Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
CME 302 Computational Methods in Engineering
MEF Üniversitesi
Akademik Programlar
Psikoloji
Öğrenciler için Genel Bilgi
Diploma 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 CME 302
Course Title in English Computational Methods in Engineering
Course Title in Turkish Mühendislikte Hesaplamalı Yöntemler
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom
Level of Course Introductory
Semester Spring
Contact Hours per Week
Lecture: 3 Recitation: None Lab: None Other: None
Estimated Student Workload 120 hours per semester
Number of Credits 5 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites MATH 115 - Calculus I
COMP 105 - Computer Programming (C) | COMP 107 - Computer Programming (MATLAB) | COMP 111 - Computer Programming (MATLAB)
Expected Prior Knowledge Prior knowledge of linear algebra, of differentiation and integration of single-valued functions and of ordinary differential equations, use of MATLAB software.
Co-requisites None
Registration Restrictions Only Undergraduate Students
Overall Educational Objective To acquire a basic knowledge and understanding of numerical methods necessary for computations in engineering.
Course Description This course introduces computational methods for engineering applications using Matlab software. Topics covered include: approximations and errors associated with numerical analysis; roots of equations; numerical solution of linear algebraic equations; least-squares regression and interpolation; numerical differentiation and integration; numerical solution of ordinary differential equations.
Course Description in Turkish Bu derste, mühendislik uygulamalarında kullanılan hesaplamalı metotlar Matlab yazılımı kullanılarak incelenmektedir. Ders şu konu başlıklarını içermektedir: sayısal analiz ile ilgili hata; denklemlerin kökleri; lineer cebirsel denklemlerinin sayısal çözümü; en küçük kareler yöntemi ve interpolasyon; sayısal türev ve integral; adi diferansiyel denklemlerin sayısal çözümü.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) determine roots of single-valued functions using various numerical methods
2) solve systems of equations using various numerical methods
3) perform curve fitting using least-squares regression and interpolation
4) perform numerical differentiation and integration for various problems
5) find numerical solutions for ordinary differential equations of typical applications
6) implement various computational methods using an engineering software
7) perform an internet search or literature review and acquire knowledge for numerical methods/methodologies for solving complex engineering problems
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5 6 7
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 NAMIK KILIÇ , October 2023
Course Coordinator CANFUAD DELALE
Semester Spring
Name of Instructor Dr. Öğr. Üyesi NAMIK KILIÇ

Course Contents

Hafta Konu
1) Introduction to computational methods in engineering. Mathematical modeling and engineering problem solving. Programming and software.
2) Approximations and errors associated with numerical analysis.
3) Roots of equations.
4) Roots of equations.
5) Roots of equations.
6) Numerical solution of linear algebraic equations.
7) Numerical solution of linear algebraic equations.
8) Numerical solution of linear algebraic equations. Least-squares regression.
9) Least-squares regression.
10) Interpolation.
11) Numerical differentiation.
12) Numerical integration.
13) Numerical solutions of ordinary differential equations.
14) Numerical solutions of ordinary differential equations.
15) Final Exam/Project/Presentation Period.
16) Final Exam/Project/Presentation Period.
Required/Recommended ReadingsNumerical Methods for Engineers, 7th Edition, S.C. Chapra, R.P. Canale, McGraw-Hill, 2015.
Teaching MethodsContact hours using “Flipped Classroom” as an active learning technique.
Homework and ProjectsProjects to implement various numerical methods using Matlab software will be assigned. In-class exercises will be done throughout the semester.
Laboratory WorkNone
Computer UseIntense use of Matlab software is needed.
Other ActivitiesNone
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Uygulama 10 % 15
Projeler 2 % 25
Ara Sınavlar 2 % 60
TOTAL % 100
Course Administration korukh@mef.edu.tr
02123953654
Instructor’s office and phone number: 563 (A Block-5th Floor) / 0212 3953654 office hours: 14:00-16:00 Monday email address: korukh@mef.edu.tr Rules for attendance: Minimum of 70% attendance is required. Please note that Classroom Practices contribute to 10% of the final grade. Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given. Eligibility to take the final exam: Minimum of 70% attendance is required. Missing a final: Faculty regulations. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations. Statement on plagiarism: YÖK Regulations (http://www.mef.edu.tr/tr/yonetmelikler).

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 1 2.5 0.5 56
Proje 2 15 2 2 38
Küçük Sınavlar 2 2 1 0.5 7
Ara Sınavlar 2 15 2 34
Total Workload 135
Total Workload/25 5.4
ECTS 5