## Numerical Analysis(INF325)

Course Code Course Name Semester Theory Practice Lab Credit ECTS
INF325 Numerical Analysis 6 3 0 0 3 4
 Prerequisites ING207 Admission Requirements ING207
 Language of Instruction Course Type Compulsory Course Level Bachelor Degree Course Instructor(s) İsmail Burak PARLAK bparlak@gsu.edu.tr (Email) Assistant Objective This is an obligatory course which offers an introduction to numerical analysis to Computer Engineering students. The goal is to present to solution techniques used numerical analysis problems. The students who accomplish this course, will have a basis understanding of numerical algorithms and skill to implement algorithms. Hence, students who take this course will be able to develop numerical solution approaches for various problems.In summary the objective of this course are as follows:To describe the numerical analysis problems.To understand the context and difficulty of the numerical analysis problems. To have knowledge about solution procedures used in numerical analysis.To have the ability to implement algorithms for solving complex numerical analysis problems. Content W 1 : Introduction to analysisW 2 : Introduction to programming with MATLABW 3 : Solution of nonlinear equationsW 4 : Newton and Bisection MethodsW 5 : Solution of the linear equation systemsW 6 : LU factorizationW 7 : Jacobi & Gauss-Seidel Iterative ApproachesW 8 : Curve fitting and interpolationW 9 : Least square methodW 10 : MidtermW 11 : Numerical DerivationW 12 : Taylor series expansionW 13 : Numerical integrationW 14 : Trapezoidal & Simpson Methods Course Learning Outcomes A student who accomplish this course willLO 1: will gain a general overview on the numerical analysis problemsLO 2: will be able to suggest solution approaches for the solution of the numerical analysis problemsLO 3: will have a basic knowledge of novel approaches in numerical analysis area Teaching and Learning Methods References Gilat, A. and Subramaniam,V.,2008, Numerical Methods for Engineers and Scientists: An introduction with applications using MATLAB
###### Theory Topics
Week Weekly Contents
1 Introduction to analysis
2 Introduction to programming with MATLAB
3 Solution of nonlinear equations
4 Newton and Bisection Methods
5 Solution of the linear equation systems
6 LU factorization
7 Jacobi & Gauss-Seidel Iterative Approaches
8 Curve fitting and interpolation
9 Least square method
10 Midterm
11 Numerical Derivation
12 Taylor series expansion
13 Numerical integration
14 Trapezoidal & Simpson Methods
###### Practice Topics
Week Weekly Contents
###### Contribution to Overall Grade
Number Contribution
Contribution of in-term studies to overall grade 0 60
Contribution of final exam to overall grade 0 40
Toplam 0 100
###### In-Term Studies
Number Contribution
Assignments 0 20
Presentation 0 0
Midterm Examinations (including preparation) 0 20
Project 0 20
Laboratory 0 0
Other Applications 0 0
Quiz 0 0
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
Toplam 0 60
No Program Learning Outcomes Contribution
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. X
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. X
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. X
Activities Number Period Total Workload
Class Hours 14 3 42
Working Hours out of Class 14 1 14
Assignments 5 1 5
Presentation 0 0 0
Midterm Examinations (including preparation) 1 4 4
Project 1 4 4
Laboratory 0 0 0
Other Applications 0 0 0
Final Examinations (including preparation) 1 6 6
Quiz 0 0 0
Term Paper/ Project 0 0 0
Portfolio Study 0 0 0
Reports 0 0 0
Learning Diary 0 0 0
Thesis/ Project 0 0 0
Seminar 0 0 0
Other 0 0 0