ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI"

Transkript

1 Marmara Üverstes İ.İ.B.F. Dergs YIL 006, CİLT XXI, SAYI ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA YÖNTEMİ İLE ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMLERİ PROBLEMLERİNE ÇÖZÜM YAKLAŞIMI S. Eral DİNÇER ABSTRACT I real worl ecso stuatos, ecso makers, some tmes, ma face up wth the ecso to optmze vetor/sales, actual cost/staart cost, output/emploee, etc wth respect to some costrats. I maagemet problems, both the rato fuctos proft a cost a ualt to be mamze are coflctg ature. Such tpes of problems are heretl mult objectve fractoal programmg problems. The preset paper eals wth soluto proceures a steps for mult objectve lear fractoal programmg problems. A euvalet mult objectve lear programmg form of the problem has bee formulate the propose methoolog. The propose soluto has also bee use to solve a real vetor problem. ÖZET Gerçek haatta karar alma şlemlere, karar alıcılar geellkle evater/satışlar, gerçek maletler/staart maletler, gr/çalışalar gb pek çok geçerl kısıtlar altıa optmzaso kararlarıı almak urumuaırlar. Yöetm problemlere e kar, malet ve kaltee oluşa kl vea aha fazla ora foksolarıa hareket etme urumu sözkousu olmaktaır. Bu çeşt problemler oğal olarak çok amaçlı kesrl programlama problemler oluşturmaktaır. Bu çalışmaa çok amaçlı oğrusal kesrl programlama problemler ç çözüm şlemler ve aımlarıı celemese ve gerçek br evater problem çok amaçlı oğrusal kesrl programlama ötem le çözüme ulaştırılmasıa çalışılmıştır. M.Ü. İ.İ.B.F. Ekoometr Bölümü Yöelem Araştırması Aablm Dalı Dr. Öğretm Görevls 497

2 S. Eral DİNÇER GİRİŞ Matematksel programlama gerçek problemler çözümüe öelk olarak olukça geş br kullaım alaıa sahptr. Doğrusal programlama moeller başta olmak üzere öelem araştırması olukça çeştl alalara kullaıma elverşl çok saıa ötem gelştrlmes ve ugulamaa koulmasıı sağlamış ve sağlamaa a evam etmekter. Acak, tüm bulara rağme varola bu moeller gelştrlerek aha geş alalara kullaılablrlğ artırılablmes çeştl faktörler etks altıaır. Bu etkelere lk ve e öemls, gerçek problemlere uarlaablrlktr. İkcs, moeller çözülmese a moeller varlığı, üçücüsü, gerçek problemler çözüm souçlarıı kabul eleblrllğ ve örücüsü se, bu moeller çözüleblmes ç gerekl ola araçları var olmasıır. Gelşe güümüz blgsaar tekolojs saese örücü kısıt faktörü çözüme kavuşturulmuş olsa a lk üç faktörü zorululuğu hale evam etmekter. Matematksel programlama alaıa uğraşı vereler büük br kısmı kurula moeller bastlk ve gerçeğ asıtablme gb k aa özellğe sahp olması üzere oğulaşmaktaır. Yalı moeller çözüme ulaşmak ç olukça arımcı ötemler olup, alılığı sağlamaa a oğrusallık e geel ol olarak terch elmekter. Bu çalışmaa gücel koşullara karşılaşıla bazı gerçek problemler çözümlemese kullaıla Kesrl Programlama ötem geel taımlama ve çözüm algortmasıı açıklamasıa ve Çok Amaçlı Doğrusal Kesrl Programlama ötem le çok amaçlı br gerçek problem ç çözüm eğerler bulumasıa çalışılmıştır. KESİRLİ PROGRAMLAMA Kesrl programlama lk olarak Isbell ve Marlow tarafıa 956 ılıa ugulamaa kou olmuş, aha sora Chares ve Cooper tarafıa 96 ılıa oğrusal kesrl programlama apısıa gelştrlerek geel algortması ortaa komuştur. Yötem, 964 ılıa Martos tarafıa Hperbolk Programlama ve 987 ılıa a Chaha tarafıa Ora Programlama olarak ele alımıştır. Lteratür araştırmalarıa a görülüğü üzere kesrl programlama olukça geş br ugulama alaıa sahptr. Bu ugulamalar öelem araştırması başlığı altıa kaak aktarımı, ulaştırma, üretm, fas, stokastk süreçler, markow eleme programları, blg teors, ugulamalı oğrusal cebr ve ou teors gb çok çeştl alalara aılmış urumaır. Arıca bu çalışmaı ugulamasıa kou ola evater problem üzere lk ugulama se Glmor ve Gomor Choo, E.U., Atks, D.R., 98. Bcrtera lear fractoal programmg. Joural of Optmzato Theor a Applcatos 6, 0-0. Chares, a., Cooper, W.W.,96. Programmg wth lear fractoal fuctoals. Navals Research Logstcs Quarterl 9,

