butterfly Subdivisio Scheme for Surface Iterpolatio with Tesio Cotrol. ACM Trasactios o Graphics, 9(2): , Şekil 19. Pütür kaplama [10] Ed Catmull ve James Clark. Recursively Geerated B-Splie Surfaces o Arbitrary Topological Meshes. Computer Aided Desig, 10(6): , 1978.

11 [11] D. Doo ve M. Sabi. Aalysis of the Behaviour of Recursive Divisio Surfaces ear Extraordiary Poits. Computer Aided Desig, 10(6): , [12] Leif Kobbelt. 3 -Subdivisio. SIGGRAPH 2000 Proceedigs , [24] James F. Bli. Simulatio of Wrikled Surfaces. SIGGRAPH 78 Proceedigs, , Atılım Çeti, Uğur Güdükbay [Bilket Üiversitesi, Akara] [13] Iva E. Sutherlad, Robert F. Sproull ve Robert F. Schumacker. A Characterizatio of Te Hidde-Surface Removal Algorithms. ACM Computig Surveys, 6(1): 1-55, [14] M. G. Newell, R. G. Newell ve T. L. Sacha. A Solutio to the Hidde-Surface Problem. Proceedigs of the 1972 ACM Natioal Coferece , [15] Ed Catmull. A Subdivisio Algorithm for Computer Display of Curved Surfaces. Doktora Tezi. Utah Üiversitesi [16] C. Goral, K. Torrece, D. Greeberg ve B. Battaile. Modelig the Iteractio of Light Betwee Diffuse Surfaces. SIGGRAPH 84 Proceedigs, , [17] W.J. Boukight ve K.C. Kelly. A Algorithm for Producig Half-toe Computer Graphics Presetatios with Shadows ad Movable Light Sources. Proceedigs of SJCC. 1-10, AFIPS Press, Motvale, NJ, [18] Robert L. Cook ve Keeth E. Torrace. A Reflectace Model for Computer Graphics. ACM Trasactios o Graphics, 1(1): 7-24, [19] James F. Bli. Models of Light Reflectio for Computer Sythesized Pictures. SIGGRAPH 77 Proceedigs, , [20] Michael Ore ve Shree K. Nayar. Geeralizatio of Lambert s Reflectace Model. SIGGRAPH 94 Proceedigs, , [21] Gregory Ward. Measurig ad Modelig Aisotropic Reflectio. SIGGRAPH 92 Proceedigs , [22] Eric P. F. Lafortue, Sig-Choog Foo, Keeth E. Torrace ve Doald P. Greeberg. No-Liear Approximatio of Reflectace Fuctios. SIGGRAPH 97, , [23] James F. Bli ve M. E. Newell. Texture ad Reflectio i Computer Geerated Images. Commuicatios of the ACM, 19(10): , 1976.

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

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri 6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme

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

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA 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,

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi 3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada

Detaylı

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir BÖLÜM 1: VEKTÖRLER Vektörleri taımlamak içi iki yol vardır: uzayda oktalara karşılık gele bir koordiat sistemideki oktalar veya büyüklük ve yöü ola eseler. Bu kısımda, ede iki vektör taımıı buluduğu açıklaacak

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

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

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

TOPOLOJİK 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.

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

6. 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

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK 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

Detaylı

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ FİER RAGG IZGARA TAANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ Lale KARAMAN 1 N. Özlem ÜNVERDİ Elektroik ve Haberleşme Mühedisliği ölümü Elektrik-Elektroik Fakültesi Yıldız Tekik Üiversitesi, 34349, eşiktaş, İstabul 1

Detaylı

3D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

3D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ Erka BEŞDOK Bilal KASAP Jeodei ve Fotogrametri Mühedisliği Bölümü Mühedislik Fakültesi ve Bilgisayar Müh. ABD, Fe

Detaylı

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK)

MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) MÜHENDİSLİK MEKANİĞİ (STATİK) Prof. Dr. Meti OLGUN Akara Üiversitesi Ziraat Fakültesi Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü HAFTA KONU 1 Giriş, temel kavramlar, statiği temel ilkeleri 2-3 Düzlem kuvvetler

Detaylı

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi

Detaylı

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI Uludağ Üiversitesi ühedislik-imarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 3, Sayı, 008 YENĐ BĐR ADAPĐF FĐLRELEE YÖNEĐ: HĐBRĐD GS-NLS ALGORĐASI Sedat ĐRYAKĐ * eti HAUN ** Osma Hilmi KOÇAL ** Özet: Bu makalede, adaptif

Detaylı

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-014-065 8-10 Eylül 014, Erciyes Üiversitesi, Kayseri MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI İlke TÜRKMEN 1 Erciyes Üiversitesi, Kayseri Seda ARIK

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

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük

Detaylı

Robot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması

Robot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması Robot Navigasyouda Potasiyel Ala Metodlarıı Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulaması Eyüp Çıar 1 Osma Parlaktua Ahmet Yazıcı 3 1, Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü, Eskişehir Osmagazi Üiversesi,

Detaylı

35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir.

