FREKANS ATLAMALI DİZİLER KÜBRA BAYRAKTAR YÜKSEK LİSANS TEZİ MATEMATİK ANABİLİM DALI TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "FREKANS ATLAMALI DİZİLER KÜBRA BAYRAKTAR YÜKSEK LİSANS TEZİ MATEMATİK ANABİLİM DALI TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ"

Transkript

1 FREKANS ATLAMALI DİZİLER KÜBRA BAYRAKTAR YÜKSEK LİSANS TEZİ MATEMATİK ANABİLİM DALI TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ARALIK 010 ANKARA

2 Fen Bller Ensttü onayı Prof. Dr. Ünver KAYNAK Müdür Bu tezn Yüksek Lsans derecesnn tü gereksnlern sağladığını onayları. Prof. Dr. Öer AKIN Mateatk Anabl Dalı Başkanı Kübra BAYRAKTAR tarafından hazırlanan FREKANS ATLAMALI DİZİLER adlı bu tezn Yüksek Lsans tez olarak uygun olduğunu onayları. Tez Jür Üyeler Başkan : Prof. Dr. Ferruh ÖZBUDAK Yrd. Doç. Dr. Zülfükar SAYGI Tez Danışanı Üye : Yrd. Doç. Dr. Zülfükar SAYGI Üye : Yrd. Doç. Dr. Çetn ÜRTİŞ

3 TEZ BİLDİRİMİ Tez çndek bütün blglern etk davranış ve akadek kurallar çerçevesnde elde edlerek sunulduğunu, ayrıca tez yazı kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalışada orjnal olayan her türlü kaynağa eksksz atıf yapıldığını bldrr. (İza) (Adı Soyadı)

4 Ünverstes : TOBB Ekono ve Teknoloj Ünverstes Ensttüsü : Fen Bller Anabl Dalı : Mateatk Tez Danışanı : Yrd. Doç. Dr. Zülfükar SAYGI Tez Türü ve Tarh : Yüksek Lsans Aralık 010 Kübra BAYRAKTAR FREKANS ATLAMALI DİZİLER ÖZET Bu tezn aacı, Elektronk, İletş ve Blgsayar Mühendslğ ndek kodlarda blg let sağlaak çn gerekl olan FHS lern cebrsel yolla oluşturulasıdır. Bu aaçla bazı akaleler ncelenş ve FHS üret etotlarına dayalı detaylı br anlatı yapılıştır. Bu anlatıın çerğnde FHS ve optal FHS nn tanıı, optallk krterler vardır. Optallk çn alt sınırlara da yer verlştr. Ayrıca bu anlatılardan sonra akalelerdek optal FHS oluşturaya dayalı yönteler nceleyp bu yönteler yce anladıktan sonra, hepsnde ortak ve sonlu cslerde de uygulaası olan br yönte olan, z fonksyonu yardııyla FHS oluşturanlara bakılıştır. Makalelerde verlen örnekler detaylı br şeklde anlatılıştır. Bu anlatıdan sonra da akalelerdek oluşuları sağlaaya yönelk başka örnekler de MAGMA prograı yardııyla ncelenştr. Bunun ötesnde akalelerdek oluşuları sağlaayan paraetrelern neden çalışadığına dar örnekler de ncelenştr. Bu sorun net br yanıt bulaaakla beraber, cevap araak çn teorelern spatlarına bakılıştır. Bu tezde bu spatlara yer verleştr, ancak sadece bazı sout örnekler çn MAGMA prograı sayesnde nceleeler yapılıştır. Sonuçta se bu üret etotları çn açıkça br karşılaştıra yapılıştır. Brbrn kapsayan ve brnn dğernn dışında kaldığı paraetreler gözlelenş ve tartışılıştır. Sonuç olarak bu yapılar çn br tablo oluşturuluş ve bu tablo bze hang paraetrenn nerede olduğuna dar kesn br sonuç verştr. Yen paraetreler ve farklı yönteler arayışıız deva etekte olup, başka fonksyonlar yardııyla da nceleneblecek olan bu FHS yöntelernden, z fonksyonu yardııyla oluşturuluş olanları çn başka yen paraetreler de bulunablr. Anahtar Keleler: Frekans atlaalı dzler, cebrsel frekans atlaalı dz yönteler, optal frekans atlaalı dzler, optal frekans atlaalı dz çftler, optal frekans atlaalı dz ales. v

5 Unversty Insttute Scence Prograe Supervsor : TOBB Econocs and Technology Unversty : Insttute of Natural and Appled Scences : Matheatcs : Assstant Professor Dr. Zülfükar SAYGI Degree Awarded and Date : M.Sc. Deceber 010 Kübra BAYRAKTAR FREQUENCY HOPPING SEQUENCES ABSTRACT Purpose of ths thess s algebrac constructon of freuency hoppng seuences(fhs) whch are needed for securng transsson of nforaton n codes of Electronc, Telecouncaton and Coputer Engneerng. It s studed for ths purpose ve there s an detaled expresson about constructons of generatng FHS. In ths expresson,there are defntons of FHS, optal FHS and crterons of optalty. There are also lower bounds for optalty. Algebrac constructons of optal FHS are analysed n soe papers. These constructons are abstracted ute well. Especally t s looked trace functons to for optal FHS. Ths trace functon s also an applcaton of Fnte Felds. The exaples gven n soe papers are analysed too detaled. Soe other exaples are also analysed by the ad of MAGMA prograe. Beyond these analyses, we looked at soe other exaples that t s not gven n the papers. But there s no answer to ths. We also looked at the proofs of theores and leas, yet there s no proof n ths thess. We looked at just for soe crude exaples. In concluson we dd a clear coparson for the constructons. We dd the table for dstngushng dstnctons aong paraetres. And ths table answered us exactly. One can fnd other paraetres and other functons to construct lke these optal FHS. Keywords: Freuency hoppng seuences, algebrac constructons of optal freuency hoppng seuence, optal Freuency hoppng seuences, optal Freuency hoppng seuence par, optal Freuency hoppng seuences faly. v

6 TEŞEKKÜR Çalışaları boyunca bana yol gösterp katkıda bulunan, ben yönlendren hoca Yrd. Doç. Dr. Zülfükar SAYGI ya, Onun değerl yardılarına, yne kıyetl tecrübelernden faydalandığı TOBB Ekono ve Teknoloj Ünverstes Mateatk Bölüü öğret üyelerne teşekkür eder. Ayrıca bu tez Cebrsel Eğrler ve Üssel Toplalar Kullanarak Bazı Krptografk Uygulaalar adlı TÜBİTAK projes kapsaında yürütülüştür. Yne çalışaları boyunca yazdığı kodlarla teze katkıda bulunan ve çalışalarıda her açıdan bana yardı eden ofs ve proje arkadaşı Seda KAHRAMAN a ve anev olarak bana destek olan dğer bütün ofs arkadaşlarıa teşekkür eder. Son olarak desteklern benden hçbr zaan esrgeeyen, ben yetştrp bugünlere gele sağlayan sevgl annee, babaa, ablaa ve nk yeğen Kayra ya çok üteşekkr. v

7 İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET ABSTRACT TEŞEKKÜR İÇİNDEKİLER ÇİZELGELERİN LİSTESİ KISALTMALAR v v v v x x 1. GİRİŞ Genel Blgler Frekans Atlaalı Dzler (FHS) Blnen Optallk Sınırları 7. CEBİRSEL YÖNTEMLER 1.1. Genel Üret Metodu [4] dek Dzler [5] dek Dzler [9] dak Dzler [3] dek Dzler (p= duruu) [3] dek Dzler ( p duruu) 9 3. KARŞILAŞTIRMALAR [4] le [5] dek Paraetrelern Karşılaştırılası [4] le [9] dak Paraetrelern Karşılaştırılası [5] le [9] dak Paraetrelern Karşılaştırılası 37 KAYNAKLAR 38 v

8 EKLER 40 ÖZGEÇMİŞ 43 v

9 ÇİZELGELERİN LİSTESİ Çzelge Sayfa Çzelge 1.1., Y, Z dzler çn Hang korelasyon değerler 4 Çzelge 3.1. Çzelge 3.1. [4,5,9,3] akalelerndek dzlern paraetreler 33 x

10 KISALTMALAR Kısaltalar Açıklaa FHS Frekans Atlaalı Dzler (Freuency Hoppng Seuence) FHSS Frekans Atlaalı Yayılı İzge (Freuency Hoppng Spread Spectru) DSSS Dogrudan Sıra Yayılı İzge (Drect Seuence Spread Spectru) MA Çoklu Erş (Multple Access) CDMA Kod Bölel Çoklu Erş (Code Dvson Multple Access) FHMA Frekans Atlaalı Çoklu Erş (Freuency Hoppng Multple Access) FH-CDMA Frekans Atlaalı Kod Bölel Çoklu Erş (Freuency Hoppng Code Dvson Multple Access) S(n;F) F alfabesnde, n uzunluklu bütün dzlern kües H() dzsnn Hang oto-korelasyonu H(,Y) ve Y dzlernn Hang kros-korelasyonu M(U) U alesnn Hang korelasyonu ( n, k, λ ) Elean sayısı k olan alfabe üzernde, uzunluğu n olan dzler çn H()= λ ken elde edlen dz. ( n, k, λ ; N) Elean sayısı k olan alfabe üzernde, uzunluğu n olan dzleryle oluşturulan ale çn H()= λ ve N de aledek elean sayısını gösterektedr. eleanlı sonlu cs F w() dzsnn Hang ağırlığı d (, ) H Y ve Y dzlernn Hang uzaklığı x

