• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS MAT 2026 Lineer Cebir ZORUNLU 4 0 0 6

Dersi Veren Birim

İstatistik

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. HALİL ORUÇ

Dersi Alan Birimler

İstatistik İstatistik (İ.Ö)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Ortagonalliği Rn uzayında kavrayabilme 2   En küçük kareler çözümlerini bulabilme 3   Karakteristik değer ve karakteristik vektörleri bulabilme 4   Ortagonal matrisleri, pozitif tanımlı matrisleri tanıyabilme 5   Simetrik matrisleri ortagonalleştirebilme 6   Lineer cebri bilimsel problemlere uygulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Rn uzayında skaler çarpım 2 Dik (Ortagonal) alt uzaylar 3 En küçük kareler problemleri 4 İç çarpım uzayları 5 Dik (Ortagonal) kümeler 6 Gram-Schmidt ortagonalleştirmesi ve ortagonal polinomlar 7 Özdeğerler ve özvektörler 8 Karakteristik polinom 9 Problemeler ve tartışma 10 Köşegenleştirme 11 Simetrik matrisler ve köşegenleştirme 12 Pozitif tanımlı matrisler ve negatif olmayan matrisler 13 Bilimsel uygulamalar: Geometri, İstatistik, Bilgisayar 14 Bilimsel uygulamalar: Geometri, İstatistik, Bilgisayar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders notları, sunum, problem çözme.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 VZ Vize 2 FN Final 3 BNS BNS VZ * 0.40 + FN * 0.60 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 14 4 56 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52 Vize Sınavına Hazırlık 1 18 18 Final Sınavına Hazırlık 1 20 20 Vize Sınavı 1 2 2 Final Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 150

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 PK.14 ÖK.1 5 4 3 4 3 4 ÖK.2 5 4 3 4 3 4 ÖK.3 5 4 3 4 3 4 ÖK.4 5 4 3 4 3 4 ÖK.5 4 4 3 3 3 3 ÖK.6 5 4 3 5 4 5