LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Uygulamalı Matematik ve İstatistik (Doktora)

MATH 663 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Biyomatematik
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
MATH 663
Güz/Bahar
3
0
3
7.5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Doktora
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri -
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu ders biyolojideki birçok matematiksel modellerle ilgilidir. Matematiğin biyolojideki kulanımının artması biyolojiyi daha nitel kılmıştır. Bu derste, analiz ve cebirdeki bazı temel kavramlar, fark denklemleri, olasılık kuramı gibi temel matematik kavramlarının değişik biyolojik olgularda nasıl kullanıldığı verilecektir. Bazı modellerin ise geometri, bilgisayarlarda sayısal hesaplama teknikleriyle nitel analizleri yapılacaktır. Bu derste temel bilimlerdeki öğrencilerin her türlü nitel ve nicel analiz yapma becerilerini kazanmaları sağlanacaktır. Biyolojideki uygulamalar kapsamı içinde çeşitli büyüme modelleri de yer almaktadır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Matematiksel modelleme yapabilir.
  • Matematik ve istatistik alanındaki edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri biyoloji alanında kullanabilir.
  • Sorunları tanımlayabilir, analiz edebilir ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilir.
  • Disiplinlerarası yaklaşımla, matematiği ve istatistiği gerçek yaşamda uygulayabilir ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilir.
  • Kurduğu modellere ve çözümlere eleştirel bakabilir, yenileyebilir.
  • Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilir.
  • Matematik ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımları öğrenir ve ez az birini etkin şekilde kullanabilir.
  • Elde ettiği çözümleri uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket etmeyi öğrenir.
Ders Tanımı Doğrusal ve doğrusal olmayan fark denklemlerinin biyolojik  uygulamaları. Doğrusal ve doğrusal olmayan diferansiyel denklemlerinin biyolojik  uygulamaları. Kısmi türevli denklemlerin biyolojik  uygulamaları. Çizge kuramındaki biyolojik uygulamaları

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Ayrık zamanda dinamik sistemler: ilaç konsantrasyonu An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
2 Fark denklemlerin biyolojik uygulamaları An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
3 Ayrık üstel ve lojistik büyüme:Mantar hücrelerinin büyümesi ve hastalığın yayılması An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
4 Diferansiyel denklemlerin biyolojik uygulamaları: Hasat popilasyonu An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
5 Diferansiyel denklemlerin biyololik uygulamaları: Hasat popilasyonu An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
6 Ara sınav
7 Avcıav modelleri, Yarış modelleri An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
8 Salgın hastalık modelleri, genetik salgın hastalık modelleri An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
9 Sürekli yaş, yapısal modelleri An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
10 Reaksiyon ve yayılma denklemleri An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
11 Denge ve dalga hareketi çözümleri An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
12 Petri ağları An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
13 Petri ağların biyolojik uygulamaları An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
14 Dönem sonu seminerleri
15 Final sınavı için tekrar An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
16 Dönemin gözden geçirilmesi  

 

Ders Kitabı An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen,Pearson, 2007
Önerilen Okumalar/Materyaller An Invitation to Biomathematics (9780120887712): Raina Stefanova Robeva, James R. Kirkwood, Robin Lee Davies, Leon Farhy, Boris P. Kovatchev, Academic Press, 2007

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
25
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
35
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
2
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
3
48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
10
7
70
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
0
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
10
10
Proje
0
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
10
10
Final Sınavı
1
40
40
    Toplam
178

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik matematik ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, , derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak,

X
2

Matematik ve İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek,

X
3

Matematik ve İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak,

X
4

Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı matematik ve istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,

X
5

Uygulamalı Matematiğin ve istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek,

X
6

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek,

X
7

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek,

X
8

Ulusal ve uluslararası (İngilizce) akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, alanındaki ve alan dışındaki bilimsel toplantılara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarımda bulunabilmek,

X
9

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek,

X
10

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak,

X
11

Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek,

X
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,

X
13

Matematik ve istatistiğn kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek,

X
14

Matematik ve İstatistik bilinmlerinin gelişmesinde ve kaynaşmasında  yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek,

X
15

Uygulamalı Matematik  ve İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.