MATH 211 Linear Algebra MEF ÜniversitesiAkademik Programlar PsikolojiÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus Beyanı
Psikoloji
Lisans Programın Süresi: 4 Kredi Sayısı: 240 TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code MATH 211
Course Title in English Linear Algebra
Course Title in Turkish Lineer Cebir
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom
Level of Course Introductory
Semester Fall
Contact Hours per Week
Lecture: 3 Recitation: none Lab: none Other: none
Estimated Student Workload 145 hours per semester
Number of Credits 6 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites None
Expected Prior Knowledge None
Co-requisites None
Registration Restrictions Only Undergraduate Students
Overall Educational Objective To learn the fundamentals of matrix theory and linear algebra relevant to engineering problems.
Course Description This course provides general concepts on linear algebra by covering the following topics: Systems of linear equations and matrices, Gaussian elimination, matrix algebra, inverse of a matrix, elementary matrices, LU-factorization, the determinant of a square matrix, the properties of determinants, Cramer’s rule, vector spaces, subspaces, linear independence, basis and dimension, change of basis, inner product spaces, orthonormal basis, linear transformations, matrix representations of linear transformations, eigenvalues and eigenvectors, diagonalization.
Course Description in Turkish Bu derste lineer cebir genel kavramları şu konu başlıkları altında incelenmektedir: Lineer denklem sistemleri ve matrisler, Gauss eliminasyon yöntemi, matris cebri, bir matrisin tersi, elemanter matrisler, LU ayrıştırma, bir kare matrisin determinantı, determinantın özellikleri, Cramer kuralı, vektör uzayları, alt uzaylar, lineer bağımsızlık, baz ve boyut, baz değişimi, iç çarpım uzayları, ortonormal baz, lineer dönüşümler, lineer dönüşümün matris temsili, özdeğerler ve özvektörler, köşegenleştirme.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) Know matrix operations and how to calculate inverse of a square matrix,
2) Compute the determinant of a matrix and comprehend the properties of determinants,
3) Solve the systems of linear equations by using Gauss elimination, matrix inversion and Cramer`s rule,
4) Know the concepts of vector space, basis and dimension of a vector space
5) Apply change of basis and describe orthonormal bases,
6) Know linear transformations and how to compute their matrix representations,
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5 6
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi.
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi.
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği.
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi.
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi.
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması.
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme.
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi.
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme.
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme.
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi.
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi.
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme.

Relation to Program Outcomes and Competences

N None S Supportive H Highly Related
     
Program Outcomes and Competences Level Assessed by
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. N
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. N
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. H Exam,HW,Participation
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. N
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. N
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. N
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. N
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. N
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. S Participation
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S HW,Participation
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. N
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. S Exam,HW
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Exam,HW
Prepared by and Date HASAN KÖRÜK , December 2018
Course Coordinator YUSUF AYDIN
Semester Fall
Name of Instructor Prof. Dr. YANİ SKARLATOS

Course Contents

Hafta Konu
1) Matrices and systems of equations.
2) Matrices and systems of equations.
3) Matrices and systems of equations.
4) Matrices and systems of equations.
5) Determinants.
6) Determinants.
7) Vector Spaces.
8) Vector Spaces.
9) Vector Spaces.
10) Inner Product Spaces.
11) Linear Transformations.
12) Linear Transformations.
13) Eigenvalues and Eigenvectors.
14) Eigenvalues and Eigenvectors.
15) Final Exam/Project/Presentation Period.
16) Final Exam/Project/Presentation Period.
Required/Recommended ReadingsDavid C. Lay et al., Linear Algebra and Its Applications, Pearson, 5th edition/Global edition, 2016. Elementary Linear Algebra, Ron Larson, Cengage Learning, 7th or 8th edition (ebook or hardcopy).
Teaching MethodsLectures using “flipped classroom” as an active learning technique.
Homework and Projectsnone
Laboratory Worknone
Computer Usenone
Other Activitiesnone
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Uygulama 10 % 12
Küçük Sınavlar 2 % 6
Ödev 3 % 7
Ara Sınavlar 2 % 75
TOTAL % 100
Course Administration gokce.tonuk@mef.edu.tr; korukh@mef.edu.tr
02123953653; 02123953654
Section 1: Assoc. Prof. Hasan Körük Instructor’s office and phone number: 563 (A Block-5th Floor) / 0212 3953654 Office hours: Wednesday 13:00-15:00 Email address: korukh@mef.edu.tr Section 2: Asst. Prof. Gökçe Tönük Instructor’s office and phone number: 535 (A Block-5th Floor) / 0212 3953653 Office hours: Wednesday 13:00-15:00 Email address: tonukg@mef.edu.tr Rules for attendance: Classroom participation contributes to 10% of the final grade. Missing a quiz/HW: No make-up will be given. Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given. Missing a final: Faculty regulations. Late policy for Flipped Classroom Participation: There will be a penalty of 25% to 75% reduction in the mark of Flipped Classroom Participation when being late to the lecture. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations. Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Regulations.

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 14 2 3 1 84
Ödevler 3 2 1 9
Küçük Sınavlar 2 2 1 6
Ara Sınavlar 2 20 3 46
Total Workload 145
Total Workload/25 5.8
ECTS 6