Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
1
|
Malthusian Modeli
|
K1 - Bölüm 1.1
|
2
|
Doğrusal Olmayan Modeller
|
K1 - Bölüm 1.2
|
3
|
Doğrusal Olmayan Modellerin Incelenmesi
|
K1 - Bölüm 1.3
|
4
|
Lojistik Model Üzerindeki Varyasyonlar
|
K1 - Bölüm 1.4
|
5
|
Ayrık ve Sürekli Modeller Üzerine Yorumlar
|
K1 - Bölüm 1.5
|
6
|
Doğrusal Modeller ve Matris Cebiri
|
K1 - Bölüm 2.1
|
7
|
Yapılandırılmış Modeller için Projeksiyon Matrisleri
|
K1 - Bölüm 2.2
|
8
|
Özvektörler ve Özdeğerler
|
K1 - Bölüm 2.3
|
9
|
Özvektörleri ve Özdeğerleri Hesaplama
|
K1 - Bölüm 2.4
|
10
|
Basit Bir Avcı-Av Modeli
|
K1 - Bölüm 3.1
|
11
|
Çoklu Nüfus Modellerinin Dengeleri
|
K1 - Bölüm 3.2
|
12
|
Doğrusallaştırma ve Kararlılık
|
K1 - Bölüm 3.3
|
13
|
Olumlu ve Olumsuz Etkileşimler 1
|
K1 - Bölüm 3.4
|
14
|
Olumlu ve Olumsuz Etkileşimler 2
|
K1 - Bölüm 3.4
|
Ön Koşul
|
-
|
Ders Dili
|
İngilizce
|
Dersin Sorumlusu
|
Dr. Harun Baldemir
|
Dersi Verenler
|
-
|
Ders Yardımcıları
|
-
|
Kaynaklar
|
K1 - Allman, E. S., & Rhodes, J. A. (2004). Mathematical models in biology: an introduction. Cambridge University Press.
|
Yardımcı Kitap
|
YK1 - Murray, J. D. (1989). Mathematical biology, vol. 19 of Biomathematics.
YK2 - Edelstein-Keshet, L. (2005). Mathematical models in biology. Society for Industrial and Applied Mathematics.
YK3 - Allen, L. J. (2007). Introduction to mathematical biology. Pearson/Prentice Hall.
|
Dersin Amacı
|
Matematiksel Biyoloji dersi biyolojik modellerin matematiksel olarak ifadeleri ve çözümleri ile ilgilidir. Bu derste fark denklemleri ve diferansiyel denklemlerin biyolojik modellemede nasıl kullanıldığı anlatılacaktır.
|
Dersin İçeriği
|
Fark denklemleri ve diferansiyel denklemlerin biyolojideki uygulamaları. Kararlık ve uygulamaları. Çatallanma teorisi ve uygulamaları.
|
|
Program Yeterlilik Çıktıları |
Katkı Düzeyi |
1
|
Matematiğin temel alanlarındaki teorik ve uygulamalı bilgilere ileri düzeyde hakim olma
|
3
|
2
|
Soyut düşünebilme yeteneğine sahip olma
|
-
|
3
|
Edindiği matematiksel bilgiyi, karşılaştığı problemi tanımlama, analiz etme ve çözüm aşamalarına ayırma sürecinde kullanabilme
|
4
|
4
|
Matematiksel kazanımlarını farklı disiplinlerle ilişkilendirme ve gerçek yaşamda uygulayabilme
|
4
|
5
|
Matematik bilgisi gerektiren bir problem veya projede bağımsız çalışma yeterliliğine sahip olma
|
-
|
6
|
Ulusal veya uluslar arası ekiplerde uyumlu ve etkin bir şekilde çalışabilme ve sorumluluk alabilme
|
-
|
7
|
Matematiğin farklı alanlarından edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve ilerletme becerilerine sahip olma
|
-
|
8
|
Karşılaştığı problemin ne tür bilgi öğrenimi gerektirdiğini belirleyebilme ve bu bilgiyi öğrenme sürecini yönlendirebilme
|
-
|
9
|
Bilimsel birikimin zaman içinde geliştiğini gözlemleyerek, sürekli öğrenmenin bir ihtiyaç olduğunu içselleştirme
|
-
|
10
|
Matematik ile ilgili konularda düşüncelerini, problemlere ilişkin çözüm önerilerini, uzman olan veya olmayan paydaşlara yazılı ve sözlü olarak aktarabilme
|
-
|
11
|
Toplumsal sorumluluk bilinci ile proje üretebilme ve etkinlikler düzenleyebilme
|
-
|
12
|
Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyi`nde kullanarak matematik alanındaki yayınları takip edebilme ve meslektaşları ile bilgi alışverişinde bulunabilme
|
-
|
13
|
Matematiksel problemlerin çözümü, fikir ve sonuçların aktarılması için gerekli bilgisayar yazılımlarını (en az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde), bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilme
|
-
|
14
|
Toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket etme bilincine sahip olma
|
-
|