11 BÖLÜM 1. 1.GİRİŞ 1.1. Genel Blgler Frekans atlaalı yayılı zge (freuency-hoppng spread spectru, FHSS) ve doğrudan sıra yayılı zge (drect seuence spread spektru, DSSS) teel k yayılı kodlaa teknolojsdr. FHSS, brçok frekans kanalı arasından br tanesn seçerek radyo snyallern lete yöntedr. Bu seç frekansı leten ve frekans letlen kşler tarafından blnen rastgele br dzy kullanarak yapar. Bu rastgele dz, teelde br kurala göre hazırlanış olasına rağen, karaşıklığı ve ender rastlanasından dolayı rastgele adını alır. FHSS yönte, çoklu erş etodu olarak frekans atlaalı kod bölel çoklu erş şeasında (freuency-hoppng code dvson ultple access, FH-CDMA) kullanılır[0]. Çoklu erş etodu, blgsayar letş ağlarında, brden fazla uç noktanın, br let ortaına erşp let yapableler özellğdr. Bu let erkez br zaan bölüşüü ya da frekans bölüşüü oladan yapar. Çoklu erş kod bölel, zaan bölel ya da frekans bölel olarak yapılır. FHSS yönte çn kod bölel çoklu erşden (code dvson ultple access, CDMA) faydalanılır. DSSS se, letşde kullanılan br teknktr. İletlen snyaln bant genşlğ ne kadar fazlaysa o kadar hızlı let gerçekleşr. Bu yöntelerdek 'Yayılı zge' se, taşıyıcı snyallern br chazın let frekansı bant genşlğ (spektru) üzernden gerçekleşr[18]. Daha fazla blg çn [18], [0] ve [1] e bakılablr. FHS ler FH-CDMA letş sstenn taalayıcı br parçasıdır. FHS, FHSS etodu çn yararlıdır. Yukarıda bahsedlen sstelerden br olan FHMA(freuency hoppng ultple access, frekans atlaalı çoklu erş) ssteler çn ver göndere teknğnden faydalanılablr. Ayrıca brçok letş sstelernn yayılı zgesnde da FHS etkldr. Asker letşlerde kullanılan ant snyal karıştırıcı(antjang) çn, güvenlk ve çoklu erş yöntelernde, ayrıca günüüzde asker olayan letşlerde de, bluetooth, kablosuz ağ letşlernde (ultra-wde band, UWB) de, 1

12 FHS kullanılaktadır. Bluetooth, teelde FHS ler kullanarak, blg alışverş sağlar. Bluetoothla herhang br very blgsayara ya da cep telefonuna doğru br şeklde aktarak çn FHS lerden yararlanılaktadır. Yukarıda saydığıız çeştl ssteler çn kullanılan FHS lern, y Hang korelasyonuna sahp olası gerekektedr. Bu tezde se FHS, Hang korelasyonu ve optal dz tanıları anlatılıp, y Hang korelasyonuna sahp olanları ncelenecektr. FHS nn çeştl üret yolları vardır. Bu yollar çeştl fonksyonlarla yapılablr. Bz burada z fonksyonu yardııyla oluşturuluş olan cebrsel oluşu yöntelern nceleyeceğz. Bu yöntelerle bulunan FHS lern çnde en y hang korelasyona sahp olanları bulanın bazı kısa yöntelerne dar alt sınırlar verp, bunların yanı sıra optal dz şartlarını sağlayan cebrsel oluşulardan 5 tanesn detaylı br şeklde anlatacağız. Bu detayın çnde en y ola şartlarını sağlayan/sağlaayan örnekler bulunaktadır. Ayrıca MAGMA prograı tarafından hesaplanan dzlern korelasyonlarına da bakılıp optallkle lgl doğrulukları teyt edlecektr. [5],[4],[9] ve [3] nuaralı akalelerde anlatılan z fonksyonu kullanılan cebrsel yönteler, karşılaştıralı tabloyla beraber ortaya konacak ve paraetrelern teker teker kıyaslaası yapılıp, aradak farklar/benzerlkler ortaya konup br tablo hazırlanacaktır. Brbrn çeren, kesşen paraetreler açıkça ortaya konacaktır. Böylece FHS lern cebrsel üret yöntelernden brs bütün yönleryle ele alınış olunacaktır.

13 1.. Frekans Atlaalı Dzler(FHS) Olablecek bütün frekans değerlernden oluşan F = { fo, f1, L, fk 1} küesne alfabe denr. n poztf br ta sayı olak üzere, F küesndek eleanlarla oluşturulan n uzunluğundak bütün dzlern kües S( n; F ) le gösterlr, S( n; F) = { = ( x, K, x ) : x F ve = 1,,..., n}. 1 n S( n; F ) küesnden alınan herhang br eleana F üzernde uzunluğu n olan frekans atlaalı dz (freuency hoppng seuence), kısaca FHS, denr. Örnek 1: F = Z 3 = {0, 1, } ve n = 13 olsun. S (13; Z 3) = {( a 1, a, K, a 13 ) : a Z 3 ve =1,,,13} küesnde, Y ve Z dzler aşağıdak gb tanılanablr: = (0,,,, 1,,, 0, 0,, 1, 0, 1), Y = (0, 1, 1, 1,, 1, 1, 0, 0, 1,, 0, ), Z=( 1, 1, 1, 0,,,, 0, 1, 1,,, 1). O halde, Y ve Z dzler Z 3 üzernde uzunluğu 13 olan brer FHS olurlar. İk dz arasındak uzaklığı hesaplaak çn hang korelasyonu tanıına htyaç duyarız. FHS ler çn Hang korelasyonu aşağıdak gb tanılanır. Tanı 1.1: (Hang Korelasyonu) S( n; F ) küesnden alınan herhang k,y dzs, =( x 1, x, K, xn ) Y=( y 1, y, K, yn ) çn, t zaanda geckey gösterek üzere, Hang korelasyonu H, Y, n 1, Y ( ) = (, + t ), 0 t n = 0 H t h x y <, (1.1) 1, x= y se olarak tanılanır. Burada h( x, y) = olur ve yer nds +t üzerndek 0, x y se bütün şleler, dznn uzunluğu n olduğu çn, (od n) de hesaplanır. 3

14 Örnek : Hang korelasyon hesabını, Örnek1 de verlen, Y ve Z dzler çn nceleyel. = (0,,,, 1,,, 0, 0,, 1, 0, 1), Y = (0, 1, 1, 1,, 1, 1, 0, 0, 1,, 0, ), Z=( 1, 1, 1, 0,,,, 0, 1, 1,,, 1). Verlen herhang k dz çn Hang korelasyonu H, Y ( t ) = 1 = 0 h( x, y + ), 0 t<13 t olduğundan dzlern korelasyonları çn Çzelge 1.1 elde edlr. Burada dzlern +t nds değerler, od 13 e göre hesaplanır. Çzelge 1.1., Y, Z dzler çn Hang korelasyon değerler t H, ( t ) H Y, Y ( t ) H Z, Z ( t ) H, Y ( t ) H, Z ( t ) H Y, Z ( t ) FHS dzlernn brbrlernden ayırt edlebles çn olası bütün t değerler üzernden Hang korelasyonlarının aksu değerler göz önüne alınır. 4

15 Tanı 1.: S( n; F ) küesnden alınan herhang k farklı,y dzs çn; H() = aks{ H, ( t) } 1 t< n (1.) 0 t< n {, Y } H (, Y ) = aks H ( t) (1.3) { } M (, Y ) = aks H ( ), H ( Y ), H (, Y) (1.4) olarak tanılanır. Tanı 1. dek (1.) eştlğ br dznn kendsyle korelasyonu olan, Hang oto-korelasyonu, (1.3) eştlğ br dznn farklı br dzyle korelasyonu olan, Hang kros-korelasyonudur. Tezn bundan sonrak bölülernde, elean sayısı k olan br alfabe üzernde, n uzunluklu br FHS dzs çn, λ =H() olak üzere, (n,k,λ )-FHS göster kullanılacaktır. Örnek 3: = (0,,,, 1,,, 0, 0,, 1, 0, 1), Y = (0, 1, 1, 1,, 1, 1, 0, 0, 1,, 0, ), Z=( 1, 1, 1, 0,,,, 0, 1, 1,,, 1) olak üzere Örnek de elde edlen Çzelge 1.1 den H() = aks{ H, ( t) } 1 t< 13 H(Y) = aks{ HY, Y ( t) } 1 t< 13 H(Z) = aks{ H Z, Z ( t) } 1 t< 13 olarak bulunur. Benzer şeklde; 0 t< n {, Y } =4, =4, =7 H (, Y ) = aks H ( t) =4, 0 t< 13 {, Z } H (, Z) = aks H ( t) =7, 0 t< 13 { Y, Z } H ( Y, Z) = aks H ( t) =8. Yukarıdak değerler kullanılarak; 5

16 M(, Y)=aks{4, 4, 4) =4, M(, Z)=aks{4, 7, 7}=7, M(Y,Z)=aks{4, 7, 8}=8 elde edlr. Dolayısıyla dzs (13,3,4)-FHS, Y dzs (13,3,4)-FHS, Z dzs (13,3,7)-FHS olur. Hang korelasyon değerlerne bakılarak, dzlern optallk krterler şu şeklde verlr [11]. 1. S( n; F) olak üzere, eğer her ' S( n; F ) çn H ( ) H ( ') eştszlğ sağlanırsa e optal dz denr.., Y S( n; F) ve Y olak üzere, eğer brbrnden farklı herhang ', Y ' S( n; F) çn M (, Y ) M ( ', Y ') eştszlğ sağlanırsa,y dzlerne optal dz çft denr. 3. S( n; F ) küesnn herhang br alt kües K olsun. K küesnden alınan herhang k farklı dz, optal dz çft oluşturuyorsa K küesne optal ale denr. Uyarı: S( n; F ) küesnde F = k olak üzere; n k farklı dz bulunduğundan, bu küeden alınan herhang br dzsnn optal olup oladığına tanı yardııyla karar verek güç ve uzun br süreçtr. Bu nedenle br sonrak bölüde özetleyeceğz sınırlar kullanılablr. 6

17 1.3. Blnen Optallk Sınırları Br öncek bölüde verlen optallk krterlernn tanıları ışığında, br dznn optal olables çn, en küçük Hang korelasyonlu dz optal olacağından, o dznn Hang oto-korelasyonunun, yan (1.) denklenn, nu olası gerekektedr. Br dz çftnn optal olables çn o dz çft çn tanılanan Hang oto-korelasyonlarının ve Hang kros-korelasyonlarının aksuunun, yan (1.4) denklendek fadenn, nu olası gerekektedr. Optal br alenn de optal dz çftlernden oluşası ve olabldğnce fazla sayıda farklı elean çeres gerekektedr. Dolayısıyla br dznn optal olası çn, nu değerlerne lşkn, aşağıda verlen Lepel-Greenberger alt sınırı kullanılablr. Lea 1.3: [11] Her ( n, k, λ)-fhs dzs çn, ε, n ε (od k) olan en küçük negatf olayan ta sayı olak üzere; ( n ε )( n+ ε k) H ( ) k( n 1) (1.5) eştszlğ sağlanır. Burada x, x ten büyük veya x e eşt olan en küçük ta sayıdır. Dzlern optal olası çn, Lea 1.3 ün sonucu olarak bulunan aşağıdak alt sınır da kullanılablr. Sonuç 1.4: [6] Her ( n, k, λ)-fhs dzs çn, n=sk+ε, 0 ε <k-1 olak üzere; s, n k se H ( ) 0, n= k se (1.6) eştszlğ sağlanır. 7

