Bizi takip edin
|
EN

MATH 400 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Biomatematik
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 400
Güz/Bahar
3
0
3
7

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Problem çözme
Soru & Cevap
Anlatım / Sunum
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları)
Dersin Amacı Bu derste, analiz ve cebirdeki bazı temel kavramlar, fark denklemleri, olasılık kuramı gibi temel matematik kavramlarının değişik biyolojik olgularda nasıl kullanıldığı verilecektir. Bazı modellerin ise geometri, bilgisayarlarda sayısal hesaplama teknikleriyle nitel analizleri yapılacaktır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Modelleri kuramsal ve görsel anlamda inceleyebilecektir.
  • Populasyon modellerini yorumlayabilecektir.
  • Veri analizinde biyoloji uygulamaları yapabilecektir.
  • Doğrusal veya doğrusal olmayan dinamik sistemleri çözebilecektir.
  • Çizge kuramını ile biyoloji problemlerini çözebilecektir.
Ders Tanımı Diferansiyel ve fark denklemlerinin biyolojideki uygulamaları. Doğrusal olmayan diferansiyel denklemlerin biyolojideki uygulamaları. Çizge kuramının biyolojideki uygulamaları.

 



Dersin Kategorisi

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

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Lineer diferansiyel denklemler: teori ve örnekler, giriş, temel tanımlar ve notasyon, birinci dereceden doğrusal sistemler "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 4.1, 4.2, 4.7
2 Faz Analizi, bir örnek: Farmakokinetik model "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 4.8, 4.10
3 Nüfus artış modellerine uygulama, gecikmeli logistic denklemi "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 5.3, 5.9
4 Diferansiyel denklemlerin biyolojik uygulamaları; tek popülasyon toplama, avcı-av modelleri, rekabet modelleri "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 6.2, 6.3, 6.4
5 Kemostat modeli, salgın modelleri "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 6.7, 6.8
6 Uyarılabilir sistemler "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 6.9
7 Reaksiyon-difüzyon denklemi, genlerin yayılması ve ilerleyen dalgalar "An Introduction to Mathematical Biology" by Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163 Section 7.3, 7.6
8 Euler yöntemi "Numerical solutions of ordinary differential equations", Kendall Atkinson, Weimin Han, David Stewart, Chapter 2
9 Diferansiyel denklem sistemleri "Numerical solutions of ordinary differential equations", Kendall Atkinson, Weimin Han, David Stewart, Chapter 3
10 Geriye dönük Euler yöntemi ve yamuk yöntemi "Numerical solutions of ordinary differential equations", Kendall Atkinson, Weimin Han, David Stewart, Chapter 4
11 Taylor ve Runge Kutta modelleri "Numerical solutions of ordinary differential equations", Kendall Atkinson, Weimin Han, David Stewart, Chapter 5
12 Biyolojik modellere uygulamalar
13 Biyolojik modellere uygulamalar
14 Biyolojik modellere uygulamalar
15 Dönemin gözden geçirilmesi
16 Final Sınavı

 

Ders Kitabı

"An Introduction to Mathematical Biology" by  Linda J.S.Allen, Pearson, 2006. ISBN-13: 978-0130352163

Önerilen Okumalar/Materyaller

"An Invitation to Biomathematics" by Raina Stefanova Robeva, James R. Kirkwood, Robin Lee Davies, Leon Farhy, Boris P. Kovatchev, Academic Press, 1st Edition, 2007. ISBN-13: 978-0120887712

"Numerical solutions of ordinary differential equations", Kendall Atkinson, Weimin Han, David Stewart

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
30
Proje
1
30
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
2
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

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
4
56
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
0
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
30
30
Proje
1
30
30
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
0
Final Sınavı
1
46
46
    Toplam
210

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
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.

X
4

Matematik veya İstatistik alanında edindiği ileri düzeyde bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.

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

 


SOSYAL MEDYA

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.