Udemy UK

[25% Off] Bilgisayar Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler(Nümerik Analiz) Course Coupon

[25% Off] Bilgisayar Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler(Nümerik Analiz)  Course Coupon

Description

Merhaba ben Orkun ÖZTÜRK. Bilgisayar Mühendisiyim.

Bu kursta üniversitelerin nümerik analiz ,yani mühendislikte sayısal yöntemler dersinden geçebilir hale gelmeniz amaçlanmaktadır. kurs boyunca yaptığım örnekleri sizlerin de çözmesi tavsiye edilir.

eksik yada yetersiz gördüğünüz noktaları tarafıma ilettiğiniz taktirde,  soru çözüm videoları kursa eklenecektir.

bu kurstan tam anlamıyla faydalanabilmek için , calculus dersini biliyor olmanız gerekmektedir.

kurs içerisinde;

♥Lineer olmayan eşitliklerin çözümü,

♥İkiye bölme yöntemi,

♥Lineer iterasyon yöntemi,

♥Newton raphson yöntemi,

♥Kiriş iteratif yöntemi,

♥Cramer kuralı,

♥Gauss eliminasyon yöntemi

♥Nonlineer  denklem sistemlerinin çözümü

yöntemlerinden birer adet soru içermektedir. bu kurs yayında olduğu sürece bana soru sorabilirsiniz. sorularınızı uygun olduğum sürece cevaplayacağım. eğer kursumdan memnun kalmaz iseniz bir ay içerisinde geri iade edebilirsiniz.

Nümerik analiz dersi, Sayısal analiz diye de bilinmektedir.

Sayısal analiz, diğer adıyla nümerik analiz veya sayısal çözümleme, matematiksel analiz problemlerinin yaklaşık çözümlerinde kullanılan algoritmaları inceler. Bu nedenle birçok mühendislik dalı ve doğa bilimlerinde önem arz eden sayısal analiz, bilimsel hesaplama bilimi olarak da kabul edilebilir. Bilgisayarın işlem kapasitesinin artması ile gündelik hayatta ortaya çıkan birçok sistemin matematiksel modellenmesi mümkün olmuş ve sayısal analiz algoritmaları burada ön plana çıkmıştır.

21. yüzyıldan itibaren bilimsel hesaplama yöntemleri mühendislik ve doğa bilimleri ile sınırlı kalmamış ve sosyal bilimler ile işletme gibi alanları da etkilemiştir. Sayısal analizin alt başlıklarına adi diferansiyel denklemlerin yaklaşık çözümleri ve özellikle veri biliminde önem taşıyan sayısal lineer cebir ile optimizasyon örnek gösterilebilir.

If the coupon is not opening, disable Adblock, or try another browser.

Udemy UK
© 2024 Learn Anything