18 Sonuç 1.5: [6] ( n, k, λ)-fhs dzs çn, n>k, n=sk+ε, 0 ε <k-1 olak üzere, H()= n k ta sayıdır. =s se optaldr. Burada x, x ten küçük veya x e eşt olan en büyük Örnek 4: Örnek de verlen, Y ve Z dzler çn k=3, n=13 olduğundan Lea 1.3. de kullanılan n ε (od k) değer ε 1(od 3) olarak bulunur. Buna göre, (13 1)( ) (1.5) denklende sağ taraf = 4 3(13 1) bulunur. O halde ve Y dzler çn, Örnek den, H()=4, H(Y)=4 ve H(Z)=7 olduğundan ve Y dzler optaldr. Z dzs se optal değldr. Şd de Lepel-Greenberger alt sınırı dz çft çn verlecektr. Teore 1.6: [11] Ayrık k, Y ( n, k, λ) - FHS çn; M (, Y ) k 1 ( + + ) İ= 0 d e d e n 3n (1.7) eştszlğ sağlanır. Burada d, e, 0 k-1, ve Y dzler çn d = µ ( f ), Y e = µ ( f ). Burada µ ( a ) fonksyonu dzsndek a ların sayısını, µ ( a ) fonksyonu Y dzsndek a ların sayısını gösterektedr. Y Örnek 5: Z 3 = {0,1,} alfabe kües üzernde tanılı, = (0,,,, 1,,, 0, 0,, 1, 0, 1), Y = (0, 1, 1, 1,, 1, 1, 0, 0, 1,, 0, ) dzler çn dzsndek 0 ların sayısı 4, yan d 0 = 4, 1 lern sayısı 3, yan d 1= 3, lern sayısı 6, yan d = 6 olduğu görülür. Benzer şeklde Y dzs çn e 0 = 4, e 1= 6, e = 3 olur. O halde (1.9) denklenn sağ tarafı 8

19 = 4 olduğundan, ve Y dzler optal br çft oluşturur. bulunur. Örnek 3 te M(,Y)=4 Alfabedek elean sayısı br asal sayının kuvvet olduğundan aşağıdak sınır elde edlştr. Lea 1.7: [11] br asal sayının poztf br kuvvet olak üzere, k farklı,y ( 1,, λ) -FHS dzs çn; M (, Y ) 1 (1.8) eştszlğ sağlanır. Dz alelernn optallkler ncelenrken, bu alelerdek dz ve dz çftlernn aldığı Hang korelasyon değerler göz önüne alınır. Tanı 1.8: U, S( n; F) nn N eleanlı br alt kües olsun. U dz ales çn Hang korelasyonu; { } x U, Y U, Y M ( U ) = ax ax H ( ), ax H (, Y ) (1.9) olarak verlr. Br dz alesnn optal olası çn aşağıda verlen alt sınır kullanılablr. Lea 1.9: [13] Elean sayısı k olan br F alfabes üzernde tanılı, N eleanlı U S( n; F ) küesnde, I nn = k olak üzere; 9

20 ( nn k) n M ( U ) ( nn 1) k (1.10) ve INn ( I+ 1) ki M ( U ) ( nn 1) N (1.11) eştszlkler sağlanır. Eğer br dz ales Lea 1.9 da verlen alt sınırları sağlarsa o dz alesne Peng- Fan optaldr denr. Örnek 6: Örnek 5 dek ve Y dzler çn U={,Y} olsun. N=, n=13, k=3 olak üzere Örnek 3 ve Tanı 1.8. den M(U)=4 olarak bulunur. (1.10) denklende sağ (13 3)13 taraf = 4 (13 1)3 olduğundan U optal br ale tanılar. Teore 1.10: [13,14],Y ayrık k ( n, k, λ) -FHS olsunlar. 0 r<k olak üzere; I nn = k ve n=ik+r, 4 In ( I+ 1) Ik M (, Y ) 4n (1.1) eştszlğ sağlanır. Teore 1.11: [10] Her, Y K S( n; F) dzs çn, F = k, nn I = k ve K küesnn elean sayısı N olak üzere, H(), dznn oto-korelasyonu (1.), H(,Y), dzlern kros-korelasyonu (1.3) ve I= nn k olak üzere; ( n 1) kh ( ) + ( N 1) nkh (, Y ) ( nn k) n (1.13) 10

21 ( n 1) NH ( ) + ( N 1) NkH (, Y) InN ( I+ 1) Ik (1.14) eştszlkler sağlanır. 11

22 BÖLÜM..CEBİRSEL YÖNTEMLER Tezn kalan bölüünde FHS lern üretlesnde kullanılan özel br yönte ele alınacaktır. Bu yönte kullanılarak [4,5,9,3] çalışalarında farklı FHS ler elde edlştr. Bu yöntelern detaylarına geçeden önce sonlu cslerde blnes gereken bazı teel blgler verlecektr. Bu konudak detaylı blgler çn [1] nceleneblr. p br asal sayı ve, p nn poztf br kuvvet olak üzere, F le eleanlı sonlu cs gösterlecektr. Bu csn eleanları görüleblr. 1 poztf br ta sayı olak üzere, genşlees gösterlecektr. x x polnounun kökler olarak F le F nun. ertebeden F \{0} çarpısal br gruptur ve bu grubun devrl olduğu blnektedr. F \{0}= denr. olur. = { : 0 } olak üzere, α ya α α F nn prtf (lkel) eleanı j β = α ve ebob( j, 1) = 1 şartını sağlayan tü β eleanları da prtf F den F ya tanılı ve br çok uygulaada karşııza çıkan z (Trace, Tr) fonksyonu aşağıdak gb tanılanır. Tr : F F 1 α a Tr ( α) = α+ α + L+ α. / Fonksyonun özellğ herhang br α eleanını, eşlenklernn toplaına götüresdr. Bu fonksyon kullanılarak br çok özellğe sahp dz ve dz aleler elde edlştr ve uygulaalarda kullanılaktadır. Verlen br dzsnn sıfırdan farklı eleanlarının sayısına o dznn Hang ağırlığı denr ve w() şeklnde gösterlr. 1

23 Aynı uzunluktak, Y dzler çn aynı ndeks değerndek farklı eleanların sayısına le Y nn Hang uzaklığı denr ve d (, Y) le gösterlr. Dzlern uzunluğu n olak üzere, d (, Y ) =w(-y) olduğu açıktır. H H 13

24 .1. Genel Üret Metodu p br asal sayı ve, p nn poztf br kuvvet olsun. poztf ta sayısı çn l, 1 1 n poztf br bölen ve n= olarak tanılansın. l l eleanı α olak üzere β = α olarak alalı. Her 0 çn n uzunluğundak c dzler; n ( ( ), ( ),, ( ) 1 α α β α β ) / / / F nn herhang br prtf c = Tr Tr K Tr (.1) olarak tanılansın. Burada seçlen özel p,, ve l değerlerne bağlı olarak optal FHS dzlernn, optal FHS dz çftlernn ve optal FHS alelernn nasıl elde edlebleceğn nceleyeceğz. Göz önüne aldığıız FHS dzler [4,5,9,3] da elde edlen dzlerdr. Dzlern Hang Korelasyonlarını hesaplayablek çn aşağıdak üssel toplaı hesaplaak gerekldr. Bu toplaı hesaplaak çn [4,5,9,3] de farklı teknkler kullanılıştır. c dzsnn ağırlığı w( c ) olak üzere n w( c ) = n 1 1 j= 0 c F 1 = n+ 1 = n+ π ξ Tr p j ( ctr ( α β )) n 1 c F * j= 0 n 1 c F * j= 0 p olur, burada ξ = e olarak alınır. ξ ξ p p j ( ( α β )) Tr Tr c Tr lj ( α cα ) 14

25 .1.1. [4] dek dzler Bu bölüde (.1) de verlen dzlern paraetrelernn aşağıdak gb alınası sonucu ortaya çıkan FHS dzler ncelenecektr p : den farklı br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : 3'den büyük veya 3'e eşt tek br tasayı l : 1 n : Lea.1 [4]: 3 tek br ta sayı ve 0 olak üzere c dzsnn Hang ağırlığı: 1 w( c ) = (.) olur. c dzlernn Hang korelasyonları -1 H ( c ) = H ( t) = n d ( c, c ) = w c ( t β ) c, t c H β olduğundan dolayı aşağıdak şeklde elde edlr. Burada 1 t< n olak üzere her t çn t t+ ( ( ), ( ) ( )) 1 t+ n,, 1 / / / c t = Tr α β Tr α β K Tr α β β t t n ( ( (1 )), ( (1 )),, ( )) 1 t (1 ) / / / c t = Tr α β Tr α β β K Tr α β β olarak β tanılanır. Lea. [4]: 3 tek br ta sayı ve 0 olak üzere; 1 1 H ( c ) = (.3) 15

26 olur. Örnek 7: p=3, =3, =3, l=, c 0 = (0,, 1,, 0, 1, 1,,,, 0,, 0) olarak bulunur. Lea.. den n= = = 13 olak üzere H ( c0 ) = = = 4 olacağından c 0 br (13,3,4)-FHS olur. Lea 1.3. den (13,3,4)-FHS dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (13 1)( ) H ( ) = = 4 k( n 1) 3(13 1) (13,3,4)-FHS dzs olduğu görülür. olduğundan c 0 ın optal br Örnek 8: p=5, =5, =3, l=, yardııyla) n= = = 6 olak üzere (MAGMA c 0 = ( 3, 4, 3, 3, 1, 4, 4, 4, 1, 4, 3, 0, 4, 3, 1, 3, 0,, 0,, 1, 1, 3,, 0, 4, 4, 0, 0, 1, 4,, 1,,, 4, 1, 1, 1, 4, 1,, 0, 1,, 4,, 0, 3, 0, 3, 4, 4,, 3, 0, 1, 1, 0, 0, 4, 1 ) olarak bulunur ve H ( c 0) = 1 elde edlr. Bu duruda c 0 br (6,5,1)-FHS olur. Lea 1.3. den (6,5,1)-FHS dzler çn olduğundan c 0 ın optal br (6,5,1)-FHS dzs olduğu görülür. (6 1)(6+ 1 5) H ( ) = 1 5(6 1) Teore.3 [4]: 3 tek br ta sayı ve 0 olak üzere; c br optal,, FHS oluşturur. j Teore.4 [4]: 3 tek br ta sayı, a = α ; 0 j, F \{0} da karesel br elean, yan a F \{0} ve br c F çn a α, k = c, ve b= ; 0 k F \{0} de karesel olayan br elean, yan b F \{0} ve her olsun. Bu duruda c j ve c k optal br dz çft olurlar. c F çn b c 16

