|
1. hafta |
Python’a kısa bir bakış: vektörler, diziler ve diğer veri yapıları, döngüler, mantıksal işlemler, fonksiyonlar ve diğer özellikleri, Sayısal yöntemlere giriş: Tek değişkenli denklemlerin çözümleri |
|
2. hafta |
Eğri uydurma, interpolasyon, regresyon yöntemleri: En küçük kareler metodu, doğrusal regresyon, doğrusal olmayan veri doğrusallaştırması, polinom regresyonu, bağlayıcı (spline) interpolasyonu, Fourier yaklaşımı ve interpolasyonu |
|
3. hafta |
Sonlu farklar yaklaşımıyla türev yöntemleri: Sonlu farklar yaklaşımıyla türev, Taylor serisi açılımı ile sonlu farklar metodu, Lagrange polinomlarıyla türev, eğri uydurmayla türev, Richardson extrapolasyonu, sayısal türev almada hata, sayısal türev alma özeti |
|
4. hafta |
Sayısal integrasyon: Dikdörtgen, orta nokta ve yamuk yöntemleri (Newton-Cotes Formülleri), Simpson yöntemi, Gauss kareleme metodu, Richardson extrapolasyonu, Romberg İntegrasyonu |
|
5. hafta |
1. Vize |
|
6. hafta |
Adi diferansiyel denklemler – başlangıç değer problemleri: Euler yöntemleri, değiştirilmiş Euler yöntemi, Orta nokta yöntemi, Runge Kutta Yöntemi, Çok adımlı yöntemler |
|
7. hafta |
Adi diferansiyel denklemler – sınır değer problemleri: Shooting yöntemi, sonlu farklar metodu |
|
8. hafta |
Doğrusal programlamaya giriş: Simplex Yöntemi |
|
9. hafta |
Kısıtsız doğrusal olmayan programlamaya giriş: Rassal arama yöntemleri, Gradyan azalma yöntemi, En dik noktaya yönlendirilmiş optimizasyon, Newton Yöntemi |
|
10. hafta |
Kısıtlı doğrusal olmayan programlamaya giriş: Ceza işlevi yöntemlerine temel yaklaşım |
|
11. hafta |
2. Vize |
|
12. hafta |
Modern Optimizasyon Yöntemleri: Genetik algoritmalar |
|
13. hafta |
Modern Optimizasyon Yöntemleri: Benzetimli tavlama |
|
14. hafta |
Modern Optimizasyon Yöntemleri: Parçacık sürü optimizasyonu |
Eskişehir Teknik Üniversitesi 
Türkçe 
İngilizce