BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (YL) (TEZLİ) (İNGİLİZCE)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: 3017002010
Ders İsmi: Field Theory
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 6
Öğretim Dili: EN
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Department Elective
Dersin Seviyesi:
Yüksek Lisans TYYÇ:7. Düzey QF-EHEA:2. Düzey EQF-LLL:7. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi Recep DURANAY
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Galois cisimleri, yönetilebilir ve etkin veri işleme, kriptografi, kodlama teorisi, cebirsel geometri, diferansiyel denklemler gibi alanlarda birçok uygulamaya sahiptir. Galois teorisindeki temel amaç, tek değişkenli polinomların köklerini incelemektir. Ders, Galois teorisi ve sonlu cisimlerin temellerini tanıtmaktadır.
Dersin İçeriği: Grup, halka, cisim, vektör uzayları, polinomlar, Cebirin Temel Teoremi, polinomların çarpanlara ayrılması, cisim genişlemeleri, splitting cisimler, cisim otomorfizmleri, Galois teorisinde denklik, bir polinomun Galois grubu, cisim genişlemesinin vektör uzayı olması durumu, sonlu cisimler, alt cisimler, birimin kökleri, devirli genişlemeler, binom teorisi, Möbius inversiyon, cebirsel kapalı cisimler, transandant sayılar.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Veri manipülasyonu, kodlama, kriptografi vb. gibi mühendislik uygulamalarının arkasındaki teoriyi anlama.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Kodlama teorisi ve şifreleme gibi veri güvenliği ve veri alanındaki bilimlerde pratik uygulama yapabilme becerisi.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Kümeler, tam sayılar, tam sayıların çarpanlara ayrılışı, gruplar, devirli gruplar, cisimler, halkalar, vektor uzayları.
2) Polinomlar, polinom halkaları, bölme algoritması, Öklid algoritması, en büyük ortak bölen hesabı, tek türlü çarpanlara ayrılabilen bölgeler.
3) Cebirin temel teoremi, bir polinomun tek türlü çarpanlara ayrılışı, indirgenemezlik, Gauss önermesi, Eisenstein kriteri, modulo p ye göre kalan, polinomları sıfırları.
4) Kalan sınıfı halkaları ve cisimler.
5) Sonlu cisimleri yapısı, bir cismin karakteristiği, varlık ve tekliği, alt cisimler, genişlemeler.
6) Cisim otomorfizmleri, minimal polinomlar, primitif (ilkel) polinomlar, iz ve norm, ikinci dereceden denklemler.
7) Sonlu cisimler üzerinde tanımlı polinomların çarpanlara ayrılışı, x^n-1 in çarpanlara ayrılışı, siklotomik polinomlar, bir polinomun periyodu. Ders Kitabı
8) Ara sınav
9) Pusula ve cetvel kullanarak inşa etme, çözülebilir sayılar.
10) Ayrılabilirlik, türetme
11) Karakterlerin lineer bağımsızlığı, gömmeler.
12) Galois genişlemeleri, bir polinomun Galois grubu, Galois denkliği.
13) Pirimitif (ilkel) eleman teoremi, çözülebilir cisimler, köklü ifadelerin çözümü.
14) Temel simetrik polinomlar, genel polinom, discriminant. Derecesi en fazla 4 olan denklemlerin çözümü, Galois grubun hesaplanması, uygulamalar.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Galois Theory, 4th ed., Ian Stewart CRC Press, 2015. ISBN-13: 978-1-48-224582-0.
Diğer Kaynaklar: Galois Theory, 4th ed., Ian Stewart CRC Press, 2015. ISBN-13: 978-1-48-224582-0.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

Program Kazanımları
1) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak geniş ve derin bilgilere ulaşma, değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi.
2) Sınırlı ya da eksik bilgiyi kapatmak ve uygulamak için bilimsel yöntemleri kullanma ve farklı disiplinlerin bilgilerini bütünleştirme kabiliyeti.
3) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, problemleri çözmek için yöntemler geliştirebilme ve çözümde yenilikçi yöntemler kullanabilme.
4) Yeni ve/veya orijinal fikirler ve algoritmalar geliştirme becerisi; sistem, bileşen veya süreç tasarımında yenilikçi çözümler geliştirmek.
5) Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler ve yöntemler ve bunların kısıtları hakkında geniş bilgi sahibi olma kabiliyeti.
6) Analitik modelleme ve deneysel araştırma tasarlama ve uygulama, süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözme ve yorumlama becerisi.
7) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü seviyesinde sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme kabiliyeti.
8) Çok disiplinli ekiplerde liderlik etme, karmaşık durumlara çözüm geliştirme ve sorumluluk alma kabiliyeti.
9) Toplumsal, yasal, etik ve ahlaki değerlerin bilincinde olmak ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama çalışmaları yapabilmek.
10) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında yeni ve gelişmekte olan uygulamalar hakkında farkındalık ve bunları inceleme ve gerekirse öğrenme kabiliyeti.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak geniş ve derin bilgilere ulaşma, değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisi.
2) Sınırlı ya da eksik bilgiyi kapatmak ve uygulamak için bilimsel yöntemleri kullanma ve farklı disiplinlerin bilgilerini bütünleştirme kabiliyeti.
3) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği problemlerini kurgulayabilme, problemleri çözmek için yöntemler geliştirebilme ve çözümde yenilikçi yöntemler kullanabilme.
4) Yeni ve/veya orijinal fikirler ve algoritmalar geliştirme becerisi; sistem, bileşen veya süreç tasarımında yenilikçi çözümler geliştirmek.
5) Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknikler ve yöntemler ve bunların kısıtları hakkında geniş bilgi sahibi olma kabiliyeti.
6) Analitik modelleme ve deneysel araştırma tasarlama ve uygulama, süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözme ve yorumlama becerisi.
7) Bir yabancı dili (İngilizce) en az Avrupa Dil Portföyü seviyesinde sözlü ve yazılı iletişimde kullanabilme kabiliyeti.
8) Çok disiplinli ekiplerde liderlik etme, karmaşık durumlara çözüm geliştirme ve sorumluluk alma kabiliyeti.
9) Toplumsal, yasal, etik ve ahlaki değerlerin bilincinde olmak ve bu değerler çerçevesinde araştırma ve uygulama çalışmaları yapabilmek.
10) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği alanında yeni ve gelişmekte olan uygulamalar hakkında farkındalık ve bunları inceleme ve gerekirse öğrenme kabiliyeti.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Bireysel çalışma ve ödevi
Grup çalışması ve ödevi
Ödev
Problem Çözme

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 1 % 20
Projeler 1 % 30
Ara Sınavlar 1 % 20
Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı 1 % 30
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 70
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 30
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Ödevler 1 70 70
Ara Sınavlar 1 3 3
Final 1 3 3
Toplam İş Yükü 118