27 Örnek 9: p=3, =3, =3, l=, n= = = 13 olak üzere c 1= ( 0,,, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1,, 1 ), c = (,, 0,, 0, 0,, 1,, 0, 1, 1, ) olarak bulunur. MAGMA yardııyla H( c 1 )=4, H( c )=4, H( c 1, c )=4, dolayısıyla M( c 1, c )=4 elde edlr. Lea 1.9 (1.10) ve (1.11) den (13,3,4)-FHS dzler çn ( nn ) ( nn ) k n (13 3)13 M (, Y ) = 4 1 k = (13 1)3 INn ( I+ 1) ki M (, Y ) = 4 ( nn 1) N ve olduğundan c1 ve c dzlernn optal br çft olduğu görülür. Bu bölüde verlen dzler üretlrken nn tek sayı olarak seçle şartı vardı. Aşağıdak 4 örnekte değer çft sayı alınarak farklı paraetrelerde dzler üretlştr. Örneklern sonucunda optal dzler elde edleedğ gözlenştr. Örnek 10: p=3, =3, =, l=, yardııyla) n= = = 4 olak üzere (MAGMA c 0 = (, 0, 1, 0 ) c 1=( 1, 1,, ) c =( 0, 1, 0, ) c 3 =( 1,,, 1 ) c 4 =( 1, 0,, 0 ) c 5 =(,, 1, 1 ) 17

28 c 6 =( 0,, 0, 1 ) c 7 =(, 1, 1, ) olarak bulunur ve her 0 7 çn H( c )= elde edlr. Bu duruda her 0 7 çn c ler brer (4,3,)-FHS olurlar. Lea 1.3 den (n,k,λ )=(4,3, λ ) dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (4 1)(4+ 1 3) H ( ) = = 1 k( n 1) 3(4 1) sınırda verlen eştlğe ulaşaadıkları gözlenştr. olduğundan yukarıdak dzlern Örnek 11: p=3, =3, =4, l=, n= = = 40 olak üzere (MAGMA yardııyla) c =( 1, 1, 0,, 1, 1, 0, 0,, 1,, 1, 0, 1,, 0, 1, 0, 0, 0,,, 0, 1,,, 1 0, 0, 1,, 1,, 0,, 1, 0,, 0, 0, 0) olarak bulunur ve H( c 1 )=40 elde edlr. Bu duruda c 1 dzs br (40,3,40)-FHS olur. Lea 1.3 den (n,k,λ )=(40,3, λ ) dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (40 1)( ) H ( ) = = 13 k( n 1) 3(40 1) sınırda verlen eştlğe ulaşaadığı gözlenştr. olduğundan c 1 dzsnn, Örnek 1: p=5, =5, =, l=, yardııyla) c = (,, 1, 4, 4,, 3, 3, 4, 1, 1, 3 ) n= = = 1 olak üzere(magma olarak bulunur ve H( c 0 )=4 elde edlr. Bu duruda c 0 br (1,5,4)-FHS olur. Lea 1.3 den (n,k,λ )=(1,5,λ )-FHS dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (1 )(1+ 5) H ( ) = = 1 k( n 1) 5(1 1) sınırda verlen eştlğe ulaşaadığı gözlenştr. olduğundan c 0 dzsnn 18

29 Örnek 13: p=3, =9, =, l=, n= = = =0 çn, v, yardııyla) p( x) = x + x+ polnounun kökü olak üzere, (MAGMA c 0 = (,, 1, 5 v, 3 v, 5 v,, v, 3 v,, 7 v, 3 v, 1, 7 v, 1, 6 v, 6 v, 7 v,, 7 v, v, 6 v, v, 3 v, 3 v, v, v, v, v, v, 7 v, 5 v, 6 v ) 5 v, 6 v, 5 v, v, 1, 1, v, olarak bulunur ve H( c 0 )=40 elde edlr. Lea 1.3 ten (n,k,λ )=(40,9,λ )-FHS dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (40 4)( ) H ( ) = = 4 k( n 1) 9(40 1) dzsnn sınırda verlen eştlğe ulaşaadığı gözlenştr. olduğundan c 0 19

30 .1.. [5] dek dzler Bu bölüde (.1) de verlen dzlern paraetrelernn aşağıdak gb alınası sonucu ortaya çıkan FHS dzler ncelenecektr p : br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : poztf br tasayı l : 1 1 n : 1 Burada c dzler ndeks değerler, 0 olarak alınıştır. Aşağıdak lea Teore 6 [5] n spatından elde edlştr. Lea.5: 0 l 1 ve Hang ağırlığı: 1 ebob 1, = 1 olak üzere c dzsnn = 0 w( c ) 1 = = 1 1 (.4) olur. c dzlernn Hang korelasyonları -1 H ( c ) = H ( t) = n d ( c, c ) = w c l ( β t ) c, t c H β olduğundan dolayı aşağıdak şeklde elde edlr. Lea.6: 0 l 1 ve 1 ebob 1, = 1 olak üzere; = H ( c ) = 1 (.5) olur. 0

31 Teore.7 [5]: 0 l 1 ve 1 ebob 1, = 1 olak üzere; her br çn c = 0 optal br,, FHS oluşturur. Örnek 14: p=5, =5, =3, l=4, yardııyla) n= = = olak üzere (MAGMA =( 4, 3, 4, 4, 4, 0, 3, 3,,, 1,, 4, 0, 1,,, 4, 1, 4,, 1, 4, 0, 0, 4,, 0, 1, 0, 1 ) olarak bulunur ve H()=6 elde edlr. Lea 1.3. den (31,5,6)-FHS dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (31 1)( ) H ( ) = = 6 k( n 1) 5(31 1) (31,5,6)-FHS dzs olduğu görülür. olduğundan c 0 ın optal br Örnek 15: p=5, =5, =3, l=4, yardııyla) n= = = olak üzere (MAGMA =( 4, 3, 4, 4, 4, 0, 3, 3,,, 1,, 4, 0, 1,,, 4, 1, 4,, 1, 4, 0, 0, 4,, 0, 1, 0, 1 ) Y=( 0, 0, 3, 4, 0,, 0,, 3, 1, 3, 3, 3, 0, 1, 1, 4, 4,, 4, 3, 0,, 4, 4, 3,, 3, 4,, 3 ) olarak bulunur ve H()=6, H(Y)=6, H(,Y)=6, dolayısıyla M(,Y)=6 elde edlr. Lea 1.9 (1.10) (1.11) den (31,5,6)-FHS dzler çn ( nn ) ( nn ) k n (31 5)31 M (, Y ) = 6 1 k = (31 1)5 INn ( I+ 1) ki M (, Y ) = 6 ( nn 1) N ve 1

32 olduğundan ve Y dzlernn optal br çft olduğu görülür. Teore.8 [5]: 1 ebob 1, = 1 = 0 se S { c : 0 l 1} = küesn gösterek üzere S kües br optal 1 1 1,, ; 1 -FHS ales olur. 1 1 Örnek 16: p=5, =5,=3,l=4, yardııyla) n= = = olak üzere, (MAGMA =( 0, 0, 3, 4, 0,, 0,, 3, 1, 3, 3, 3, 0, 1, 1, 4, 4,, 4, 3, 0,, 4, 4, 3,, 3, 4,, 3 ), Y=( 4, 3, 4, 4, 4, 0, 3, 3,,, 1,, 4, 0, 1,,, 4, 1, 4,, 1, 4, 0, 0, 4,, 0, 1, 0, 1 ), Z=( 1, 1, 3, 1,, 0, 3, 1, 1,, 3,, 1, 3,, 0, 0,, 1, 0, 3, 0, 3,, 4,,,, 0, 4, 4 ), T=( 3, 1, 4, 1, 3, 4, 1, 0, 0, 1, 3, 0, 4, 0, 4, 1,, 1, 1, 1, 0,,, 3, 3, 4, 3, 1, 0, 4, 3 ) olarak bulunur. U={,Y,Z,T} alındığında M(U)=6 olarak elde edlr. Lea 1.9 (1.10) ve (1.11) den ( nn k) n (31 4 5)31 M ( U ) = = 6 ( nn 1) k (31 4 1)5 INn ( I+ 1) ki ve M ( U ) = 6 ( nn 1) N br ale olduğu görülür. olduğundan dolayı U alesnn (31,5,6;4) optal

33 .1.3. [9]dak dzler Bu bölüde (.1) de verlen dzlern paraetrelernn aşağıdak gb alınası sonucu ortaya çıkan FHS dzler ncelenecektr p : br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : poztf br tasayı 1 l : 1 n br bölen ve ebob, l = n : l Lea.9 [9]: Her 0 çn c dzsnn Hang ağırlığı: olarak verlr. 1 w( c ) = (.6) l c dzlernn Hang korelasyonları -1 H ( c ) = H ( t) = n d ( c, c ) = w c l ( β t ) c, t c H β olduğundan dolayı aşağıdak şeklde elde edlr. Lea.10 [9]: Her 0 çn c dzsnn Hang korelasyonu 1 1 H ( c ) = (.7) l olur. Teore.11 [9]: Her 0 çn c optal br dzs oluşturur. l,, l -FHS 3

34 Örnek 17: p=7, =7, =, l=3, yardııyla) n= = = 16 olak üzere (MAGMA l 3 =( 1, 4, 6, 1,, 0,, 6, 6, 3, 1, 6, 5, 0, 5, 1) olarak bulunur. Lea.10. den H ( c0 ) = = = olacağından br l 3 (16,7,)-FHS olur. Lea 1.3. den (16,7,)-FHS dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (16 )(16+ 7) H ( ) = = k( n 1) 7(16 1) (16,7,)-FHS dzs olduğu görülür. olduğundan n optal br Teore.1 [9]: c ve c j F de ertebes l olan ayrık saykloto sınıflarına at olsunlar, bu duruda c ve c j optal çft olurlar. Örnek 18: p=7, =7, =, yardııyla) n= = = 16 olak üzere (MAGMA l 3 =(,, 1, 5,, 4, 0, 4, 5, 5, 6,, 5, 3, 0, 3 ) Y=( 1, 4, 6, 1,, 0,, 6, 6, 3, 1, 6, 5, 0, 5, 1 ) olarak bulunur ve H()=, H(Y)=, H(,Y)=, dolayısıyla M(,Y)= elde edlr. Lea 1.9 (1.10) (1.11) den (16,7,)-FHS dzler çn ( nn ) ( nn ) k n (16 7)16 M (, Y ) = 1 k = (16 1)7 ve INn ( I+ 1) ki M (, Y ) = ( nn 1) N olduğundan c1 ve c dzlernn optal br çft olduğu görülür. Not: Burada U={ c, c j } olarak alınırsa U elean sayısı olan br optal ale olur. 4