3 tarafıa ham maeler kullaım ve atık mktarları oralarıı mmzasoua öelk olarak gerçekleştrlmştr. Chares ve Cooper ı oluşturuğu oğrusal kesrl programlamaı arıa Choo-Atks, Korbluth-Steuer, Nkowsk-Zolkewsk gb araştırmacılar tarafıa çeştl Çok Amaçlı Doğrusal Kesrl Programlama Probleme öelk olarak çözüm metoolojler oluşturulmuştur. Arıca, ster oğrusal, sterse oğrusal olmaa olsu çok çeştl alalara kesrl programlama le ugulamalar aparak tek ve çok amaca öelk olarak kesrl programlamaı ötem ve çözüm metoolojse katkıa bulumuş araştırmacılar bu çalışmaı lteratür taramasıa kou olmuş ve kaakçaa eralmıştır 4. Geel olarak, ve R e taımlamış gerçek br fokso olmak üzere ve e matematksel programlamaak ugu çözüm sete karşılık gelecek şekle taımlamış olsu. Bu uruma kesrl programlamaı matematksel apısıı aşağıak gb fae etmek mümküür 5, Maksmzaso r Kısıtlar X 0 e poztf oluğuu kabul eecek olursak, X kümes oğrusal kısıtlar le sıırlaırılmış R foksouu bağımlı ve boş olmaa br alt kümes urumuaır. Buraa polheral br apıa sahptr 6. 0 Maksmzaso r Kısıtlar A C Luhajula, M.K., 984. Fuzz approachs for multple objectve lear fractoal optmzato. Fuzz Sets a Sstems, -. 4 Choo, E.U., Atks, D.R., 98, Coectees Coecteess multple crtero fractoal programmg. Maagemet scece 9, Lara, P., 99. Multple objectve fractoal programmg a lvestock rato formulato: a case stu for ar cow ets Spa. Agrcultural Sstems 4, Gupta, p., Bhata., D., 00. Sesvt aalss fuzz multobjectve lear fractoal programmg problem. Fuzz Sets a Sstems,

4 S. Eral DİNÇER Buraa A, m boutlu br matrs olup cєr m r. Şaet ve oğrusal poztf kısıtlı foksolar ve X e staart olarak oğrusal programlamaa oluğu üzere kove polhero se oğrusal kesrl programlama, Maksmzaso T a r T b Kısıtlar A C 0 olarak fae eleblr. Buraa, a ve bєr, cєr m, α ve βєr ve T se ortalamaları öüşümüü fae etmekter. ve kuaratk foksolar ve X e kove polhero olması urumua ele ele moel Kuaratk Kesrl Programlama olarak alaırılmaktaır 7. tüm ler ç kokav, ve kısıt eklemler kove ve e koveks polhero olması urumua se Kokav Kesrl Programlama aıı almaktaır. Bu taımlama Schable tarafıa 976 ılıa Kokav-Kove Kesrl Programlama olarak ortaa komuştur 8. Tüm bu alaırmalara rağme amaç foksou geellkle kokav br fokso özellğe sahp olamamaktaır. Kokavlık geel olarak br foksou koveks küme çersek mamum eğer hesaplamasıa arımcı olmaktaır. Çok Amaçlı Kesrl Programlama problemler geel formülasouu se aşağıak gb fae etmek mümküür 9, F,,..., 7 Korbluth, J.S.H., Steuer, R.E., 98. Multple objectve lear fractoal programmg. Maagemet Scece Calvete, I.H., Gale, C., 00. A ote o blevel lear fractoal programmg problem. Europea Joural of Operatoal Research Pal, B.B., Motra, B.N., Maulk, U., 00. A goal programmg proceure for fuzz multobjectve lear fractoal programmg problem. Fuzz Sets A Sstems 9,

