Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
CHZ 511
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Mühendislik Matematiği
İngilizce
Engineering Mathematics
Dersin Kodu
CHZ 511
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
-
-
Dersin Dili
Türkçe
Dersin Koordinatörü
Yusuf Enes Pural
Dersin Amaçları
Çok ürünlü kütle dengesi sistemlerinin modellenmesi, veri uzlaştırma ve karmaşık akım şemalarının analizi için lineer cebir araçlarının kavratılması
Olasılık dağılımları, hipotez testleri, regresyon analizi ve deney tasarımı yöntemleri (faktöriyel, RSM) ile proses verilerinin analizi ve optimizasyonu becerilerinin kazandırılması
Flotasyon kinetiği, residence time distribution ve popülasyon dengesi denklemleri gibi diferansiyel denklem tabanlı proses modellerinin geliştirilmesi ve çözülmesi yetkinliğinin sağlanması
Özdeğer-özvektör analizinin titreşim problemleri, modal analiz ve çok değişkenli veri analizinde (PCA) uygulanabilmesinin sağlanması
Hata yayılımı teorisi ve Monte Carlo simülasyonu ile ölçüm belirsizliklerinin hesaplanması ve sonuçların güvenilirliğinin değerlendirilmesi becerilerinin geliştirilmesi
Sayısal çözüm teknikleri ve optimizasyon algoritmalarının Excel Solver ve Python ile endüstriyel problemlere uygulanabilmesinin sağlanması
Dersin Tanımı
Cevher hazırlama mühendisliği problemlerinin çözümünde kullanılan ileri düzey matematik yöntemlerinin teorik temelleri ve pratik uygulamaları. Matris işlemleri ve lineer cebir, kütle dengesi hesaplamaları ve veri uzlaştırma, özdeğer-özvektör analizi, olasılık dağılımları ve istatistiksel yöntemler, hipotez testleri, regresyon analizi ve eğri uydurma, deney tasarımı (faktöriyel, yanıt yüzey metodolojisi), diferansiyel denklemler ve kapalı form çözümler, konvolüsyon ve integral denklemler, matris diferansiyel denklemler ve popülasyon dengesi, hata analizi ve belirsizlik yayılımı, sayısal yöntemler ve optimizasyon teknikleri. Konular flotasyon, öğütme, sınıflandırma ve ayırma proseslerinden örneklerle desteklenmekte ve Excel ile Python uygulamaları içermektedir.
Dersin Çıktıları
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2025