35 Teore.13 [9]: { a0, a1, K } F de ertebes l olan saykloto sınıfları çn teslclern bütün küesnn br alt kües olsun. Bu takdrde br ale oluşturur. Yukarıdak teore özetlenrse teel sonuç bulunur. { c, c, K } optal a0 a1 Teore.14 [9]: { a0, a1, K, al 1}, F de ertebes l olan saykloto sınıf teslcler kües olsun. S = { ca, c,, } 0 a K c 1 a l optal br ale oluşturur. 1 Teore.15 [9]:, br asalın poztf br kuvvet, ve l poztf ta sayılar olak üzere l 1 ve ebob, l = 1 şartları altında br,, ; l 1 l l optal ale vardır. Aynı zaanda bu alenn her alt kües de optal br aledr. 5

36 .1.4. [3] tek dzler (p= duruu) Bu bölüde (.1) de verlen dzlern paraetrelernn aşağıdak gb alınası sonucu ortaya çıkan FHS dzler ncelenecektr p : : p nn poztf br kuvvet : 4 l : n = + : 1 1 Burada c dzler, ndeks değerler, 0 l 1 olarak alınıştır. Aşağıdak sonuç Teore 9 [3] un spatından elde edlştr. Lea.16: Her 0 l 1 çn c dzsnn Hang ağırlığı w( c ) = = (.8) olarak verlr. c dzlernn Hang korelasyonları -1 H ( c ) = H ( t) = n d ( c, c ) = w c 1 ( t β ) c, t c H β olduğundan dolayı aşağıdak şeklde elde edlr. Lea.17: Her 0 l 1 çn c dzsnn Hang korelasyonu : olur = + = H ( c ) 1 Teore.18 [3]: S { c : 0 l 1} ( 1,, 1; 1) + + -FHS ales olur. = olak üzere (.9) S br optal 6

37 Örnek 19: p=, =4, l= 15, n= n= + 1= 17 olak üzere (MAGMA yardııyla) = (0, t, t, 1, t, 1, 1, 1, t, t, 1, 1, 1, t, 1, t, t) olarak bulunur ve H()=5 elde edlr. Lea.17 den H ( ) = + 1= 5 olacağından br (17,4,5)-FHS olur. Lea 1.3. den (17,4,5)-FHS dzler çn ( n ε )( n+ ε k) (17 1)( ) H ( ) = = 5 k( n 1) 4(17 1) br (17,4,5)-FHS olur. olduğundan dzs optal Örnek 0: p=, =4, l= 15, üzere n = + 1= 17 ve t, p( x) = x + x+ 1 n kökü olak 1 =( 0, t, t, 1, t, 1, 1, 1, t, t, 1, 1, 1, t, 1, t, t ), = ( 1, 1, 1, 0, t, 0, t, t, t, 0, t, t, t, 0, t, 0, 1 ), 3 = ( 1, 0, 1, t, 1, t, 0, t, t, 0, 0, t, t, 0, t, 1, t ), 4 = ( 1, t, t, 1, t, t, t, 0, 0, t, 0, t, 0, 0, t, t, t ), 5 = ( 1, 0, 0, 0, 1, t, t, t, 1, 0, t, t, 0, 1, t, t, t ), 6 = ( t, t, 1, 1, t, t, t, t, t, 1, t, 0, t, 1, t, t, t ), 7 = ( 1, t, t, 0, t, t, 1, 0, t, 0, t, t, t, t, 0, t, 0 ), 8 = ( 0, t, 1, 0, 0, 1, t, 0, 1, t, 1, t, 0, t, 1, t, 1 ), 9 = ( 1, 0, 0, t, 0, t, 0, 0, 1, 1, t, t, t, t, t, t, 1 ), 10 = ( t, 1, t, 0, t, t, 0, t, 1, t, t, t, 0, 0, 0, t, t ), 11= ( t, 1, t, t, 1, 0, 1, t, t, 1, t, t, t, t, t, t, t ) 1 = ( t, 0, 1, 0, t, t, t, t, 0, 1, 0, t, 1, 1, 0, 1, 1 ), 13= ( 1, 0, t, t, t, t, 0, t, t, t, t, 0, 1, t, 0, 0, t ), 7

38 14 = ( 0, 0, t, t, 1, t, 1, 1, t, 1, t, t, 0, 0, 1, 0, 1 ), 15 = ( 0, t, t, 1, 1, t, 0, 0, 0, t, 1, 1, t, t, 0, 1, 1 ) dzler bulunur ve U {,,, } = K olarak alındığında M(U)=5 olarak elde 1 15 edlr. Lea 1.9 (1.10) ve (1.11) den ( nn k) n ( )17 M ( U ) = = 5 ( nn 1) k ( )4 INn ( I+ 1) ki ve M ( U ) = 5 ( nn 1) N br ale olduğu görülür. olduğundan dolayı U alesnn (17,4,5;15) optal 8

39 .1.5. [3] tek dzler ( p duruu) Bu bölüde (.1) de verlen dzlern paraetrelernn aşağıdak gb alınası sonucu ortaya çıkan FHS dzler ncelenecektr p : tek br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : poztf br ta sayı l : 1 n poztf br bölen 1 n : l Aşağıdak sonuç Teore 10 [3] un spatından elde edlştr. l Lea.19: Her 0 l 1 ve l çft ve ebob(n,l)=1, -1 (od l) ve 1 ebob (od l ), l = olak üzere, c dzsnn Hang ağırlığı: 1 w( c ) = olarak verlr. ( 1)( ± ) l c dzlernn Hang korelasyonları -1 H ( c ) = H ( t) = n d ( c, c ) = w c ( t β ) c, t c H β (.10) olduğundan dolayı aşağıdak şeklde elde edlr. l Lea.0: Her 0 l 1 l çft ve ebob(n,l)=1, -1 (od l) ve ebob 1 (od l ), l = 1 olak üzere, c dzsnn Hang korelasyonu : olur. + ( 1) H ( c ) = l (.11) 9

40 Örnek 1: p=13, =13, =, l=4, yardııyla) n= = = 7 olak üzere (MAGMA l 4 =( 10, 10, 1, 6, 9, 6, 1 ) Y=( 1, 4, 0, 9, 1, 7, 6 ) olarak bulunur ve H()=1, H(Y)=0, H(,Y)=1, dolayısıyla M(,Y)=1 elde edlr. Lea 1.9 (1.10) dan (7,13,1)FHS dzler çn ( nn ) ( nn ) k n (7 13)7 M (, Y ) = 1 1 k = (7 1)13 INn ( I+ 1) ki ve M (, Y ) = 1 ( nn 1) N olduğundan ve Y dzlernn optal br çft olduğu görülür. l Teore. [3]: l çft ve ebob(n,l)=1, 1 (od l) ebob 1 (od l ), l = 1 ve 1 l> olak üzere S = { c : 0 l 1} kües br optal 1 + ( 1),, ; l -FHS ales olur. l l Örnek : p=13, =13, =, l=4, n= = = 7 olak üzere l 4 1 =(, 10, 7, 8, 8, 7, 10 ) = ( 1, 4, 0, 9, 1, 7, 6 ) 3 = ( 10, 10, 1, 6, 9, 6, 1 ) 4 = ( 8,, 1, 1, 11, 5, 0 ) 30

41 5 = ( 1, 8, 1,, 6, 6, ) 6 = ( 11, 4, 3, 0, 10, 9, ) 7 = ( 9, 1, 1, 9, 11, 10, 11 ) 8 = ( 0, 6, 8, 9, 4, 5, 7 ) 9 = ( 8, 4, 6, 4, 8, 11, 11 ) 10 = ( 8, 5, 3, 1, 0, 1, 10 ) 11= ( 5, 10, 4, 4, 10, 5, 1 ) 1 = (, 0, 11, 6, 10, 3, 7 ) 13= ( 5, 6, 3, 11, 3, 6, 5 ) 14 = ( 1, 6, 7, 1, 9, 0, 4 ) 15 = ( 4, 7, 1, 3, 3, 1, 7 ) 16 = (, 8, 0, 5, 11, 1, 1 ) 17 = ( 7, 7, 11, 1, 5, 1, 11 ) 18 = ( 3, 4, 11,, 9, 10, 0 ) 31

42 19 = (, 3,, 4, 1, 1, 4 ) 0 = ( 9, 8, 6, 0, 7, 5, 4 ) 1 = ( 5,,, 5, 9, 7, 9 ) = ( 0, 1, 3, 5, 8, 10, 1 ) 3 = ( 3, 8, 1, 8, 3, 9, 9 ) 4 = ( 3, 10, 6, 11, 0,, 7 ) olarak bulunur ve U {,,, } = K olarak alındığında M(U)=1 olarak elde 1 4 edlr. Lea 1.9 (1.10) ve (1.11) den ( nn k) n (7 4 13)7 M ( U ) = = 1 ( nn 1) k (7 4 1)13 INn ( I+ 1) ki ve M ( U ) = 1 ( nn 1) N olduğundan dolayı U alesnn (7,13,1;4) optal br ale olduğu görülür. 3

43 BÖLÜM 3. 3.KARŞILAŞTIRMALAR Bu bölüde bölü de ayrıntıları verlen üret yöntelernn brbrleryle olan karşılaştıraları verlecektr. Öncelkle Çzelge 3.1. de paraetreler ve paraetreler üzerndek şartlar özetlenecektr. Daha sonrak bölülerde se optal dz elde etek çn kullanılan şartlar da göz önüne alınarak karşılaştırılablen paraetreler hakkında elde edlen sonuçlar verlecektr. Çzelge 3.1. [4,5,9,3] akalelerndek dzlern paraetreler [4] dak [3] tek [5] dek dzler [9] tek dzler [3]tek dzler dzler dzler p asal, br asal sayı br asal sayı p= asal, P nn poztf p nn poztf br br kuvvet kuvvet 3 tek br ta sayı. poztf br ta sayı p nn poztf br kuvvet p nn poztf br kuvvet p nn poztf br kuvvet poztf br poztf br 4 ta sayı ta sayı l -1-1 n poztf br bölen -1-1 n poztf br bölen. * 1 ebob 1, = ebob, l = 1 1 l çft ve ebob(n,l)=1, l 1 (od l) 1 ebob (od l ), l = 1 1 ve l> 33