5 Buraa,, k ve k k=,,..., üzere taımlaa sürekl gerçek eğerler foksouu fae etmekter. k >0 k=,,, tüm єx ler ç ve X se R e boş olmaa koveks br kümer. Çok amaçlı oğrusal programlamaa oluğu gb etklk kavramı çok amaçlı oğrusal kesrl programlama ç e olukça öeml br kavram urumuaır. Etklk kavramı güçlü ve zaıf olmak üzere k grupta ele alımaktaır 0. Güçlü etklk çok amaçlı oğrusal programlamaak Pareto Etklk kavramıla açıklamaktaır. Bua göre, şaet ele ele souç güçlü br etklğe sahpse, tek vea bre fazla amaç foksou ç tüm amaç foksolarıı aha fazla tatm eeblecek çok aha ugu br ğer souç eğer bulmamız söz kousu olamamaktaır. Buu matematksel olarak aşağıak gb fae eblrz. Şaet ı єx oktası güçlü etk se herhag br єx eğer söz kousu olamaz. ı r r tüm ler ç ı r r e az br eğer ç olmak kaıla. Zaıf etklk kavramı se braz aha farklı br urumu fae etmekter. Şaet üm amaç foksoları ç ortak br tatm ec vea aha br souca götüreble br ğer ugu çözüm buluamıorsa bua zaıf etk çözüm elmekter. Buu matematksel olarak fae eecek olursak, ı єx eğer tüm ler ç ı r r e söz kousu olamamaktaır. E g ; tüm güçlü etkl oktalar ve E z e tüm zaıf etkl oktalar olarak fae elr se, ukarıak açıklamaa a alaşılacağı üzere; E g E z r. 0 Metev, B., Gueorgueva, D., 000. A smple metho for obtag weakl effcet pots multobjectve lear fractoal programmg problems. Europea Joural of Operatoal Research 6, Chaha, S.S., 987. Hperbolc programmg-ew crtera. Ecoomc Computato a Ecoomc Computato a Ecoomc Cberetcs stues a Research 4, Chaha, S.S., 00. Fractoal programmg wth absolute-value fuctos. Europea Joural of Operatoal Research

6 S. Eral DİNÇER ÇOK AMAÇLI DOĞRUSAL KESİRLİ PROGRAMLAMA NIN İŞLEYİŞ ADIMLARI Çok Amaçlı Doğrusal Kesrl Programlama Problemler geel faes aşağıak gb azılablr. ve Ma Z Z, Z,..., Z K Kısıtlar b R R, A R : A b, m 0 c Z c, R N ; D ve, R Bu çalışmaa Çok Amaçlı Doğrusal Kesrl Programlama moellere oğrusal algortmaları kullaılmasıa lşk başlıca k ötem ele alıacaktır. Bu ötemlere lk Nkowsk-Zolkewsk 985 Yaklaşımı ve ğer se Dutta-Rao-Twor aklaşımıır. -Nkowsk-Zolkewsk Yaklaşımı Bu aklaşım Nkowsk ve Zolkewsk tarafıa 985 ılıa çok amaçlı aoğrusal kesrl programlama problemler etkl uç eğerler ele elmese öelk olarak gelştrlmş br ötemr. Geel apısı 4, Chares, a., Cooper, W.W., Rhoes, e., 978. Measurg the effcec of ecso makg uts. Europea Joural of Operatoal Research, Nkowsk, I., Zolkewsk, Z., 985. A compromse proceure for the multple objectve lear fractoal programmg problem. Europea Joural of Operatoal Research 9,

7 X F,,...,,,..., bu problem ç E etkl çözüm kümes oluğuu varsaalım, X F,,...,,,..., bu problem ç E etkl çözüm kümes oluğuu varsaalım, X F,,..,,,..,,,.. h h bu problem ç e E ü etkl çözüm kümes oluğuu varsaacak olursak, bu uruma çok amaçlı oğrusal programlama problem etkl çözümüü buluması ç gerçekleştrlmes gereke aımlar aşağıak teoreme hareketle tespt elmekter. Teorem: Şaet 0 =,,..., tüm єx, E g E ç r Şaet 0 =,,..., tüm єx, E g E ç r Şaet 0 =,,...,h tüm єx, ve r r 0 =h+,..., tüm єx, E g E ç 50