35 Yay Dalgaları. Test 1'in Çözümleri. Yanıt B dir. 35 Yay Dalgaları 1 Test 1'i Çözümleri 1. dalga üreteci 3. m 1 2m 2 Türdeş bir yayı her tarafıı kalılığı ayıdır. tma türdeş yay üzeride ilerlerke dalga boyu ve hızı değişmez. İlk üretile ı geişliği büyük,

Detaylı

M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R

M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R İ H S A N T İ M U Ç İ N D O L A P C İ, Y İ Ğ İ T A K S O Y M Ü H E N D İ S L E R İ Ç İ N S AY I S A L YÖ N T E M L E R P U B L I S H E R O F T H I S B O O K Copyright 13 İHSAN TİMUÇİN DOLAPCİ, YİĞİT AKSOY

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin 4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii

Detaylı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar

Detaylı

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

POLİNOMLARDA 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

Detaylı

vor vsu n Sini 2 = n 12 = sabit ; Sinr n1 Sini n = Sinr Sinr = Sini

vor vsu n Sini 2 = n 12 = sabit ; Sinr n1 Sini n = Sinr Sinr = Sini KIRILMALAR Gülük hayatta çok sık rastladığımız ve gözlemlediğimiz bir olaydır kırılma. Bir su kuyusua baktığımız zama kuyuu dibii daha yakıda görürüz. Çay bardağıdaki kaşığı bardak içideyke kırık gibi

Detaylı

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI -BOYUTLU (ÖKLİT) UZAYI Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a, a,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

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

BAĞINTI VE FONKSİYON

BAĞINTI 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

Detaylı

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research

Detaylı

AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME

AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME Fahri VATANSEVER 1 Ferudu UYSAL Adullah UZUN 3 1 Sakarya Üiversitesi, Tekik Eğitim Fakültesi, Elektroik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, 54187 Esetepe Kampüsü/SAKARYA

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

Detaylı

GİRİŞ. Daha karmaşık yapıda olan ve bu ders kapsamına girmeyen denklemler için örnekler ise;

GİRİŞ. Daha karmaşık yapıda olan ve bu ders kapsamına girmeyen denklemler için örnekler ise; GİİŞ Matematik bakış açısıyla doğrusal modelleri büyük bir avataı vardır. Doğrusal olmaya sistemleri matematiği aalitik yötemlerle oldukça zordur ve geellikle bir ümerik bir çözüm elde edebilmek içi bilgisayar

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

Problem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ

Problem 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

Detaylı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi

Detaylı

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI

{ 1 3 5} { 2 4 6} OLASILIK HESABI OLASILIK HESABI Bu derste, uygulamalarda sıkça karşılaşıla, Olasılık Uzaylarıda bazılarıa değieceğiz ve verilmiş bir Olasılık Uzayıda olasılık hesabı yapacağız. Ω. Ω solu sayıda elemaa sahip olsu. Ω {

Detaylı

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr.

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Ders Notları. Prof. Dr. SAÜ. Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER - Döemi Ders Notları Pro. Dr. Cemaletti KUBAT .Çok Değişkeli Foksiolarda Talor-McLauri Açılımları, Ekstremum Noktalar..Talor-McLauri

Detaylı

18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005

18.06 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

Detaylı

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım

Detaylı

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM 5. ORURKİ İSKOZ (SÜRTÜNMEİ) KIM 5.0. oru Sistemleri Çözüm Yötemleri oru sistemleriyle ilgili problemleri çözümüde tip çözüm yötemi vardır. ular I. Tip, II. Tip ve III. Tip çözüm yötemleridir. u çözüm yötemleride

Detaylı

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ 5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ Bir lieer deklemi geel çözümüü bulmak homoje kısmı temel çözümlerii belirlemesie bağlıdır. Sabit katsayılı diferasiyel deklemleri temel çözümlerii

Detaylı

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması Uluslararası Katılımlı 7. Makia Teorisi Sempozyumu, İzmir, -7 Hazira 05 İki Serbestlik Dereceli Mekaizmalarla İşlev Setezide Tasarım oktalarıı Eşit ve Çebişev Aralıkladırması ile Seçimii Karşılaştırılması