44 n 1 l α β c F nn br prtf eleanı. l α n ( Tr ( ), ( ),, ( ) 1 α Tr αβ K Tr αβ ) / / / * optallk çn l nn seç üzerndek şartlar 34

45 3.1. [4] le [5] dek Paraetrelern Karşılaştırılası A: Bölü.1.1. de anlatılan [4] dak dzlern paraetreler B: Bölü.1.. de anlatılan [5] dek dzlern paraetreler olak üzere aşağıdak sonuçlar elde edlştr. A B p : 3 : 3 : 3 ten büyük veya 3 e eşt br tek ta sayı l : n : 1 A\B p : ve 3 ten farklı br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : 3 ten büyük veya 3 e eşt br tek ta sayı l : n : 1 B\A p : asal sayı : 3 ten farklı olak üzere, p nn poztf br kuvvet : poztf br ta sayı l : 1 1 ve ebob 1, = n : 1 35

46 3.. [4] le [9] dek Paraetrelern Karşılaştırılası A: Bölü.1.1. de anlatılan [4] dak dzlern paraetreler B: Bölü.1.3. de anlatılan [9] dek dzlern paraetreler olak üzere aşağıdak sonuçlar elde edlştr. A B p : den farklı br asal sayı : p nn br kuvvet : 3 ten büyük veya 3 e eşt br tek ta sayı l : 1 ve ebob, = 1 n : 1 A\B p : den farklı br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : 3 ten büyük veya 3 e eşt br tek ta sayı l : 1 ve ebob, 1 n : 1 B\A p : br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : poztf br ta sayı l : 1 1 n den farklı br bölen ve ebob, l = 1 1 n : 1 l 36

47 3.3. [5] le [9] dek Paraetrelern Karşılaştırılası A: Bölü.1.. de anlatılan [5] dak dzlern paraetreler B: Bölü.1.3. de anlatılan [9] dek dzlern paraetreler olak üzere aşağıdak sonuçlar elde edlştr. A B p : br asal sayı : p nn br kuvvet : poztf br ta sayı l : 1 1 ve ebob 1, = 1 1 n : 1 l A\B B\A p : br asal sayı : p nn poztf br kuvvet : poztf br ta sayı l : 1 1 n kendnden farklı br bölen ve ebob, l =1 1 n : 1 l 37

48 KAYNAKLAR [1] Ayvalık, A., 007, Frekans atlaalı haberleşenn karıştırılası, Yüksek Lsans Tez, Hacettepe Ünverstes, Fen Bller Ensttüsü, Ankara. [] Chu, W., Colbourn, C.J., Optal freuency-hoppng seuences va cyclotoy, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 51, , 005. [3] Dng, C., Fuj-Hara, R., Fujwara, Y., Jbo, M., Msha, M., Sets of Freuency Hoppng Seuences: Bounds and Optal Constructons IEEE Transacton On Inforaton Theory, 55(7), , 009. [4] Dng, C., Moso, M., Yuan, J., Algebrac constructons of optal freuency hoppng seuences, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 53(7), , 007. [5] Dng, C., Yn, J., Sets of optal freuency hoppng seuences, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 54(8), , 008. [6] Fuj-Hara, R., Mao, Y., Msha M., Optal freuency hoppng seuences: A cobnatoral approach, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 50, , 004. [7] Fujwara, Y., Fuj-Hara, R., Freuency hoppng seuences wth optal auto- and cross-correlaton propertes and related codes, Proc. 10th Internatonal Workshop on Algebrac Cobnat. Codng Theory, 83-96, Zvengorod, Russa, Eylül 006. [8] Ge, G., Fuj-Hara, R., Mao, Y., Further cobnatoral constructons for optal freuency hoppng seuences, Journal of Cobnatoral Theory Seres A, 113(8), , 006. [9] Ge, G., Mao, Y., Yao, Z., Optal Freuency Hoppng Seuences: Auto- and Cross-Correlaton Propertes IEEE Transacton On Inforaton Theory, 55(), , 009. [10] Kuar, P.V., Freuency-hoppng code seuence desgns havng large lnear span, IEEE Transactons On Inforaton Theory, 34(1), , [11] Lepel, A., Greenberger, H., Fales of seuences wth optal Hang correlaton propertes, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 0, 90-94, [1] Ldl, R., Nederreter, L., Fnte Felds, Cabrdge Unversty Press, Cabrdge, U.K., [13] Peng, D., Fan, P., Lower bounds on the Hang auto- and cross correlatons 38

49 of freuency-hoppng seuences, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 50, , 004. [14] Sarwate, D.V., Reed-Soloon codes and the desgn of seuences for spreadspectru ultple-access councatons, IEEE Press, [15] Sarwate, D. V., Coents on Lower bounds on the Hang auto and cross correlatons of freuency-hoppng seuences, IEEE Transacton On Inforaton Theory, 51, 1615, 005. [16] Son, M.K., Oura, J.K., Scholtz, R.A., Levtt, B.K., Spread spectru councatons handbook, McGraw-Hll, New York, 00. [17] Scholtz, R.A., Kuar, P.V., Corrada-Bravo, C.J., Sgnal desgn for ultrawdeband rado, Sprnger, London, U.K., 001. [18] NTIA Manual of Regulatons and Procedures for Federal Rado Freuency Manageent. [19] Specfcaton of the Bluetooth Syste Core. Bluetooth res web stes erş adres: erş tarh: 5 Kası 010. [0] Kozaczuk, W., Enga: how the geran achne cpher was broken, and how t was read by the alles n World War Two, Unversty Publcatons of Aerca, Aerca,

50 EKLER (.1) dzler çn MAGMA kodu [Bu kod Seda Kahraan tarafından yazılıştır.] Bu kod [4] dek Trace fonksyonu le p=3, =3, =3 ve l= optal dz oluşturasını gerçekleektedr. p:= 3; //tek br asal p:= 3; //tek br asal r:= 1; //genşleenn boyutu K:=FnteFeld(p); //asal cs f r ne 1 then p1:=prtvepolynoal(k,r); M<t>:=ext< K p1>; //alt cs else M<t>:=K; //alt cs end f; := p^r; //alt csn boyu := 3; //tek tasayı l:=; //atlaanın ertebes n:=((^)-1) dv l; //dznn boyu s:=1; //gcd(s,^-1)=1 olacak şeklde f ne 1 then p:=prtvepolynoal(m,); F<z>:=ext< M p>; //alt csn genşlees lkel eleanı z yan alfa else F<z>:=M; end f; 40

51 t:=z^(l*s); //beta Dz:=[M ]; //optal dz ndex1:={} ; for :=1 to ((^)-1) do ndex1 jon:={}; end for; ndex:={} ; for j:=1 to n do ndex jon:={j}; end for; D_ales:=[Dz : x n ndex1]; //Optal dzlern oluşturduğu dz for n ndex1 do prnt " "; prnt " "; prnt z^," cn dz"; for j n ndex do Dz[j]:=Trace((z^)*(t^(j-1))); end for; Dz; D_ales[]:=Dz; end for; //Buradan tbaren Hang Korelasyonu hesaplanaktadır. D1:=[x: x n ndex]; //H. Korelasyonu çn 1. dz D:=[x: x n ndex]; //H. Korelasyonu çn. dz korelasyon:=[0: x n ndex]; h_korelasyon:=0; for n ndex1 do 41

52 D1:=D_ales[]; prnt, ". dz cn Cross veya auto Korelasyon"; for j n ndex1 do prnt j,". dz le korelasyonlar:"; D:=D_ales[j]; D cat:= D; for k n ndex do for l n ndex do f D1[l] e D[(l+k-1)] then korelasyon[k] +:=1; end f; end for; end for; korelasyon; korelasyon:=[0: x n ndex]; end for; end for; 4

53 ÖZGEÇMİŞ Kşsel blgler Adı Soyadı Doğu yer ve tarh :KÜBRA BAYRAKTAR :ANKARA/ Eğt blgler Tarh Yer İlkokul: Abdnpaşa İlköğret Okulu Ortaokul: Abdnpaşa İlköğret Okulu Lse: Başkent Lses (Y.D.A.) Ünverste: Ankara Ünverstes Mateatk Bölüü(Lsans) Yüksek Lsans: TOBB ETÜ Mateatk Bölüü(Burslu) İş deney TOBB Ekono ve Teknoloj Ünverstes nde Verlen Uygulaa Dersler: Güz Döne MAT 309 Cebr (Erah Kılıç) Bahar Döne MAT 10 Genel Mateatk-II (Haydar Eş) Yaz Döne MAT 10 Genel Mateatk-II (Zülfükar Saygı) GüzDöne MAT 103 Mateatk-I (Arf Sabuncuoğlu) Bahar Döne MAT 103 Mateatk-I (Mustafa Bayraktar) Güz Döne MAT 101 Genel Mateatk-I (Çetn Ürtş) İlg Alanları: Krptoloj, Sayılar Teors, Topoloj. İnglzce Blgs: Konuşa: İy. Yaza: İy. Dnlee: Orta. 43

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü uutokkan@balkesr.edu.tr İSTATİSTİK DERS OTLARI Yrd. Doç. Dr. Uut OKKA Hdrolk Anabl Dalı Balıkesr Ünverstes Balıkesr Ünverstes İnşaat Mühendslğ Bölüü İnşaat Mühendslğ

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri   Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeler http://ocm.mt.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında blg almak çn http://ocm.mt.edu/terms veya http://tuba.açık ders.org.tr adresn zyaret ednz. 18.102

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET

Detaylı

6. NORMAL ALT GRUPLAR

6. NORMAL ALT GRUPLAR 6. ORMAL ALT GRUPLAR G br grup ve olsun. 5. Bölümden çn eştlğnn her zaman doğru olamayacağını blyoruz. Fakat bu özellğ sağlayan gruplar, grup teorsnde öneml rol oynamaktadır. Bu bölümde bu tür grupları

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

2.a: (Zorunlu Değil):

2.a: (Zorunlu Değil): Uygulaa 5-7:.7 6 7 Baar Yarıyılı Jeodezk Ağlar e Uygulaaları UYGULAMA FÖYÜ,..7.a: (Zorunlu Değl: Yanına arılaayan br kule yükeklğnn trgonoetrk yükeklk belrlee yönteyle eaplanaı UYGULAMA.b : (Zorunlu C3

Detaylı

RIDGE TAHMİNİNE DAYALI YANLI TAHMİN EDİCİ İÇİN BİR TEST İSTATİSTİĞİ A TEST STATISTIC FOR BIASED ESTIMATOR BASED ON RIDGE ESTIMATOR