8 S. Eral DİNÇER -Dutta-Rao-Twor Yaklaşımı Bu aklaşım Chares ve Cooper 96 tarafıa Doğrusal Kesrl Programlama problemler çözümü ç oluşturula eğşke öüşümü ötemle hareket etmekter. Bu öüşüm 5, Y t Formüle er ala geellkle eğere sahp br parametrer. Döüşüm şlem ugulaacak olursak; Mamzaso Kısıtlar a T t A ct 0 b T t, t 0 se 6 ; Çok Amaçlı Doğrusal Kesrl Programlama problemler ç geel formülaso 5 Dutta, D., Rao, J.R., Twar, R.N., 99a. Fuzz approaches for multple crtera lear fractoal optmzato: a commet. Fuzz Sets a Sstems Dutta, D., Rao, J.R., Twar, R.N., 99b. A restrcte class of multobjectve lear fractoal programmg problems. Europea Joural of Operatoal Researc 68,

9 505 0, ,...,, t ct A Kısıtlar F Bu faee hareketle, 0,...,, c A Kıs ıtlar F ve öüştürülmüş problem; 0, 0,...,, t ct a Kısıtlar F olarak fae elmekter.

10 S. Eral DİNÇER UYGULAMA Ugulamaa, üretm alaıa faalet göstere br frmaı ISO 400 Çevre Yöetm Sstem çerçevese geçerl ola ugu belge almaa öelk olarak gerçekleştreceğ faalet ve üzelemelere hareket elerek şletmee e ugu ötem seçlmese çalışılmıştır. Ugulama ç gerekl ola blgler BORUSAN OTOMOTİV A.Ş. kalte epartmaıa ele elmş olup, Borusa Otomotv A.Ş. ISO 400 Çevre Yöetm Sstem ugulamalarıa ararlaılmıştır. Ugulamaa ISO 400 Çevre Yöetm Sstem belges alımasıa şletmelere arımcı olacağı üşüüle farklı süreç tespt elmştr,,. Bu süreçler her bre geçerl olmak üzere şletme faa foksouu maksmzasou, çevree verle zararı mmzasou ve çalışaları vermllğ maksmzasou heeflemekter. Kısıt eğerler olarak a tekoloj, atırım tutarı ve öüşüm süres göz öüe alımıştır. Tablo. e bahs geçe amaç ve kısıt eğerler süreç bazıa er almaktaır. Tablo. ek bu eğerler çok amaçlı oğrusal programlamaa göre üzelemştr. Acak asıl amacımız şletme faa foksouu ve çalışaları memuetler çevree verle zararı mmzasoua orala maksmze etmek oluğua problem Çok Amaçlı Doğrusal Kesrl Programlama probleme öüştürülmüştür. Amaç ve Kısıtlar Süreçler X X X Faa foksou maksmzasou Çalışaları vermllğ maksmzasou Çevree verle zararı mmzasou Tekoloj =000 Yatırım tutarı Döüşüm süres 0 Tablo. Probleme at eğerler. 000X 000X 500X F 6000X 8000X 000X X X X X X X X, X 5000X X, X X 500X, 6000X X 8000X 00X 000X 506

11 Tablo. e er ala probleme Nkowsk-Zolkewsk aklaşımıı ugulaablmek ç çok amaçlı oğrusal programlama problem çok amaçlı oğrusal kesrl programlama probleme öüştürülmüştür. Ele ele problem blgsaar paket programı arımıla çözümü soucua ele ele eğerler Tablo. e er almaktaır. Dutta-Rao-Twar Yaklaşımıı ugulaablmek ç se kesrl problem,t uzaıa öüştürmemz gerekmekter. Bu öüşüm aşağıa er almaktaır. F , t 0.5 0, t 0 400t Nokta X X X Faa foksou Çalışaları vermllğ Çevree verle zarar Faa Zarar Verm Zarar A B C D Tablo. Etkl uç oktalar Dutta-Rao-Twar aklaşımıla oluşturula problem çözümüe ele ele souçlar Nkowsk-Zolkewsk aklaşımıla ele ele souçlar le aıır. Tablo. e e görüleceğ üzere oluşturula problem ç ört etkl uç okta ele elmştr. Tablo. e er ala so k kolo k kesrl amacı hesaplaa eğerler göstermekter. Çok amaçlı oğrusal programlama problem ç A,B,C ve D oktaları etkl oktalar olmasıa karşı, çok amaçlı oğrusal kesrl programlama problem ç se etkl oktalar A,B ve D olup C oktası etksz urumaır. 507

