TY  - BOOK
AU  - Tektaş,Mehmet
AU  - Tektaş,Necla
AU  - Özer,İlyas
AU  - Özer,Zeynep
TI  - Python ve MATLAB ile bilişim matematiği
T2  - Hiperyayın
SN  - 9786052816943
AV  - QA 76.73.P98 T45 2019
PY  - 2019///
CY  - İstanbul
PB  - Hiperyayın
KW  - MATLAB
KW  - Python (Computer program language)
N1  - Includes bibliographical references; İçindekiler; 1. BÖLÜM; Matematiksel Altyapı; leaves1.Kümeler 11; 1.1,1. Kümelerin Göstenmi 11; 1.1.2. Küme Çeşitleri 12; 1.1.3. Kümelerde işlemler 13; 1.1.4. Kartezyen Çarpımı 13; 1.2. Sayılar 13; 1.2.1. Kayan Noktalı Sayılar 13; 1.2.2. Kayan Noktalı Sayıların Gösterimi 14; 1.2.3, Kayan Noktalı Sayıların Aritmeği 15; 1.3. Modü ler Aritmetik 16; 1.3.1. Modüler Aritmetiğe Ait Temel Kavramlar 16; 1.3.2. Z ‘de Algoritmalar 19; 1.3.3. Zn* Üretecinin Özellikleri 20; 1.3.4. Denkliğin Uygulamaları 22; 2. BÖLÜM; Denklemlerin Çözümü; 2.1. Cebirsel Denklemlerin Kökleri 29; 2.1.1. Köklerin Varlığı 29; 2.1.2. Teorem (Cebirin Esas Teoremi) 29; 2.2. Rasyonel Kökler 29; 2.3. Horner Metodu 30; 2.3.1. Horner Metodu Python Uygulamaları 35; 2.3.2. Horner Metodu MATLAB Uygulamaları 37; 2.3.3 Polinomlarla İşlemler 39; 2.4. Cebirsel Olmayan Denklemlerin Yaklaşık Çözüm Yöntemleri 41; 2.4.1. Köklerin Varlığı ve Tekliği 41; 2.4.2. Bir Denklemin Kökünün Yaklaşık Değerinin Hesabı 43; 2.4.3. Köklerin Bulunduğu Aralığın Mümkün Olduğu Kadar Daraltılması 44; 2.5. Denklemlerin Yaklaşık Çözümlerinde İterasyon Metotları 67; 2.5.1.Newton’un Karekök Algoritması 67; 2.5.2. Newton-Raphson Metodu 68; ALIŞTIRMALAR 70; 3. BÖLÜM; Aigoritmalar; 3.1. Algoritmanın Tanımı, Matematikteki Yeri ve Önemi 71; 3.2. Mgorftrnalar Sistemi 72; 3.2.1. Algoritma Tipleri 72; 3.3. Algoritmaların Dili 75; 3.4. Çeşitli Algoritma Örnekleri 78; 3.5. Algoritmaların Karmaşıklığı için Kullanılan Terminoloji ve İşlem Zamanı 80; 3.6. Algoritmaların Karmaşıklığı 82; 3.7. Polinom ve Üstel Zaman Algoritmaları 83; 3.8. Algoritmaların Performans Ölçümü 85; 3.8.1. Deneysel Analiz 85; 3.8.2. Olasılık (Ortalama Durum) Analizi 85; 3.8.3. En Kotu Durum Analızı 86; 3.8.4. “0”, “0”, “D” Sembolleri 86; 3.8.5. Fonksiyonların Büyüme Oranları 87; 3.8.6. Algoritmalarin Karmaşıklık Hesabı (Performans Analizi) 90; 3.8.7. Algoritmaların Özellikleri 93; 3.8.8. Arama Algoritmaları ve Performans Analizi 94; 3.8.9. Sıralama Algoritmaları ve Karmaşıklığı (Ağaç Yapılar) 108; 3.8.10. Bağıntıların Karmaşıklığı ile İlgili Teoremler ve Örnekleri 129; 4. BÖLÜM; Indirgeme Bağıntıları; 4.1. Indırgeme Bagıntılarının Çozumu 133; 4.2. Indırgeme Bagıntıları ıle Modelleme 137; 4.2.1. Hanoi Kulesi 137; 4.2.2. Fibonacci