RIDGE TAHMİNİNE DAYALI YANLI TAHMİN EDİCİ İÇİN BİR TEST İSTATİSTİĞİ A TEST STATISTIC FOR BIASED ESTIMATOR BASED ON RIDGE ESTIMATOR SAÜ Fen Edebyat Dergs (009-II) M.EBEGİL RIDGE TAHMİNİNE DAYALI YANLI TAHMİN EDİCİ ÖZET İÇİN BİR TEST İSTATİSTİĞİ Meral EBEGİL Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Fakültes, İstatstk Bölüü, 06500, ANKARA derel@gaz.edu.tr

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY) The Efficiency Of Groups And Semigroups *

GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY) The Efficiency Of Groups And Semigroups * GRUPLARDA VE YARIGRUPLARDA ETKİNLİK(EFFICIENCY The Effcency Of Groups And Semgroups * Özer CAN Matematk Ana Blm Dalı Blal VATANSEVER Matematk Ana Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada öncelkle gruplarda, yarıgruplarda,

Detaylı

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR Ebubekr İNAN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Mehmet Al ÖZTÜRK ADIYAMAN 2011 Her

Detaylı

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ

Fen ve Mühendislik için Fizik 1 Ders Notları: Doç.Dr. Ahmet CANSIZ 9. ÇİZGİSEL (OĞRUSAL) OENTU VE ÇARPIŞALAR 9. Kütle erkez Ssten kütle erkeznn yern ssten ortalaa konuu olarak düşüneblrz. y Δ Δ x x + x = + Teraz antığı le düşünürsek aşağıdak bağıntıyı yazablrz: Δ= x e

Detaylı

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi

GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL. Frekans Dağılımı Oluşturma Adımları VERİLERİN SUNUMU. Verilerin Özetlenmesi ve Grafikle Gösterilmesi VERİLERİN SUNUMU GM-0 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Br çalışadan elde edlen verler ha ver ntelğndedr. Ha verlerden blg ednek zor ve zaan alıcıdır. Ha verler çok karaşık durudadır. Verlern düzenlenes

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

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

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

Şekil 1. Bir oda ısıtma sisteminin basitleştirilmiş blok diyagram gösterimi. 1. Kontrol Sistemlerindeki Blok Diyagramlarının Temel Elemanları:

Şekil 1. Bir oda ısıtma sisteminin basitleştirilmiş blok diyagram gösterimi. 1. Kontrol Sistemlerindeki Blok Diyagramlarının Temel Elemanları: Blok yaraları: araşık teler, rok alt ten rrne uyun şeklde ağlanaından oluşur. Blok dyaraları, her r alt te araındak karşılıklı ağlantıyı öterek n kullanılır. Blok dyaralarında her r alt ten fonkyonu ve

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

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

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

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

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler

Adi Diferansiyel Denklemler NÜMERİK ANALİZ. Adi Diferansiyel Denklemler. Adi Diferansiyel Denklemler 6.4.7 NÜMERİK ANALİZ Yrd. Doç. Dr. Hatce ÇITAKOĞLU 6 Müendslk sstemlernn analznde ve ugulamalı dsplnlerde türev çeren dferansel denklemlern analtk çözümü büük öneme saptr. Sınır değer ve/vea başlangıç

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

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

Detaylı

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v

uzayında vektörler olarak iç çarpımlarına eşittir. Bu iç çarpım simetrik ve hem w I T s formuna karşılık gelir. Buna p u v u v v v 1. Temel Form: Brnc temel form geometrk olarak yüzeyn çnde blndğ zayına gtmeden yüzey üzernde ölçme yamamızı sağlar. (Eğrlern znlğ, teğet ektörlern açıları, bölgelern alanları gb) S üzerndek ç çarım, br

Detaylı

T.C. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı. AĞ GÜVENLİĞİ Prof. Dr.

T.C. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı. AĞ GÜVENLİĞİ Prof. Dr. .C. İANBL ENİ ÜNİERİEİ Fen Bller Ensttüsü Blgsayar Mühendslğ Anabl Dalı AĞ GÜENLİĞİ Prof. Dr. Bülent ÖRENCİ Mateatksel rptoanalz Müh. Ferhat arakoç 0009 İçndekler Mateatksel rptoanalz... İçndekler... GİRİŞ...

Detaylı

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık

OLASILIK. Bölüm 4. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I. Olasılık ölüm 4 Olasılık OLSILIK opulasyon hakkında blg sahb olmak amacı le alınan örneklerden elde edlen blgler bre br doğru olmayıp heps mutlaka br hata payı taşımaktadır. u hata payının ortaya çıkmasının sebeb

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I Fevz ÜNLÜ *, Esra DALAN YILDIRIM **,Şule AYAR *** ÖZET: Evren her an nano-önces, nano, mkro, normal, makro ve makro-ötes gözler le gözlemlermze açıktır.

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ

HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ HATA YÖNETİMİ İÇİN ZEKİ KEŞİF VE TOPOLOJİ OLUŞTURMA YÖNTEMİ Ertuğrul AKBAŞ 1 Özle AK 2 1, 2 CBR Yazılı Danışanlık ve Blş steler, 41410, Gebze-Kocael 1 e-posta: ertugrul@cbr.co.tr 2 e-posta: ozle@cbr.co.tr

Detaylı

MEVLANA DEĞİŞİM PROGRAMI PROTOKOLÜ MEVLANA EXCHANGE PROGRAMME PROTOCOL

MEVLANA DEĞİŞİM PROGRAMI PROTOKOLÜ MEVLANA EXCHANGE PROGRAMME PROTOCOL MEVLANA DEĞİŞİM PROGRAMI PROTOKOLÜ MEVLANA EXCHANGE PROGRAMME PROTOCOL a Bzler, aşağıda mzaları bulunan yükseköğretm kurumlan olarak, kurumlarımız arasında Mevlana Değşm Programı kapsamında şbrlğ yapmayı

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

FARABİ DEĞİŞİM PROGRAMI PROTOKOLÜ

FARABİ DEĞİŞİM PROGRAMI PROTOKOLÜ FARABİ DEĞİŞİM PROGRAMI PROTOKOLÜ Taraf KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ D41-FARABİ-0 Kurum Koordnatörü Yrd. Doç. Dr. Sema ORSOY Tel: 0 6 303 38 54 E-posta: farab@kocael.edu.tr Web: http://farab.kocael.edu.tr Adres:

Detaylı

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

Detaylı

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ

MANYETİK OLARAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLARDA KÜTLE AKTARIM KATSAYILARININ İNCELENMESİ MANYETİK OLAAK STABİLİZE EDİLMİŞ AKIŞKAN YATAKLADA KÜTLE AKTAIM KATSAYILAININ İNCELENMESİ Metn ŞENGÜL, Ahet. ÖZDUAL* Şeker Enttüü Etegut/ANKAA; *H.Ü. Kya Mühendlğ Bölüü Beytepe/ANKAA ÖZET Bu çalışanın

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ T SAKAYA ÜNİESİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTİK-ELEKTONİK MÜHENDİSLİĞİ ELM201 ELEKTONİK- DESİ LAOATUA FÖYÜ DENEYİ YAPTAN: DENEYİN AD: DENEY NO: DENEYİ YAPANN AD ve SOYAD: SNF: OKUL NO: DENEY GUP NO: DENEY

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

16. Dörtgen plak eleman

16. Dörtgen plak eleman 16. Ddörtgen pla eleman 16. Dörtgen pla eleman Kalınlığı dğer boyutlarına göre üçü ve düzlemne d yü etsnde olan düzlem taşıyıcı ssteme pla denr. Yapıların döşemeler, sıvı deposu yan duvarları ve öprü plaları

Detaylı

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ Öğretm üyes: Doç. Dr. S. Özoğuz Tel: 85 36 9 e-posta: serdar@ehb.tu.edu.tr Ders saat: Pazartes,.-3. / D-4 İçndekler. Dere teors, toplu parametrel dereler, Krchhoff un gerlm e akım

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

FEN VE MÜHENDİSLİKTE MATEMATİK METOTLAR 10. KİTAP DİFERANSİYEL DENKLEMLER III DD III

FEN VE MÜHENDİSLİKTE MATEMATİK METOTLAR 10. KİTAP DİFERANSİYEL DENKLEMLER III DD III FEN VE MÜHENDİSİKTE MATEMATİK METOTAR 0. KİTAP DİFERANSİYE DENKEMER III DD III 8 İÇİNDEKİER I. SO() ve KÜRESE HARMONİKER A) SO Spektruu B) Diferansiyel Operatör Tesilleri C) Uzay Tersinesi D) Küresel Haronikler

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

Arazi Tesviyesi Projelemesinde En Küçük Kareler Yönteminin Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) Ortamında Kullanımı a

Arazi Tesviyesi Projelemesinde En Küçük Kareler Yönteminin Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) Ortamında Kullanımı a U. Ü. ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ, 2011, Clt 25, Sayı 1, 27-40 (Journal of Agrcultural Faculty of Uludag Unversty) Araz Tesvyes Proeleesnde En Küçük Kareler Yöntenn Coğraf Blg Sste (CBS) Ortaında Kullanıı

Detaylı

MİNİMAL SİSTEMLERDE DURUM GERİBESLEMESİ İLE KUTUP ATAMA PROBLEMİNİN NÜMERİK ANALİZİ

MİNİMAL SİSTEMLERDE DURUM GERİBESLEMESİ İLE KUTUP ATAMA PROBLEMİNİN NÜMERİK ANALİZİ MİNİMAL SİSTEMLERDE DURUM GERİBESLEMESİ İLE KUTUP ATAMA PROBLEMİNİN NÜMERİK ANALİZİ Erkam Murat BOZKURT Mehmet Turan SÖYLEMEZ Kontrol ve Otomasyon Mühendslğ Bölümü, Elektrk-Elektronk Fakültes, İstanbul

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

Küresel Harmoniklerin Tekrarlama Bağıntıları İle Hesaplanması. Recursive Relations Of The Spherical Harmonics And Their Calculations

Küresel Harmoniklerin Tekrarlama Bağıntıları İle Hesaplanması. Recursive Relations Of The Spherical Harmonics And Their Calculations S.Ü. Fen-Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi Sayı (00) -6, KONA Küresel Haroniklerin Tekrarlaa Bağıntıları İle Hesaplanası Erhan AKIN, Atilla GÜLEÇ, Hüseyin ÜKSEL ÖZET: Bu çalışada atoik ve oleküler hesaplaalarda

Detaylı

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz SAYISAL ANALİZ SAYISAL TÜREV Numercal Derentaton Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Sayısal Analz İÇİNDEKİLER Sayısal Türev Ger Farklar

