8D05402 Математика в Университет имени Сулеймана Демиреля

В этом курсе вводятся и обсуждаются основы понятий и теорем теории абстрактной алгебры. Он охватывает такие темы, как выводы, полиномиальные тождества, идеалы алгебр, модули и представления алгебр. Мы будем рассматривать алгебры Ли и классифицировать их в малых размерностях. Кроме того, мы определим различные алгебры и Т-идеалы, а также линеаризацию полиномиальных тождеств.

Курс математических и вычислительных методов, используемых для изучения нелинейного моделирования систем реальной жизни, таких как динамика населения, модели эпидемий. Разрабатывает методы анализа качественного поведения динамических систем и их устойчивости. Он охватывает классические результаты в этой области, включая существование и единственность, Хартмана-Гробмана, устойчивость по Ляпунову и Пуанкаре-Бендиксона. В курсе также обсуждаются вычислительные методы для изучения нелинейного анализа временных рядов.

Этот курс знакомит и обсуждает основы исследовательских инструментов, подходов и методов, относящихся к исследованиям в математической науке. Курс покажет, как выбрать подходящую методологию для использования в проводимом исследовании. Курс рассматривает историю математики и знакомит с общими процедурами научных исследований, чтением научных статей, диссертаций, а также написанием исследовательских статей. Кроме того, курс будет представлен различными направлениями исследований и исследователями в этой области. Наконец, курс покажет, как написать исследовательское предложение, которое может быть проведено в будущем.

Этот курс посвящен как теоретическим, так и практическим аспектам разработки академического письма. Цель курс заключается в том, чтобы помочь в написании документов, предложений и тезисов, включая написание четких, кратких и хорошо разработанных экспозиций, в которых подчеркиваются навыки критического мышления и редактирования, экспертная оценка, обучение пересматривать и редактировать черновики, а также оценивать модели для написания. Также будет введение в библиотечное исследование, основные компоненты создания исследовательской работы из глав диссертации. Курс попытается обеспечить адекватную основу для написания научных работ для курсовой работы.

Регрессионный анализ - гибкая методология решения статистических задач. Обзор матрицы; выбор переменных; прогноз; мультиколлинеарность; модельная диагностика; фиктивные переменные; логистическая и нелинейная регрессия. Особое внимание уделяется использованию компьютера.

Цель курса – познакомить с методами численного анализа, используемыми для решения типичных инженерных и прикладных математических задач. Курс охватывает основы таких методов численного анализа, как интерполяция и аппроксимация, итерационные методы, разностные методы решения порядковых уравнений и уравнений в частных производных и другие, которые часто используются при математическом моделировании и различных научных расчетах. В дополнение к основам теории численного анализа этот курс также предлагает лабораторные работы для лучшего понимания типичных методов и их реализации в программной форме. К концу курса необходимо подготовить научную статью.

Нейронные сети и глубокое обучение — это определенный тип моделей и алгоритмов машинного обучения. Он вдохновлен сетями биологических нейронов. Теория основана на теории вероятностей, статистике, физике, обработке сигналов, информатике.