12 S. Eral DİNÇER SONUÇ Plalama problemlere aalst apması gerekelere br e karar alıcıa kabul eleblr souçlar kümes sumaktır. Br brle çelşe çok saıa krter çere karar problemlere karar alıcıı karar sete er ala eğerler çerse ke amacıa e ugu olaı seçeblmes ç bazı araçlara htaç uulmaktaır. İk vea aha fazla krtere sahp problemler ç etkl çözüm kümes bulumasıa Kesrl Programlama olukça kullaışlı br ötem olarak karşımıza çıkmaktaır. Brbr le lşkl k ötem açıklaığı bu çalışmaa Nkowsk-Zolkewsk aklaşımı aha az kısıt eklemle hareket etmese olaı Dutta-Rao-Twar aklaşımıa aha kullaışlı br ötem olarak karşımıza çıkmaktaır. Kesrl Programlama Yötem gerçek problemler çözüme kavuşturulmasıa olukça arımcı br ötem oluğu, ugulama ve karar almaa so erece katkıa buluuğu açıktır. Arıca Kesrl Programlamaı ster oğrusal, ster oğrusal olmaa tek vea çok amaçlı problemlere uarlamasıı söz kousu olması olukça geş br ugulama alaıa sahp oluğuu ve çok çeştl gerçek problemler bulableceğ göstermekter. 508

13 YARARLANILAN KAYNAKLAR Calvete, I.H., Gale, C., 00. A ote o blevel lear fractoal programmg problem. Europea Joural of Operatoal Research Chaha, S.S., 987. Hperbolc programmg-ew crtera. Ecoomc Computato a Ecoomc Computato a Ecoomc Cberetcs stues a Research 4, Chaha, S.S., 00. Fractoal programmg wth absolute-value fuctos. Europea Joural of Operatoal Research Chares, a., Cooper, W.W.,96. Programmg wth lear fractoal fuctoals. Navals Research Logstcs Quarterl 9, Chares, a., Cooper, W.W., Rhoes, e., 978. Measurg the effcec of ecso makg uts. Europea Joural of Operatoal Research, Choo, E.U., Atks, D.R., 98. Bcrtera lear fractoal programmg. Joural of Optmzato Theor a Applcatos 6, 0-0. Choo, E.U., Atks, D.R., 98, Coectees Coecteess multple crtero fractoal programmg. Maagemet scece 9, Dutta, D., Rao, J.R., Twar, R.N., 99a. Fuzz approaches for multple crtera lear fractoal optmzato: a commet. Fuzz Sets a Sstems Dutta, D., Rao, J.R., Twar, R.N., 99b. A restrcte class of multobjectve lear fractoal programmg problems. Europea Joural of Operatoal Researc 68,5-55. Gupta, p., Bhata., D., 00. Sesvt aalss fuzz multobjectve lear fractoal programmg problem. Fuzz Sets a Sstems, 9-6. Korbluth, J.S.H., Steuer, R.E., 98. Multple objectve lear fractoal programmg. Maagemet Scece Lara, P., 99. Multple objectve fractoal programmg a lvestock rato formulato: a case stu for ar cow ets Spa. Agrcultural Sstems 4, -4. Luhajula, M.K., 984. Fuzz approachs for multple objectve lear fractoal optmzato. Fuzz Sets a Sstems, -. Metev, B., Gueorgueva, D., 000. A smple metho for obtag weakl effcet pots multobjectve lear fractoal programmg problems. Europea Joural of Operatoal Research 6, Nkowsk, I., Zolkewsk, Z., 985. A compromse proceure for the multple objectve lear fractoal programmg problem. Europea Joural of Operatoal Research 9,

14 S. Eral DİNÇER Pal, B.B., Motra, B.N., Maulk, U., 00. A goal programmg proceure for fuzz multobjectve lear fractoal programmg problem. Fuzz Sets A Sstems 9,

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

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ

ĐDEAL BĐR DC/DC BUCK DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GENELLEŞTĐRĐLMĐŞ DURUM UZAY ORTALAMA METODU ĐLE MODELLENMESĐ ĐDEA BĐR D/D BUK DÖNÜŞTÜRÜÜNÜN GENEEŞTĐRĐMĐŞ DURUM UZAY ORTAAMA METODU ĐE MODEENMESĐ Meral ATINAY Ayşe ERGÜN AMAÇ Ercüment KARAKAŞ 3,,3 Elektrk Eğtm Bölümü Teknk Eğtm Fakültes Kocael Ünerstes, 4, Anıtpark

Detaylı

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

WEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde

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

Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler

Yaşam eğrilerini karşılaştırmak için kullanılan skor ve ağırlıklı testler: Sayısal örnekler www.statstcler.org İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya 6 () - İstatstçler Dergs: İstatst&Atüerya Yaşam eğrler arşılaştırma ç ullaıla sor ve ağırlılı testler: ayısal öreler Duru Karasoy Hacettepe Üverstes

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

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

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

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

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

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

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

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

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Öer.C.9.S.. Temmuz 00.-. ÜRETİM PLANLAMASINDA HEDEF PROGRAMLAMA VE BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Semra ERPOLAT Mmar Sa Güzel Saatlar Üverstes Fe Edebyat Fakültes, İstatstk Bölümü,

Detaylı

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası)

x 2$, X nın bir tahminidir. Bu durumda x ile X arasındaki farka bu örnek için örnekleme hatası x nın örnekleme hatasıdır. X = x - (örnekleme hatası) 4 ÖRNEKLEME HATASI 4.1 Duyarlılık 4. Güveilirik 4.3 Örek hacmi ve uyarlılık arasıaki ilişki 4.4 Örek hacmi ve göreceli terimler ile uyarlılık arasıaki ilişki 4.5 Hata kareler ortalaması Örekte ele eile

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

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

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

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

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

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

Detaylı

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

TESADÜFİ DEĞİŞKENLERLE İLGİLİ BAZI YAKINSAKLIK ÇEŞİTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ISSN:1306-3111 e-journal of New Worl Scences Acaemy 2008, Volume: 3, Number: 4 Artcle Number: A0108 NATURAL AND APPLIED SCIENCES MATHEMATICS APPLIED MATHEMATICS Receve: March 2008 Accepte: September 2008

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

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

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

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

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

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

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama

Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama KMÜ Sosyal ve Ekoomk Araştırmalar Dergs (8): 37-45, 00 ISSN: 309-93, wwwkmuedutr Kuruluş Yer Seçmde Bulaık TOPSIS Yötem ve Bakacılık Sektörüde Br Uygulama Nha Tırmıkçıoğlu Çıar Yıldız Tekk Üverstes, Kmya-Metalür

Detaylı

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

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

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

Bir Dişli Fabrikasında Tamsayılı Hedef Programlama. Uygulama Denemesi. Gülnur KEÇEK. An Application of Integer Target Programming in A Gear Factory

Bir Dişli Fabrikasında Tamsayılı Hedef Programlama. Uygulama Denemesi. Gülnur KEÇEK. An Application of Integer Target Programming in A Gear Factory Br Dşl Fabrkasına Tamsaılı Heef Programlama Ugulama Denemes Gülnur KEÇEK Öet: Günümüe şletmelere karşılaşılan problemler karmaşık olup; çok e genellkle çelşen amaçlar çerrler. Bu çalışmaa, öncelkle tamsaılı

Detaylı

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım

Ergonomik Ürün Tasarımına Bütünleşik Bir Yaklaşım Sakarya Üverstes Fe Blmler Esttüsü Dergs, Vol(No): pp, year SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 2147-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder

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 FİZ4 FİZİKTE BİGİSAYAR UYGUAMAARI DERS NOTARI Hazırlaa: Pro.Dr. Ora ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİER. İNEER OMAYAN DENKEMERİN KÖKERİNİN BUUNMASI I/II. İNEER DENKEM SİSTEMERİNİN

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

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal Sceces Clt/Vol.:-Sayı/No: : -8 (0 ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN

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

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C

BLAST A C G T T A A A C T C G G C I I I I I I I I I A C T T T A A G C C A A G C BLS Öcei erste; DN izilerie,,g, bazlarıı izilişi, RN izilerie,,g,u bazlarıı izilişi ve protei izilerie amio asitleri izilişi baımıa, orta bir alfabe ile yazılmış izileri hizalaması üzerie urulu. Hizalamış

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

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

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

BASİT ŞANS ÖRNEKLEMESİ

BASİT ŞANS ÖRNEKLEMESİ 5 BAİT ŞA ÖREKLEMEİ 5. Artmetk ortalamaı tahm 5... Artmetk ortalamaı varyası 5... Artmetk ortalama ç güve aralığı 5..3. Artmetk ortalamaı tahme örek hacm ve uyarlılık arasıak lşk 5. Toplamı tahm 5... Toplamı