Detaylı

RANKI İKİ OLAN SERBEST METABELYEN LİE CEBİRLERİ İÇİN BİR KOMUTATÖR TESTİ

RANKI İKİ OLAN SERBEST METABELYEN LİE CEBİRLERİ İÇİN BİR KOMUTATÖR TESTİ ANKI İKİ OLAN SEBEST METABELYEN LİE CEBİLEİ İÇİN Bİ KOMUTATÖ TESTİ Zerrn ESMELİGİL Çukurova Ünverstes, Matematk Bölümü, Adana, 033386084-45, 033386070, e-zerrn@cu.edu.tr ÖZET. Bu çalışmada rankı k olan

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVESİTESİ BİLİ VE TEKNOLOJİ DEGİSİ ANADOLU UNIVESITY JOUNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Saı/No: : 9-6 (006) AAŞTIA AKALESİ/ESEACH ATICLE İL VE İLÇELEDE YAILACAK KAUOYU AAŞTIALAI İÇİN

Detaylı

OLASILIK KURAMI. Temel Tanımlar ve Kavramlar-III. Temel Tanımlar ve Kavramlar-II. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I OLASILIK

OLASILIK KURAMI. Temel Tanımlar ve Kavramlar-III. Temel Tanımlar ve Kavramlar-II. Temel Tanımlar ve Kavramlar-I OLASILIK Dr. Mehmet KSRYLI OLSILIK OLSILIK KURMI Dokuz Eylül Ünverstes Ekonometr Böl. www.mehmetaksarayl.com Populasyon hakkında blg sahb olmak amacı le alınan örneklerden elde edlen blgler bre br doğru olmayıp

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N

2 MANYETİZMA. 7. Etki ile mıknatıslanmada mıknatısın 5. K L M F F S N S N S N 3 Manyetzma Test Çözümler 1 Test 1'n Çözümler 3. 1 2 3 4 5 6 1. X Şekl I M 1 2 Y 3 4 Mıknatıs kutupları Şekl I dek gb se 4 ve 5 numaralı kutuplar zıt şaretl olur. Manyetk alan çzgler kutup şddet le doğru

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ

MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ ZKÜ Fen Blmler Ensttüsü Makne Mühendslğ Anablm alı MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ TERMOİNAMİK ve TRANSPORT BÜYÜKLÜKLERİNİN HESAPLANMASI İÇİN FORMÜLLER VE TABLOLAR Mustafa EYRİBOYUN ZONGULAK - 007 1. TERMOİNAMİK

Detaylı

AHMET KOLTUK. Sahibi. Kullanma Amacı. Konutlar. Kat Adedi. İli ANKARA. İlçesi MERKEZ. Mahallesi AKINCILAR. Sokağı YENGEÇ. Pafta. Ada.

AHMET KOLTUK. Sahibi. Kullanma Amacı. Konutlar. Kat Adedi. İli ANKARA. İlçesi MERKEZ. Mahallesi AKINCILAR. Sokağı YENGEÇ. Pafta. Ada. BİNNIN Sahb Kullana acı Kat ded HMET KOLTUK Konutlar RSNIN İl NKR İlçes MERKEZ Mahalles KINCILR Sokağı YENGEÇ Pafta 1 da 13 Parsel 5 Isı Yalıtı Projesn Yapanın ONY dı Soyadı HMET KOLTUK Ünvanı MKİNE MÜHENDİSİ

Detaylı

Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I DENEY 3 GENLİK (AM) MODÜLASYONU

Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü EEM 316 Haberleşme I DENEY 3 GENLİK (AM) MODÜLASYONU Fatih Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölüü EEM 316 Haberleşe I DENEY 3 GENLİK (AM) MODÜLASYONU 3.1 Aaçlar 1. Genlik (AM) odülasyon prensiplerinin anlaşılası 2. Genlik (AM) sinyalinin

Detaylı

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15.

11. z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? 14. eşitliğini sağlayan z karmaşık sayısı kaçtır? 15. GD. + se Re() + Im()? www.gkhandemr.rg, 007 Cebr Ntları Gökhan DEMĐR, gdemr@yah.cm.tr Karmaşık sayılar 9. + + sayısı kaça eşttr? 7 890. ( x y) + + ( x + y) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x) ve se y kaçtır?.

Detaylı

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır?

Cebir Notları. Karmaşık Sayılar Testi z = 1 2i karmaşık sayısının çarpmaya göre tersinin eşleniğinin sanal kısmı kaçtır? Cebr Ntları Karmaşık Sayılar Test. + se Re() + Im()?. ( x y) + + ( x+ y ) se x + y tplamı kaçtır?. x + y ( x ) ve se y kaçtır?. ve se y x kaçtır?. sayısı kaça eşttr?. sayısı kaça eşttr? 7. x+ + ( y ) y

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

i 01 Ekim 2008 tarihinde yurürlüğe.giren 5510 sayılı Sosyal Sigortalar ve Genel Sağlık

i 01 Ekim 2008 tarihinde yurürlüğe.giren 5510 sayılı Sosyal Sigortalar ve Genel Sağlık . '" ıo:."'. >.. ~. T.C. BAŞBAKANLIK Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışma Genel Müdürlüğü Sayı, Konu :B.02.ı.SYD.0.08.300.5990/8237 :tılkemz Vatandaşı Olmayan ve Muhtaç Durumda Bulunan Yabancılara S\'D Vakınarından

Detaylı

MARS ALGORĐTMASINDA TIKHONOV DÜZENLEMESĐ VE ÇOK AMAÇLI OPTĐMĐZASYON KULLANIMI *

MARS ALGORĐTMASINDA TIKHONOV DÜZENLEMESĐ VE ÇOK AMAÇLI OPTĐMĐZASYON KULLANIMI * MARS ALGORĐTMASINDA TIKHONOV DÜZENLEMESĐ VE ÇOK AMAÇLI OPTĐMĐZASYON KULLANIMI * Fata Yerlkaya Gerhard-Wlhe Weber Pakze Taylan Uygulaalı Mateatk Uygulaalı Mateatk Mateatk Bölüü, Ensttüsü, ODTÜ Ensttüsü,

Detaylı

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları

Detaylı

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ

BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞINA GÖRE ÖMÜR DEĞERLENDİRMELERİ Brkl Hasar Teorler ve Yorula Çatlağına Göre Öür Değerlendreler HAVACILIK VE UZAY TEKOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 00 CİLT SAYI (-9) BİRİKİMLİ HASAR TEORİLERİ VE YORULMA ÇATLAĞIA GÖRE ÖMÜR DEĞERLEDİRMELERİ Gökhan

Detaylı

VEKTÖRLER Koordinat Sistemleri. KONULAR: Koordinat sistemleri Vektör ve skaler nicelikler Bir vektörün bileşenleri Birim vektörler

VEKTÖRLER Koordinat Sistemleri. KONULAR: Koordinat sistemleri Vektör ve skaler nicelikler Bir vektörün bileşenleri Birim vektörler 11.10.011 VEKTÖRLER KONULR: Koordnat ssteler Vektör ve skaler ncelkler r vektörün bleşenler r vektörler Koordnat Ssteler Karteen (dk koordnatlar: r noktaı tesl etenn en ugun olduğu koordnat ssten kullanırı.

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

Açık Poligon Dizisinde Koordinat Hesabı

Açık Poligon Dizisinde Koordinat Hesabı Açık Polon Dzsnde Koordnat Hesabı Problem ve numaralı noktalar arasında açılacak tüneln doğrultusunu belrlemek amacıyla,,3,4, noktalarını çeren açık polon dzs tess edlmş ve şu ölçme değerler elde edlmştr.

Detaylı

NEM ALMA SİSTEMLERİNDE NEM KAZANCININ HESABI

NEM ALMA SİSTEMLERİNDE NEM KAZANCININ HESABI 62 NEM ALMA SİSTEMLERİNDE NEM KAZANCININ HESABI Ahet ARISOY ÖZET Ne ala, kla sste tasarıında en az karşııza çıkan konulardan brdr. Bu nedenle de az blnektedr. Chaz seçlernde daha çok aprk davranılakta

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

T.C TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Burç BAYRAK TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ CEBİR VE SAYILAR TEORİSİ ANABİLİM DALI T.C TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain *

Direct Decomposition of A Finitely-Generated Module Over a Principal Ideal Domain * BİR ESAS İDEAL BÖLGESİ ÜZERİNDEKİ SONLU DOĞURULMUŞ BİR MODÜLÜN DİREK PARÇALANIŞI * Drec Decompoon of A Fnely-Generaed Module Over a Prncpal Ideal Doman * Zeynep YAPTI Fen Blmler Enüü Maemak Anablm Dalı

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

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

'~'l' SAYı : 34203882-821 i ı 1-1 C _:J 1...110/2013 KONU : Kompozisyon Yarışması. T.C SINCAN KAYMAKAMllGI Ilçe Milli Eğitim Müdürlüğü

'~'l' SAYı : 34203882-821 i ı 1-1 C _:J 1...110/2013 KONU : Kompozisyon Yarışması. T.C SINCAN KAYMAKAMllGI Ilçe Milli Eğitim Müdürlüğü BÖLÜM: Temel Eğtm T.C SINCAN KAYMAKAMllGI Ilçe Mll Eğtm Müdürlüğü SAYı : 34203882-821 ı 1-1 C _:J 1...110/2013 KONU : Kompozsyon Yarışması TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERNE SNCAN Ilg :Vallk Makamının 25.10.2013 tarh

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

Communication Theory

Communication Theory Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn

Detaylı

ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BOYUTLANDIRILMASI ÖZET

ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFES SİSTEMLERİN BOYUTLANDIRILMASI ÖZET Polteknk Ders Journal o Poltechnc Clt: 6 aı: s. 505-5, 00 Vol: 6 No: pp. 505-5, 00 ÇOK AMAÇLI BULANIK OPTİMİZAYON TEKNİĞİ İLE DÜZLEM KAFE İTEMLERİN BOYUTLANDIRILMAI Öer KELEŞOĞLU, Mehet ÜLKER Fırat Ünverstes,

Detaylı

T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Milli Eğitim Müdürlüğü TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERİNE SİNCAN

T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Milli Eğitim Müdürlüğü TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERİNE SİNCAN T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Mll Eğtm Müdürlüğü Bölüm: Özel Eğt. Reh. ve Danış. Hz. Sayı : 850144831160/"6~ r Konu : Rehberlk ve Pskolojk Danışma Hzmetler Yıl Sonu Raporu ve Okullarda Şddetn Önlenmes Dönem

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı