MATH 226 | Ders Tanıtım Bilgileri - Matematik

Dersin Adı

Lineer Cebir II

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
MATH 226	Bahar	3	0	3	5

Ön-Koşul(lar)

MATH 225 En az FD notu almış olmak

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Zorunlu

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

Yüz Yüze

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Problem çözme
Soru & Cevap
Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

-

Öğretim Eleman(lar)ı

Doç. Dr. Sevin GÜMGÜM

Yardımcı(ları)

Dersin Amacı	Bu dersin amacı öğrencilere, vektör uzayları, özdeğerler ve özvektörler, ortogonellik konularını tanımlamayı ve bunların çeşitli alanlardaki uygulamalarını incelemeyi öğretmektir.
Öğrenme Çıktıları	Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; uzunluk, çapraz çarpım ve iç çarpımı tanımlayabilecektir. doğrusal dönüşümü tanımlayabilecektir doğrusal bir dönüşümün çekirdeğini ve aralığını tanımlayabilecektir çeşitli yöntemler kullanarak özdeğerleri ve ilgili özvektörleri bulabilecektir köşegenleştirmeyi kullanabilecektir uygulama problemlerini çözebilecektir ortogonallik, ortogonal ve ortonormal kümeleri analiz edebilecektir ortogonal bir küme elde etmek için Gram-Schmidt işlemini kullanabilecektir
Ders Tanımı	Bu derste tabanlar, boyutlar, doğrusal dönüşümler, ortogonallik, iç çarpım uzayları, özdeğerler, özvektörler ve köşegenleştirme tartışılacaktır.
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders	X
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık
1	R2 ve R3'te uzunluk ve yön, R3'te çapraz çarpım	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 5.1, 5.2
2	İç çarpım uzayları, Gram-Schmidt işlemi	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 5.3, 5.4
3	Ortogonal tümleyenler	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 5.5
4	Tanımlar ve Örnekler: Doğrusal dönüşümler ve matrisler, Doğrusal dönüşümün Çekirdek ve Aralığı	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 6.1, 6.2
5	Doğrusal dönüşümün matrisi	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 6.3
6	Matrislerin vektör uzayı ve doğrusal dönüşümlerin vektör uzayı	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 6.4
7	Matrislerin vektör uzayı ve doğrusal dönüşümlerin vektör uzayı	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 6.4
8	Benzerlik	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 6.5
9	Ara Sınav
10	Özdeğerler ve Özvektörler	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 7.1
11	Özdeğerler ve Özvektörler	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 7.1
12	Köşegenleştirme ve Benzer Matrisler	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 7.2
13	Simetrik Matrislerin Köşegenleştirilmesi	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 7.3
14	Bir Populasyonda Sabit Yaş Dağılımı; Markov Süreçleri, Diferansiyel Denklemler	Bernard Kolman, David R. Hill, Elementary Linear Algebra with Applications (Classic Version), 9th edn (Pearson, 2018). Section 8.1, 8.4
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	2	10
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	40
Final Sınavı	1	50
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	3	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	2	5	10
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	30	30
		Toplam	150

#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	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.	-	-	-	-	-
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.	-	X	-	-	-
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.	-	-	-	-	-