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,

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

MUTLAK SAPMALARIN ORTALAMASINI MİNUMUM YAPMA * (MİNMAD) REGRESYON ANALİZİ* Minimizing Mean Absolute Deviations (MINMAD) Regression Analysis*

MUTLAK SAPMALARIN ORTALAMASINI MİNUMUM YAPMA * (MİNMAD) REGRESYON ANALİZİ* Minimizing Mean Absolute Deviations (MINMAD) Regression Analysis* MUTLAK SAPMALARIN ORTALAMASINI MİNUMUM YAPMA (MİNMAD) REGRESYON ANALİZİ Mmzg Mea Absolute Devatos (MINMAD) Regresso Aalss Hüla TOSUN Ç.Ü.Fe Blmler Esttüsü Matematk Aablm Dalı Selahatt KAÇIRANLAR Ç.Ü.Fe

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

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

Kuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi İle Değerlendirilmesi

Kuzularda Büyümenin Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi İle Değerlendirilmesi 33 Uluag Uiv. J. Fac. Vet. Me. (003) --3: 33-37 Kuzulara Büyümei Çok Boyutlu Ölçekleme Yötemi İle Değerleirilmesi İsmet DOĞAN * Geliş Tarihi: 5.07.003 Kabul Tarihi: 09.09.003 Özet: Büyümeyi karakterize

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

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes,

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

Kredi Değeri(Nominal Değer): Senet üzerinde yazılı olan ve vade gününde ödenmesi gereken tutardır.

Kredi Değeri(Nominal Değer): Senet üzerinde yazılı olan ve vade gününde ödenmesi gereken tutardır. 1 İSKONTO HESAPLAR Tcaret alanına alım-satım şlemler her zaman peşn para le yapılmaz. Bu şlemlern öneml br kısmı kreye ayanır ve veresye yapılan alış-verşler br belgeye bağlanır. Özellkle şletmeler arasına

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

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

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KALMAN FİLTRELEME YÖNTEMİYLE DEFORMASYON ANALİZİ SERKAN DOĞANALP

T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KALMAN FİLTRELEME YÖNTEMİYLE DEFORMASYON ANALİZİ SERKAN DOĞANALP İ.C SELÇUK ÜNİVERSİESİ FEN BİLİMLERİ ENSİÜSÜ KALMAN FİLRELEME YÖNEMİYLE DEFORMASYON ANALİZİ SERKAN DOĞANALP YÜKSEK LİSANS SEMİNERİ JEODEZİ VE FOOGRAMERİ ANABİLİM DALI Kona,003 KALMAN FİLRELEME YÖNEMİYLE

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

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

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

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

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

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

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

HANNOVER YAKLAŞIMI İLE GEOMETRİK ANALİZ SÜRECİNE BİR KISA YOL ÖNERİSİ

HANNOVER YAKLAŞIMI İLE GEOMETRİK ANALİZ SÜRECİNE BİR KISA YOL ÖNERİSİ HAVE YAKLAŞIMI İLE GEMEİK AALİZ SÜECİE Bİ KISA YL ÖEİSİ S. DEMİKAYA,.G. HŞBAŞ, H. EKAYA Yılız eknk Ünverstes, Meslek Yüksekokulu, İstanbul, emrkay@ylz.eu.tr Yılız eknk Ünverstes, İnşaat Fakültes, Jeoez

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

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

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa

ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa ELECO '1 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 Kasım - 1 Aralık 1, Bursa Artırma/Azaltma Lmtl ve Yasak İşletm Bölgel Ekoomk Güç Dağıtımı Problemler Yerçekmsel Arama Algortması le Çözümü

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

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Makine Öğrenmesi 6. hafta Makne Öğrenmes 6. hafta Yapay Snr Ağlarına Grş Tek katmanlı YSA lar Algılayıcı (Perceptron) Aalne (Aaptve Lnear Elemen Byolojk Snr Hücres Byolojk snrler ört ana bölümen oluşmaktaır. Bunlar: Denrt, Akson,

Detaylı

0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322

0 1 2 n 1. Doğu Akdeniz Üniversitesi Matematik Bölümü Mate 322 Bölüm 3. İkici Mertebede Lieer ve Sabit Katsaılı Diferesiel Deklemler 4 3. Geel Taımlar ( ) ( ) ( ) a ( ) + a ( ) + a ( ) +... + a ( ) + a ( ) = f ( ) () 0 şeklideki bir deklem. mertebede lieer deklem

