Responsive image
DERS PROGRAMI FORMU
COURSE SYLLABUS FORM
Son Güncelleme (Last Update)
30.01.2025
Dersin Adı: İleri Düzey Bilimsel Hesaplama Course Name: Advanced Scientific and Engineering Computing
Kod
(Code) 		Yarıyıl
(Semester)		 Kredi
(Local Credits)		 AKTS Kredi
(ECTS Credits)		 Ders Uygulaması, Saat/Hafta
(Course Implementation, Hours/Week)
Ders
(Theoretical) 		Uygulama
(Tutorial)		 Laboratuvar
(Laboratory)
MAT 116/E 2 3 5.5 2 0 2
Bölüm / Program
(Department / Program)		 Matematik / Matematik Mühendisliği
(Mathematics / Mathematical Engineering)
Dersin Türü
(Course Type)		 Zorunlu
(Compulsory) 		Dersin Dili
(Course Language) 		Türkçe / İngilizce
(Turkish / English)
Dersin Ön Koşulları
(Course Prerequisites)		 BIL 104-E/ BIL 110-E/MAT 115-E min DD
Dersin Mesleki Bileşene Katkısı, %
(Course Category by Content, %)		 Temel Bilim ve Matematik
(Basic Sciences and Math)		 Temel Mühendislik
(Engineering Science)		 Mühendislik / Mimarlık Tasarım
(Engineering / Architecture Design)		 Genel Eğitim
(General Education)
20 40 40 -
Dersin Tanımı
(Course Description)		 Bilimsel ve Mühendislik Hesaplamalara Giriş, Hesaplama Ortamına Giriş, Değişkenler, İşlemler, Listeler, Matrisler, Veri Çizimi, Fonksiyonlar, Görüntü İşleme Araçları, Algoritmalar, Mantıksal İşleçler, Hatalar ve Kaynakları, Döngüler, Koşullu İfadeler, Taylor Serileri, Lineer Cebir Uygulamaları, Polinomlar, Kök bulma, Eğri Uydurma, Interpolasyon, Sembolik Matematik, Sayısal İntegrasyon.
Introduction to Scientific and Engineering Computing, Introduction to Computing Environment, Variables, Operations, Lists, Matrices, Plotting Data, Functions, Image Processing Tools, Algorithms, Logic Operators, Errors and Source of Errors, Loops, Conditional Statements, Taylor Series, Linear Algebra Applications, Polynomials, Root findings, Curve Fitting, Interpolation, Symbolic Mathematics, Numerical Integration.
Dersin Amacı
(Course Objectives)
  1. Öğrencilere bilimsel hesaplama kavramlarının temellerini tanıtmak. Algoritma kurma ve problem çözme becerilerini geliştirmek. Öğrencilere bilimsel ve mühendislik hesaplamalarında problem çözücü programı nasıl kullanacaklarını öğretmek.
  1. To familiarize students with the fundamentals of scientific computing concepts. To develop algorithm constructing and problem solving skills. To teach students how to use problem solver program in scientific and engineering calculations.
Dersin Öğrenme Çıktıları
(Course Learning Outcomes)		 Bu dersi tamamlayan öğrenciler aşağıdaki becerileri elde eder:
  1. Bilimsel hesaplamanın ne olduğu konusunda temel bir fikir sahibi olabilir,
  2. Orta düzey Matlab programları yazabilme, Matlab kütüphaneleri ve modülleri yükleyerek kullanabilme, yazdıkları programları test edip hatalarını ayıklayabilir,
  3. İleride program yazmaları gereken veri yapıları ve algoritmalar, nümerik analiz gibi derslere hazır hale gelebilir,
  4. Programın hazır fonksiyonlarını kullanarak bilimsel hesaplamaları gerçekleştirebilme ve bilimsel rapor hazırlayabilir.
Students completing this course will be able to:
  1. Gain a simple understanding of what scientific computing is,
  2. Be able to write simple python programs, use and import external modules and libraries, and debug and test python code they wrote,
  3. Be ready to take courses in which they must write simple programs to perform calculations such as data structures and algorithms courses, or numerical analysis courses,
  4. Do scientific computations by using built-in functions and prepare scientific report.
Ders Planı
Hafta Konular Dersin Öğrenme Çıktıları
1Bilimsel ve Mühendislik Hesaplamaya GirişI
2Programda Hesaplama Ortamına GirişI
3Değişkenler, İşlemlerI, II, III
4Data ve Fonksiyonların Grafik ÇizimleriI, II, III
5Görüntü İşleme AraçlarıI, II, III
6Algoritmalar ve Mantık Operatörleri, Akış Kontrol, Hatalar ve Hataların Kaynakları.I, II, IV
7Döngüler, Koşullu İfadelerI, II, IV
8FonksiyonlarI, II, III
9Taylor SerileriI, II, III, IV
10Lineer Cebir UygulamalarıI, II, III, IV
11PolinomlarI, II, III, IV
12Sembolik MatematikI, II, III, IV
13Eğri UydurmaI, II, III, IV
14InterpolasyonI, II, III, IV
Course Plan
Week Topics Course Learning Outcomes
1Introduction to Scientific and Engineering ComputingI
2Introduction to Program Computing EnvironmentI
3Variables, OperationsI, II, III
4Plotting Data and FunctionsI, II, III
5Image Processing ToolI, II, III
6Algorithms and Logic Operators, Flow Control and Errors and Source of ErrorsI, II, IV
7Loops and Conditional StatementsI, II, IV
8FunctionsI, II, III
9Taylor’s SeriesI, II, III, IV
10Linear Algebra ApplicationsI, II, III, IV
11PolynomialsI, II, III, IV
12Symbolic MathematicsI, II, III, IV
13Curve FittingI, II, III, IV
14InterpolationI, II, III, IV



