Numerical Analysis (INF325) | GSÜ - ECTS Information Guide

Content

Objective

This course, which is offered as an elective course to Industrial Engineering students, introduces students to solution techniques for numerical problems.Students will gain basic knowledge and skills for numerical solution of the problems they will encounter both in business life and during their academic careers. In this context, we can list the objectives of this course as follows:

Giving ideas about numerical analysis problems,
To provide general information about the scope and difficulties of numerical analysis problems,
To provide basic knowledge about solution techniques of numerical analysis problems,
To provide students with the ability to apply complex numerical analysis, solving techniques and typesetting operations.

Course Content

Introduction to Numerical Analysis
Computer arithmetic and errors in numerical solutions
Introduction to Matlab programming
Solving nonlinear equations
Bisection method and Newton’s method
Solving a system of linear equations
LU decomposition
Iterative methodes Jacobi and Gauss-Seidel
Curve fitting
Interpolating polynomials
Least-square method
Numerical differentiation, Taylor Series Expansions
Numerical Integration,
Trapezoidal method , Simpson’s method

Course Learning Outcomes

The student who successfully completes this course:
- Gained an overview of numerical analysis problems
- Can suggest approaches to solving numerical analysis problems
- Can list new approaches and concepts from the field of numerical analysis
- Have basic programming skills with MATLAB
- Can find the roots of functions computationally
- Can solve systems of equations computationally
- Can perform derivative and integral operations computationally

References

Gilat, A., Subramaniam,V., “Numerical Methods for Engineers and Scientists: An Introduction with Applications Using MATLAB”, 3rd ed 2013 Wiley, Hoboken, NJ, USA.

Quarteroni, A., Sacco, R. Saleri, F., Methodes Numeriques: Algorithmes, analyse et applications, Springer, 2007, Milano, Italy.

Merrien, J-L., Analyse Numerique: Avec MATLAB, Dunod, 2007, Paris, France.

Weekly Contents

Theory Topics
Week	Weekly Contents
1	Introduction to Numerical Analysis
2	Computer arithmetic and errors in numerical solutions
3	Introduction to Matlab programming
4	Solving nonlinear equations
5	Bisection method and Newton’s method
6	Solving a system of linear equations
7	Midterm
8	LU decomposition
9	Iterative methodes Jacobi and Gauss-Seidel
10	Curve fitting
11	Interpolating polynomials
12	Least-square method
13	Numerical differentiation, Taylor Series Expansions
14	Numerical Integration, Trapezoidal method , Simpson’s method

Practice Topics
Week	Weekly Contents
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Assessment System

Contribution to Overall Grade
Activities	Number	Contribution
Contribution of in-term studies to overall grade	0	0
Contribution of final exam to overall grade	1	40
Total	1	40

In-Term Studies
Activities	Number	Contribution
Assignments	0	0
Presentation	0	0
Midterm Examinations (including preparation)	1	30
Project	0	0
Laboratory	0	0
Other Applications	0	0
Quiz	2	30
Term Paper/ Project	0	0
Portfolio Study	0	0
Reports	0	0
Learning Diary	0	0
Thesis/ Project	0	0
Seminar	0	0
Other	0	0
Total	3	60

Relation of Proficiency

No	Program Learning Outcomes	Contribution
No	Program Learning Outcomes	1	2	3	4	5
1	Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi.				X
2	Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.					X
3	Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.				X
4	Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.			X
5	Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri.				X
6	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.				X
7	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi.
8	Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi			X
9	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi.
10	Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.		X
11	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
12	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi.
13	Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının hukuki ve etik boyutları konusunda farkındalık.

ECTS

Activities	Number	Period	Total Workload
Class Hours	14	3	42
Working Hours out of Class	13	3	39
Midterm Examinations (including preparation)	1	6	6
Final Examinations (including preparation)	1	10	10
Quiz	2	3	6
Total Workload			103
Total Workload / 25			4.12
Credits ECTS			4