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

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

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet

Detaylı

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141

Detaylı

FZM450 Elektro-Optik. 8.Hafta

FZM450 Elektro-Optik. 8.Hafta FZM450 Elektro-Optik 8.Hafta Elektro-Optik 008 HSarı 1 8. Hafta Ders İçeriği Elektro-Optik Elektro-optik Etki Pockel Etkisi Kerr Etkisi Diğer Optik Etkiler Akusto-Optik Etki Mağeto-Optik Etki 008 HSarı

Detaylı

SAÜ. Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü DİFERENSİYEL DENKLEMLER Dönemi Karma Eğitim Ders Notları. Doç. Dr.

SAÜ. 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

Detaylı

MONTE CARLO BENZETİMİ

MONTE CARLO BENZETİMİ MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik

Detaylı

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,

Detaylı

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

OBTAINING REGIONAL TRANSFORM COEFFICIENT CONSIDERING THE DISTANCE AND DIRECTION WİTH L1-NORM METHOD

OBTAINING REGIONAL TRANSFORM COEFFICIENT CONSIDERING THE DISTANCE AND DIRECTION WİTH L1-NORM METHOD LNORM YÖNTEMİ İLE BÖLGESEL DÖNÜŞÜM KATSAYILARININ UZAKLIK VE YÖN DİKKATE ALINARAK ELDE EDİLMESİ Ü. KIRICI, Y. ŞİŞMAN Odokuz Mayıs Üiversitesi, Mühedislik Fakültesi, Harita Mühedisliği Bölümü, Samsu, ulku.kirici@omu.edu.tr,

Detaylı

HARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI

HARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI HRY-ROSS MTOU V UYGUNMSI ğ şebekelerde debi bir oktaya çeşitli yollarda gelebildiği içi, şebekei er agi bir borusua suyu agi yolda geldiğii ilk bakışta söyleyebilmek geellikle mümkü değildir. Çözümleme

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi

Detaylı

Değişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir.

Değişkenler: Bir problemin modeli kurulduktan sonra değeri hesaplanacak olan bilinmeyen simgelerdir. 2. DOĞRUSAL PROGRAMLAMA (DP) 2.1. DP i Taımı ve Bazı Temel Kavramlar Model: Bir sistemi değişe koşullar altıdaki davraışlarıı icelemek, kotrol etmek ve geleceği hakkıda varsayımlarda bulumak amacı ile

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

İÇİNDEKİLER. 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

Detaylı

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?

NİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR? İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek

Detaylı

DENEY 4 Birinci Dereceden Sistem

DENEY 4 Birinci Dereceden Sistem DENEY 4 Birici Derecede Sistem DENEYİN AMACI. Birici derecede sistemi geçici tepkesii icelemek.. Birici derecede sistemi karakteristiklerii icelemek. 3. Birici derecede sistemi zama sabitii ve kararlı-durum

Detaylı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENİSLİĞİ BÖLÜMÜ KM 482 Kimya Mühedisliği Laboratuarı III eey No : 2-a eeyi adı : Kesikli istilasyo eeyi amacı : a) Kolodaki basıç kaybıı belirlemek,

Detaylı

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme

Detaylı

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI 2. Türkiye Deprem Mühedisliği ve Sismoloji Koferası YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI ÖZET: O. Soydaş 1 ve A. Sarıtaş 2 1 Doktora Öğrecisi, İşaat

Detaylı

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK AKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY ÖYÜ DENEY I VİDALARDA OTOBLOKAJ DENEY II SÜRTÜNME KATSAYISININ BELİRLENMESİ DERSİN

Detaylı

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir.

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir. DENEY NO: 7 MOSFET ÖLÇÜMÜ ve UYGULAMALARI DENEYĐN AMACI: Bu deeyi amacı MOS elemaları temel özelliklerii, ve p kaallı elemaları temel uygulamalarıı öğretmektir. DENEY MALZEMELERĐ Bu deeyde 4007 MOS paketi

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makine Mühendisliği Bölümü BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ Makie Mühedisliği Bölümü 1 STAJLAR: Makie Mühedisliği Bölümü öğrecileri, öğreim süreleri boyuca 3 ayrı staj yapmakla yükümlüdürler. Bularda ilki üiversite içide e fazla 10 iş güü süreli

Detaylı

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Ergu Karaağaoğlu H.Ü. Tıp Fakültesi Biyoistatistik ABD ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI

Detaylı

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10 KOMBİNASYON tae esei r taesii seçimie elemaı r li kombiasyoları deir ve C(,r) veya ( ile gösterilir. 1) ( ) = ( 0) =1 r) C(;r)= ( r) =! ( r)!.r! 2) ( 1) = ( 1) = 3) ( r) = ( r) 4) ( a) = ( b) (r ) ise

Detaylı

DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME

DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME Uğur SAYNAK ve Alp KUŞTEPELİ Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü İzmir Yüksek Tekoloji Estitüsü, 35430, Urla, İZMİR e-posta: ugursayak@iyte.edu.tr e-posta:

Detaylı

Dijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Yöntemleri

Dijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Yöntemleri Harita Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt:, No: 3, 9 (-33) Electroic Joural of Map Techologies Vol:, No: 3, 9 (-33) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:39-3983 Makale (Article)

Detaylı

10. SINIF KONU ANLATIMLI. 5. ÜNİTE: DALGALAR ETKİNLİK ve TEST ÇÖZÜMLERİ

10. SINIF KONU ANLATIMLI. 5. ÜNİTE: DALGALAR ETKİNLİK ve TEST ÇÖZÜMLERİ 10. SINI ONU ANATII 5. ÜNİTE: DAGAAR ETİNİ e TEST ÇÖZÜERİ 31 5. Üite 1. ou Etkilik C i Çözümleri c. 1. Soruda e dalgalarıı hızı eşit erilmiş. Ayrıca şekil icelediğide m = 4 birim, m = 2 birimdir. Burada;

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİESİ BİLİM VE EKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Bilimler ve Mühedislik ANADOLU UNIVERSIY JOURNAL OF SCIENCE AND ECHNOLOGY A Applied Scieces ad Egieerig Cilt/Vol.: 4-Sayı/No: : 67-74 (23) ARAŞIRMA

Detaylı

TÜME 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

Detaylı

Analiz II Çalışma Soruları-2

Analiz II Çalışma Soruları-2 Aaliz II Çalışma Soruları- So gücelleme: 04040 (I Aşağıdaki foksiyoları (ilgili değişkelere göre türevlerii buluuz 7 cos π 8 log (si π ( si ta e 9 4 5 6 + cot 0 sec sit t si( e + e arccos ( e cos(ta (II

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

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10

n ile gösterilir. 0) + ( n 1) + ( n 2) + + ( n n) =2n Örnek...4 : ( 8 3) = ( 8 Örnek...5 : ( 7 5) + ( 7 6) + ( 8 7) + ( 9 8) + ( 10 KOMBİNASYON tae esei r taesii seçimie elemaı r li kombiasyoları deir ve C(,r) veya ( ile gösterilir. 1) ( ) = ( 0) =1 r) C(;r)= ( r) =! ( r)!.r! 2) ( 1) = ( 1) = 3) ( r) = ( r) 4) ( a) = ( b) (r ) ise

Detaylı

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar Ders 2: üme Teorisi, Örek Uzay, Permütasyolar ve ombiasyolar üme avramı üme İşlemleri Deey, Örek Uzay, Örek Nokta ve Olay avramları Örek Noktaları Sayma Permütasyolar ombiasyolar Parçalamalar (Partitio)

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 1-21 Ekim 2005

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 1-21 Ekim 2005 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. -2 Ekim 2005 FRAKTAL GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA HASH FONKSİYONLARINA DAYANAN YENİ BİR SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ (A NEW CLASSIFICATION METHOD

Detaylı

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler 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

Detaylı

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme 5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli

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

MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN ANALİZİ

MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN ANALİZİ Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture of Gazi Uiversity Cilt 27, No 4, 795-806, 2012 Vol 27, No 4, 795-806, 2012 MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK

Detaylı

Bölüm 5: Hareket Kanunları

Bölüm 5: Hareket Kanunları Bölüm 5: Hareket Kauları Kavrama Soruları 1- Bir cismi kütlesi ile ağırlığı ayımıdır? 2- Ne zama bir cismi kütlesi sayısal değerce ağırlığıa eşit olur? 3- Eşit kollu terazi kütleyi mi yoksa ağırlığı mı

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı 5.Ders Döüşümler Bir Rasgele Değişkei Foksiyouu Olasılık Dağılımı Bu kısımda olasılık dağılımı bilie bir rasgele değişkei foksiyoları ola rasgele değişkeleri olasılık dağılımlarıı buluması ile ilgileeceğiz.