Detaylı

IV. ORMANCILIKTA SOSYO EKONOMİK SORUNLAR KONGRESİ BİLDİRİLER KİTABI. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Ekonomisi Anabilim Dalı

IV. ORMANCILIKTA SOSYO EKONOMİK SORUNLAR KONGRESİ BİLDİRİLER KİTABI. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Orman Ekonomisi Anabilim Dalı IV. ORMANCILIKTA SOSYO EKONOMİK SORUNLAR KONGRESİ 15-17 EKİM 2015 TRABZON BİLDİRİLER KİTABI Düzeleye Karadez Tekk Üverstes Orma Fakültes Orma Ekooms Aablm Dalı IV. Ormacılıkta Sosyo-Ekoomk Sorular Kogres,

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

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa

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

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

* : Bu örnek, bu Yönetmelikten önceki uygulamada kullanılan Örnek 63'e karşılık gelmektedir.

* : Bu örnek, bu Yönetmelikten önceki uygulamada kullanılan Örnek 63'e karşılık gelmektedir. T.C. ÜNYE İCRA DAİRESİ 2015/2839 ESAS TAŞINIRIN AÇIK ARTIRMA İLANI Aşağıa cns, mktar ve eğerler yazılı mallar satışa çıkarılmış olup: Örnek No: 25* Brnc artırmanın aşağıa belrtlen gün, saat ve yere yapılacağı

Detaylı

n 1 1. Pratik Bilgi-1 in y a(x r) k türünden 2. Pratik Bilgi-1 x a(y k) r türünden

n 1 1. Pratik Bilgi-1 in y a(x r) k türünden 2. Pratik Bilgi-1 x a(y k) r türünden Pratik Bilgi- (İtegralsiz Ala Bulma) a eğrisi ile ve 0 doğrularıı sıırladığı ala ise, a eğrisi ile 0 ve a doğrularıı sıırladığı ala dir. Ugulama-. Muharrem Şahi eğrisi ile ve 0 doğrularıı sıırladığı bölgei

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

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

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

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

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Joural of Egieerig ad atural Scieces Mühedislik ve Fe Bileri Dergisi Sigma 6/4 Araştırma Makalesi / Research Article O SPEKTRUM OF A SEF ADJOIT DIFFERATIA OPERATOR OF HIGHER ORDER WITH UBOUDED OPERATOR

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

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

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

Üretim ve Kalkınma Ekonomisi Sorunları ve Yönetimi Sadettin Özen 1, Samet Gürsev 2

Üretim ve Kalkınma Ekonomisi Sorunları ve Yönetimi Sadettin Özen 1, Samet Gürsev 2 Bu bldr 1- Mart 14 tarhlerde düzelee Üretm Ekooms Kogresde suulmuştur. Özet Üretm ve Kalkıma Ekooms Soruları ve Yöetm Sadett Öze 1, Samet Gürsev Üretm ve kalkıma ekooms temel soruu, taleb, sektörler özgü

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

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER

Yrd.Doç.Dr.İstem Köymen KESER Yr.Doç.Dr.İstem Köyme KESER Güve Aralıkları Ortalama yaa iki ortalama farkı içi biliiyor bilimiyor 30

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

EK- ANKARA ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJESİ KESİN RAPORU Dağıtımlı bir sıra tabanlı oun apa zekâsının geliştirilmesi Proje ürütücüsü: Yardımcı araştırmacı: Yrd. Doç. Dr. Şahin Emrah Doç.Dr. İman

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof.

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable ole at www.alphaumercjoural.com alphaumerc joural The Joural of Operatos Research, Statstcs, Ecoometrcs ad Maagemet Iformato Systems Receved: December 12, 2017 Accepted: February 02, 2018 Publshed

Detaylı

DUVAR YÖNÜNÜN YALITIM KALINLIĞINA ETKİSİ

DUVAR YÖNÜNÜN YALITIM KALINLIĞINA ETKİSİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fa. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt, No, 9-, 7 Vol, No, 9-, 7 DUVAR YÖNÜNÜN YALITIM KALINLIĞINA ETKİSİ Meral ÖZEL ve Kazım PIHTILI Mane Mühenslğ Bölümü, Mühensl Faültes, Fırat Ünverstes,

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

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

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

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