| Dersin Adı |
Lineer Cebir I
|
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
|
MATH 117
|
Güz
|
3
|
0
|
3
|
6
|
| Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
| Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
| Dersin Türü |
Zorunlu
|
|||||
| Dersin Düzeyi |
Lisans
|
|||||
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz Yüze | |||||
| Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Problem çözmeSoru & CevapAnlatım / Sunum | |||||
| Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu | - | |||||
| Dersin Koordinatörü | - | |||||
| Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
| Yardımcı(ları) | ||||||
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı öğrencilere, doğrusal denklem sistemlerinin çeşitli yöntemler kullanarak çözmeyi, doğrusal bağımsızlık, doğrusal dönüşüm tanımlarını vermeyi, matrislerin tersini ve determinatlarını hesaplamayı öğretmektir. |
| Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Ders Tanımı | Bu derste doğrusal denklem sistemlerinin çözümleri, vektör ve matris işlemleri, vektörlerin doğrusal bağımsızlığı, doğrusal dönüşümler, determinantlar ve çeşitli alanlara uygulamalar anlatılmaktadır. |
| Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları |
|
|
|
Temel Ders |
X
|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
| Destek Dersleri | ||
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 | Doğrusal denklem sistemleri, matrisler, matris çarpımı | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 1.1, 1.2, 1.3 |
| 2 | Matris işlemlerinin cebirsel özellikleri, özel matris türleri ve bölümlenmiş matrisler, matris dönüşümleri | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 1.4, 1.5, 1.6 |
| 3 | Matrisin eşelon oluşumu | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 2.1 |
| 4 | Doğrusal sistemleri çözme | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 2.2 |
| 5 | Temel matrisler; A matrisinin tersini bulma | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 2.3 |
| 6 | Denk matrisler, LU çarpanlarına ayırma | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 2.4, 2.5 |
| 7 | Determinantlar: Tanımlar, determinantların özellikleri | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 3.1, 3.2 |
| 8 | Kofaktör açılımı, bir matrisin tersi | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 3.3, 3.4 |
| 9 | Ara Sınav | |
| 10 | Düzlemde ve üç boyutlu uzayda vektörler, vektör uzayları – lineer cebir öğrenimi için önemi | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 4.1, 4.2 |
| 11 | Alt uzaylar, uzayı germe | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 4.3, 4.4 |
| 12 | Doğrusal bağımsızlık, baz ve boyutlar | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 4.5, 4.6 |
| 13 | Homojen sistemler, koordinatlar ve izomorfizm | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 4.7, 4.8 |
| 14 | Bir matrisin rankı | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 4.9 |
| 15 | Dönemin gözden geçirilmesi | |
| 16 | Final sınavı |
| Ders Kitabı | Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). ISBN-13: 978-0134718538 |
| Önerilen Okumalar/Materyaller | David C.Lay, Stephan R.Lay and Judi J. McDonald, "Linear Algebra and Its Applications", 5th ed. (Pearson,2015). ISBN-13:978-0321982384
Howard Anton, Chris Rorres, ''Elementary Linear Algebra'', Publisher:Wiley, 9th Edition,2005. ISBN-13: 978-0471669593
Seymour Lipschutz, ''Linear Algebra'', Shaum’s Outline Series, 2nd Edition.2011, ISBN-13:9780070380073 |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
| Katılım | ||
| Laboratuvar / Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
7
|
14
|
| Portfolyo | ||
| Ödev | ||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
| Proje | ||
| Seminer/Çalıştay | ||
| Sözlü Sınav | ||
| Ara Sınav |
1
|
36
|
| Final Sınavı |
1
|
50
|
| Toplam |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
8
|
50
|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
50
|
| Toplam |
| Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
| Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
3
|
42
|
| Arazi Çalışması |
0
|
||
| Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
7
|
5
|
35
|
| Portfolyo |
0
|
||
| Ödev |
0
|
||
| Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
| Proje |
0
|
||
| Seminer/Çalıştay |
0
|
||
| Sözlü Sınav |
0
|
||
| Ara Sınavlar |
1
|
20
|
20
|
| Final Sınavı |
1
|
35
|
35
|
| Toplam |
180
|
|
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
|||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
| 1 |
Temel matematik, uygulamalı matematik veya istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hâkim olur. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
| 2 |
Matematik veya istatistik alanlarında edindiği ileri düzey bilgi ve becerilerini kullanarak verileri yorumlar, sorunları tanımlar, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
| 3 |
Disiplinler arası yaklaşımla, matematik veya istatistiği gerçek yaşamda uygular ve kendi potansiyelini keşfeder. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 4 |
Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
| 5 |
Kuramsal ve teknik bilgilerini detaylı olarak uzman olan veya olmayan kişilere rahatça aktarır. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
| 6 |
Matematik veya istatistik alanlarında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürür, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olur, karar verme sürecine katılır, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 7 |
Matematik veya istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olur ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki en az bir programı etkin şekilde kullanır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 8 |
Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket eder, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygular. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 9 |
Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirir ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olur. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 10 |
Soyut düşünce yapısına hâkim olarak, somut olayları bağlar ve çözüm üretir, veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceler ve yorumlar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 11 |
Bir yabancı dili kullanarak Matematik veya İstatistik ile ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 12 |
İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
| 13 |
İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..