Detaylı

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI Kutuplar, Sıfırlar ve Zama Cevabı Kavramı Birici Mertebede Sistemleri Zama Cevabı İkici

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

Depolamanın imalatçı tarafından yapıldığı doğrudan sevkiyat. Depolama imalatçı, sevkiyat sırasında birleştirme

Depolamanın imalatçı tarafından yapıldığı doğrudan sevkiyat. Depolama imalatçı, sevkiyat sırasında birleştirme Dağıtım Ağı Tasarımı Seçimi Uygu ağ seçimide ürü karakteristiklerii yaısıra dağıtım ağıı güçllü ve zayıf yöleri de göz öüüe alımalıdır. Geçe hafta ele aldığımız tasarımları hem güçlü hem de zayıf yöleride

Detaylı

OLİMPİYAT SINAVI. 9 x.sin x + 4 / x.sin x, 0 x π İfadesinin alabileceği en küçük tamsayı değeri kaçtır? A) 14 B) 13 C) 12 D) 11 E) 10

OLİMPİYAT SINAVI. 9 x.sin x + 4 / x.sin x, 0 x π İfadesinin alabileceği en küçük tamsayı değeri kaçtır? A) 14 B) 13 C) 12 D) 11 E) 10 . ( ) ( ) 9 x.si x + 4 / x.si x, 0 x π İfadesii alabileceği e küçük tamsayı değeri A) 4 B) 3 C) D) E) 0. Yuvarlak bir masa etrafıda otura 5 şövalye arasıda rasgele seçile 3 taeside e az ikisii ya yaa oturma

Detaylı

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ AKIŞKA BORUSU ve ATİLATÖR DEEYİ. DEEYİ AMACI a) Lüle ile debi ölçmek, b) Dairesel kesitli bir borudaki türbülaslı akış şartlarıda hız profili ve eerji kayıplarıı deeysel olarak belirlemek ve literatürde

Detaylı

ÇOK SERBESTLĐK DERECELĐ SĐSTEMLERĐN ZAMAN TANIM ARALIĞINDA DĐNAMĐK ANALĐZĐ

ÇOK SERBESTLĐK DERECELĐ SĐSTEMLERĐN ZAMAN TANIM ARALIĞINDA DĐNAMĐK ANALĐZĐ DOKUZ EYLÜL ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ ÇOK SERBESTLĐK DERECELĐ SĐSTEMLERĐN ZAMAN TANIM ARALIĞINDA DĐNAMĐK ANALĐZĐ Kerem GÜRBÜZ Hazira, 011 ĐZMĐR ÇOK SERBESTLĐK DERECELĐ SĐSTEMLERĐN ZAMAN TANIM

Detaylı

BÖLÜM 8 ALAN ETKİLİ TRANSİSTÖRLER (JFET) Konular:

BÖLÜM 8 ALAN ETKİLİ TRANSİSTÖRLER (JFET) Konular: ALAN ETKİLİ TRANİTÖRLER (JFET) BÖLÜM 8 8 Koular: 8.1 Ala Etkili Joksiyo Trasistör (JFET) 8. JFET Karakteristikleri ve Parametreleri 8.3 JFET i Polarmaladırılması 8.4 MOFET 8.5 MOFET i Karakteristikleri

Detaylı

PERİYODİK OPSİYONLU YENİLEME MODELİ PARAMETRELERİNİN SİMÜLASYON YARDIMIYLA BELİRLENMESİ

PERİYODİK OPSİYONLU YENİLEME MODELİ PARAMETRELERİNİN SİMÜLASYON YARDIMIYLA BELİRLENMESİ 46 PERİYODİK OPSİYONLU YENİLEME MODELİ PARAMETRELERİNİN SİMÜLASYON YARDIMIYLA BELİRLENMESİ ÖZET Arş. Gör. İbrahim Zeki AKYURT Arş. Gör. Emrah ÖNDER Birçok işletme tarafıda stok politikası olarak, düşük

Detaylı

VEKTÖR SENSÖR DİZİNLERİ İÇİN AKUSTİK MOD HÜZME OLUŞTURUCU

VEKTÖR SENSÖR DİZİNLERİ İÇİN AKUSTİK MOD HÜZME OLUŞTURUCU 10. ULUSAL AKUSTİK KONGRESİ YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ODİTORYUMU, İSTANBUL 16-17 Aralık 2013 VEKTÖR SENSÖR DİZİNLERİ İÇİN AKUSTİK MOD HÜZME OLUŞTURUCU M. Berke Gür 1 1 Bahçeşehir Üiversitesi, Beşiktaş,

Detaylı