Sayıları 140; 4.2.3. Altın Oran 149; 4.2.4. Altın Oran Örnekleri 157; 5. BÖLÜM; Şifreleme Algoritmaları; 5.1. Şifreleme Algoritmaları (Kriptoloji) 169; 5.2. Şifreleme Algoritmalarına Giriş 173; 5.2.1. Kriptoloji (Şifreleme) 173; 5.2.2. Simetrik (Gizli Anahtar) Algoritmalar 176; 5.2.3. Asimetrık Krı pto-A!goritmaiar 185; 5.2.4. Algoritması Açık Kriptografik Algoritmaların Gücü 194; 5.2.5. Kriptografik Hash Fonksiyonları 196; 5.2.6. Kriptografik Algoritmalann Kıyaslarnası 201; 6. BÖLÜM; Matris Cebiri; 6.1. Matrisler 203; 6.2. Matrislerin Özellıkleri 207; 6.3. Özel Matrisler 208; 6.3.1. Birim Matris 208; 6.3.2. Sıfır Matris 208; 6.3.3. Köşegen Matrisler 208; 6.3.4. Skaler Matris 209; 6.3.5. Üçgen Matrisler 209; 6.3.6. ldempotent Matris 210; 6.3.7. Nilpotent Matris 210; 6.3.8. Simetrik Matris 210; 6.3.9. Teki! Olmayan Matris 211; 6.3.10. Ortogonal (Dik, Bağımsız) Matris 213; 6.4. Determinantlar 213; 6.4.1. Sarrus kuralı 213; 6.5. Determinantın Özellikleri 214; 6.6. Lineer Denklem Sistemleri 216; 6.6.1. Cramer Kuralı 217; 6.6.2. Matris, Determinant ve LDS (Lineer Den klem; Sistemi) Örnekleri 217; 6.7. Vektörler 225; 6,7.1. Vektör Cebiri 226; 6.7.2. Lineer Bağımlı ve Lineer Bağımsız Vektörler 232; 6.7.3. Skaler Çarpım 234; 6.7.4. Vektöre! Çarpım 237; 6.7.5. Üçlü Çarpım 239; 6.7.6. Özdeğer ve Özvektörler 246; ALIŞTIRMALAR 263; 7.1. Grafların Tanımı.267; 7.2. Grafiar ile İlgili Tanımlar 269; 7.3. Graf Çeşitleri 273; 7.4. Graflarda İzornorfizrr’ 289; 7.5. İki Parçalı Graf (Bipartite Graf) 291; 7.6. Grafların Matrisler ile Temsil Edilmesi 295; 7.6.1. komşuluk Matrisi 295; 7.6.2. İlişki Matrisi 299; 7.6.3. Düğüm Çifti Matrisi 300; 7.7. Graf Algoritmaları 300; 7.7.1. Dijkstra Algoritması 300; 7.7.2. Bellman-Ford Algoritması 313; 7.7.3. Floyd-Warshall Algoritması 322; 7.7.4. Kruskal Asgari Tarama Ağacı Algoritması 331; 8. BÖLÜM; İnterpolasyon Polinomları ve Eğri Uydurma; 8.1. Fonksiyon Tablolarının Düzenlenmesi 339; 8.2, Lineer İnterpolasyon 339; 8.3. Lineer İnterpolasyon Hataları 343; 8.4. İnterpolasyon Polinomları 344; 8.4.1. İnterpolasyon Polinomu Problemi 344; 8.4.2 Lagrange İnterpolasyon Polinomu 344; 8.4.3. Lagrange İnterpolasyon Polinom Hatası 345; 8.5. Newton İnterpolasyon Polinornları 346; 8.6. Eğri Uydurma 349; 8.6.1 En Küçük Kareler Doğrusu 349; 8.6.2 En Küçük Kareler Doğrusunun Bulunması 350; 8.7. İkinci Derece Polinom Uyarlaması 352; 8.8. MATLAB ile Eğri Uydurma Örnekleri 354; 8.8.1. MATLAB ile Eğri Uydurma (Curve Fitting) Fonksiyonları ...358; 8.9. Python ile Eğri Uydurma Örnekleri 361; 9. BÖLÜM; Graf Teorisi; Kaynaklar 368
ER  -