Dersin Ayrıntıları

Yarıyıl	Kodu	Adı	T+U+L	Kredi	AKTS
8	ENDS425	Stokastik Süreçler	3+0+0	3	6

Dersin Detayları

Dersin Dili	Türkçe
Dersin Düzeyi	Lisans
Bölümü / Programı	Bilgisayar Mühendisliği
Öğrenim Türü	Örgün Öğretim
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Bu derste birçok stokastik süreç tipi verilecek, stokastik olay ve sistemleri düşünmenin mantığı anlatılacaktır. Bu sayede, öğrencilere gerçek hayattaki muhtemel problemleri çözme yetisi kazandırılacaktır.
Dersin İçeriği	Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar, Bernoulli Süreçleri, Poisson süreci ve ilgili dağılımlar, Markov zincirleri, geçiş olasılık matrisi, ilk ve n-adım analizi, Markov zincilerinin sınıflandırılması, Markov zincilerinin limit durumu, Doğum ve ölüm süreçleri, Yenileme süreçleri, Kuyruk teorisi.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları	Yok
Dersin Koordinatörü	Yok
Dersi Verenler	Dr. Öğretim Üyesi Dr. Öğretim Üyesi
Dersin Yardımcıları	Yok
Dersin Staj Durumu	Yok

Ders Kaynakları

Kaynaklar	Introduction to Stochastic Processes, Erhan Çınlar, Dover Publications. Olasılıksal Süreçlere Giriş, Ceyhan İnal, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, 1988. Markov Zincirleri, Tahir Khaniyev, KTÜ Yayınları. Stochastic Processes, Sheldon M. Ross, 2nd Edition, Wiley.
	Introduction to Stochastic Processes, Erhan Çınlar, Dover Publications. Olasılıksal Süreçlere Giriş, Ceyhan İnal, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, 1988. Markov Zincirleri, Tahir Khaniyev, KTÜ Yayınları. Stochastic Processes, Sheldon M. Ross, 2nd Edition, Wiley.

Ders Yapısı

Mühendislik Bilimleri	%30
Mühendislik Tasarımı	%70

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri

AKTS Hesaplama İçeriği

Etkinlik	Sayısı	Süre	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi	16	4	64
Sınıf Dışı Ç. Süresi	16	4	64
Ödevler	16	3	48
Ara Sınavlar	1	20	20
Yarıyıl Sonu Sınavı	1	20	20
Toplam İş Yükü			AKTS Kredisi : 7 216

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:

Sıra No	Açıklama
1	Bir stokastik süreç tanımını anlar ve özellikle Markov süreçlerini tanımlayabilecektir.
2	Markov zincirlerinin çeşitli özelliklerini bilecektir.
3	Poisson süreçlerinin çeşitli özelliklerini bilecektir.
4	Yenileme, doğum ve ölüm süreçleri ile kuyruk teorisi hakkında bilgi sahibi olacaktır.
5	Rassal olayların modellemesi aşamasında stokastik süreçler teorisini uygulayabilir.

Ders Konuları

Hafta	Konu	Ön Hazırlık	Dökümanlar
1	Stokastik süreçlere giriş, tanım ve kavramlar
2	Bernoulli süreçleri ve özellikleri.
3	Bernoulli süreçleri ve özellikleri.
4	Poisson süreçleri ve özellikleri.
5	Poisson süreçleri ve özellikleri.
6	Markov zincirlerine giriş, tanım ve kavramlar.
7	Markov zincirlerinin özellikleri.
8	Ara Sınav
9	Markov zincirlerinin özellikleri.
10	Markov zincirlerinin özellikleri.
11	Markov zincirlerinin özellikleri.
12	Doğum ve ölüm süreçleri
13	Yenileme süreçleri
14	Kuyruk teorisi.
15	Final Sınavı

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206054&curProgID=5607&lang=tr