School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code IE 437
Course Title in English Numerical Methods and Optimization
Course Title in Turkish Sayısal Yöntemler ve Optimizasyon
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom
Level of Course Intermediate
Semester Fall
Contact Hours per Week
Lecture: 3 Recitation: 0 Lab: 0 Other: 0
Estimated Student Workload 150 hours per semester
Number of Credits 6 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites MATH 211 - Linear Algebra
COMP 109 - Computer Programming (JAVA)
Co-requisites None
Expected Prior Knowledge Prior knowledge in linear algebra and computer programming
Registration Restrictions -
Overall Educational Objective To learn and apply theoretical and algorithmic concepts related to systems of equations and continuous optimization
Course Description This course presents theoretical and algorithmic aspects related to systems of equations and continuous optimization problems. The ideas behind the numerical methods developed to solve such systems and problems, their connection to the theoretical results and optimality conditions, as well as their convergence behavior are covered. The following topics will be included in the course: solving systems of linear equations by direct and iterative methods; solution of nonlinear equations by iterative methods; approximating functions; fundamental concepts of optimization; theory of unconstrained optimization; line search methods for unconstrained optimization; theory of constrained optimization; effect of equality constraints; effect of inequality constraints; general formulation of nonlinear programming, solving the KKT system.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) doğrusal denklem sistemlerini anlar ve çözüm yöntemlerini uygular;
2) doğrusal olmayan denklem sistemlerini anlar ve bunlara yönelik çözüm yöntemlerini uygular;
3) kısıtsız optimizasyon için optimallik koşullarına ve çözüm yöntemlerine ilişkin teorik sonuçları uygular;
4) kısıtlı optimizasyon için optimallik koşullarına ilişkin teorik sonuçları anlar ve uygular;
5) denklem sistemleri ve kısıtsız optimizasyon için algoritmaları uygular.
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5
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 Sınav,Ödev,Derse Katılım
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 Derse Katılım
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S Ödev,Derse Katılım
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 Sınav,Ödev
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Sınav,Ödev
Prepared by and Date FİLİZ GÜRTUNA , December 2023
Course Coordinator FİLİZ GÜRTUNA
Semester Fall
Name of Instructor Dr. Öğr. Üyesi FİLİZ GÜRTUNA

Course Contents

Hafta Konu
1) Denklem Sistemleri ve Optimizasyon Problemi Türleri
2) Doğrusal Denklem Sistemlerini Çözme: LU ve Cholesky Çarpanlarına Ayırma
3) Doğrusal Denklemlerin Çözümü: İteratif Yöntemler
4) Doğrusal Olmayan Denklemlerin Çözümü: Bisection ve Newton Yöntemleri
5) Doğrusal Olmayan Denklemlerin Çözümü: Sekant Yöntemi
6) Doğrusal Olmayan Denklemlerin Çözümü: Sabit Noktalar
7) Doğrusal Olmayan Denklemlerin Çözümü: Polinomların Kökleri
8) Yaklaşık Fonksiyonlar: Polinom İnterpolasyonu
9) Yaklaşık Fonksiyonlar: En Küçük Kareler Problemleri
10) Kısıtsız Optimizasyon Teorisi
11) Kısıtsız Optimizasyon: Hat Arama Yöntemi (En Dik İniş)
12) Kısıtsız Optimizasyon: Hat Arama Yöntemleri (Newton Yöntemi, Yarı-Newton Yöntemleri)
13) Kısıtlı Optimizasyon Teorisi: Eşitlik ve Eşitsizlik Kısıtları
14) Kısıtlı Optimizasyon Teorisi: Optimallik Şartlarını Çözme
15) Final Sınavı/Proje/Sunum dönemi
16) Final Sınavı/Proje/Sunum dönemi
Required/Recommended Readings• Lecture Notes • Kincaid, D., Cheney, W., (2002). Numerical Analysis (3rd Edition). American Mathematical Society
Teaching MethodsLectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique
Homework and ProjectsHomework involves computer programming
Laboratory Work-
Computer UseYes
Other Activities-
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Uygulama 1 % 15
Ödev 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 35
TOTAL % 100
Course Administration gurtunaf@mef.edu.tr
-
Exams and quizzes: Closed book and closed notes. Rules for attendance: YÖK regulations. You are responsible for the announcements made in class. Rules for late submission of assignments: Homework deadlines are always extendable up to 72 hours, with submissions late for (0,24] hours receive 70% of the credit they get, (24,48] hours receive 35% , and (48,72] receive 10%. Missing a quiz: NA Missing a project: NA Missing a midterm: You are expected to be present without exception and to plan any travel around these dates accordingly. Medical emergencies are of course excluded if accompanied by a doctor’s note. A note indicating that you were seen at the health center on the day of the exam is not a sufficient documentation of medically excused absence from the exam. The note must say that you were medically unable to take the exam. Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for each missed midterm. If you fail to take the exam on the assigned day and do not have a valid excuse, you will be given zero (0) on the exam. Employment interviews, employer events, weddings, vacations, etc. are not excused absences. Eligibility to take the final exam: YÖK regulations. Missing a final: Faculty regulations. Improper behavior, academic dishonesty and plagiarism : YÖK Disciplinary Regulation

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 3 56
Ödevler 3 10 10 60
Ara Sınavlar 1 15 2 17
Final 1 15 2 17
Total Workload 150
Total Workload/25 6.0
ECTS 6