Dersin Mühendislik Öğrenci Çıktılarıyla İlişkisi

Programın Mezuna Kazandıracağı Bilgi ve Beceriler (Programa Ait Çıktılar) Katkı Seviyesi
1 2 3
1 Mühendislik, fen ve matematik ilkelerini uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini belirleme, formüle etme ve çözme becerisi. X
2 Küresel, kültürel, sosyal, çevresel ve ekonomik etmenlerle birlikte özel gereksinimleri sağlık, güvenlik ve refahı göz önüne alarak çözüm üreten mühendislik tasarımı uygulama becerisi. X
3 Farklı dinleyici gruplarıyla etkili iletişim kurabilme becerisi. X
4 Mühendislik görevlerinde etik ve profesyonel sorumlulukların farkına varma ve mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal bağlamdaki etkilerini göz önünde bulundurarak bilinçli kararlar verme becerisi.
5 Üyeleri birlikte liderlik sağlayan, işbirlikçi ve kapsayıcı bir ortam yaratan, hedefler belirleyen, görevleri planlayan ve hedefleri karşılayan bir ekipte etkili bir şekilde çalışma yeteneği becerisi. X
6 Özgün deney geliştirme, yürütme, verileri analiz etme ve yorumlama ve sonuç çıkarmak için mühendislik yargısını kullanma becerisi. X
7 Uygun öğrenme stratejileri kullanarak ihtiyaç duyulduğunda yeni bilgi edinme ve uygulama becerisi. X
Ölçek: 1: Az, 2: Kısmi, 3: Tam

Relationship of the Course to Engineering Student Outcomes

Program Student Outcomes Level of Contribution
1 2 3
1 An ability to identify, formulate, and solve complex engineering problems by applying principles of engineering, science, and mathematics. X
2 An ability to apply engineering design to produce solutions that meet specified needs with consideration of public health, safety, and welfare, as well as global, cultural, social, environmental, and economic factors. X
3 An ability to communicate effectively with a range of audiences. X
4 An ability to recognize ethical and professional responsibilities in engineering situations and make informed judgments, which must consider the impact of engineering solutions in global, economic, environmental, and societal contexts.
5 An ability to function effectively on a team whose members together provide leadership, create a collaborative and inclusive environment, establish goals, plan tasks, and meet objectives. X
6 An ability to develop and conduct appropriate experimentation, analyze and interpret data, and use engineering judgment to draw conclusions. X
7 An ability to acquire and apply new knowledge as needed, using appropriate learning strategies. X
Scale: 1: Little, 2: Partial, 3: Full

Tarih (Date)
01.04.2019
Bölüm Onayı (Departmental Approval)
Matematik Bölümü
(Department of Mathematics)




Ders Kaynakları ve Başarı Değerlendirme Sistemi (Course Materials and Assessment Criteria)

Ders Kitabı
(Textbook) 		Amos Gilat, MATLAB: An Introduction with Applications, John Wiley & Sons, 2017.
Diğer Kaynaklar
(Other References) 		William J. Palm, Introduction to Matlab 7 for Engineers, Mc Graw Hill, 2005.
www.mathworks.com
Ödevler ve Projeler
(Homework & Projects)		 -
-
Laboratuvar Uygulamaları
(Laboratory Work)		 -
-
Bilgisayar Kullanımı
(Computer Usage)		 Bilgisayar kullanımı zorunludur.
Computer use in this course is compulsory.
Diğer Uygulamalar
(Other Activities)		 -
-
Başarı Değerlendirme Sistemi
(Assessment Criteria) 		Faaliyetler
(Activities)		 Adet
(Quantity)		 Genel Nota Katkı, %
(Effects on Grading, %)
Yıl İçi Sınavları
(Midterm Exams)		 1 40
Kısa Sınavlar
(Quizzes)		 4 20
Ödevler
(Homework)		 - -
Projeler
(Projects)		 - -
Dönem Ödevi/Projesi
(Term Paper/Project)		 - -
Laboratuvar Uygulaması
(Laboratory Work)		 - -
Diğer Uygulamalar
(Other Activities)		 - -
Final Sınavı
(Final Exam)		 1 40
VF almamak için gereken
(To avoid VF) 		Yarıyıl içi çalışmalardan en az %35 başarı sağlamayan öğrenciler yarıyıl sonu sınavına giremezler.