Ders Planı

Ders Bilgileri

Dersin Kredisi	3.0
Dersin AKTS Kredisi	6.0
Dersin Öğretim Dili	Türkçe
Dersin Düzeyi	Lisans , TYYÇ: 6. Düzey , EQF-LLL: 6. Düzey , QF-EHEA: 1. Düzey
Dersin Türü	Bölümde Seçmeli
Dersin Veriliş Şekli	Yüz-Yüze Eğitim
Ders zorunlu veya opsiyonel iş deneyimi gerektiriyor mu ?	S
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)
Dersin Yardımcıları	Prof. Dr. İSMAİL TOK

Amaç ve İçerik

Dersin Amacı	Bu dersin amacı öğrencilere fark ve diferansiyel denklemlerinin biyolojik uygulamalaını vermektir.
Dersin İçeriği	Bu dersin içeriği Diferansiyel ve fark denklemlerinin biyolojideki uygulamaları doğrusal olmayan diferansiyel denklemlerin biyolojideki uygulamaları, Graf teorisinin biyolojideki uygulamalarından oluşur.

Öğrenme Çıktıları

Matematik ve bilgisayar bilimleri alanlarında ileri düzeyde kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
Bilgisayar programlamayı, kelime işlemeyi, veri fonksiyonlarını, internete erişimi ve yazılım programlarını kapsayan bilgisayar bilimi konusunda derin bilgi edinir.
Matematik-Bilgisayar alanında ileri düzeyde araştırma yöntemleri bilgisine sahiptir.
Matematik, hesaplama ve bilgisayar bilimleri konularında kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.
Bilgisayar programlamayı, kelime işlemeyi, veri fonksiyonlarını, internete erişimi ve yazılım programlarını tanımlar.
Matematik-Bilgisayar alanındaki ileri düzey araştırma yöntemlerini tanımlar.
Matematik ve bilgisayar bilimleri alanlarında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak verileri yorumlar ve değerlendirir.
Matematik ve bilgisayar bilimleri alanlarındaki problemleri belirler, tanımlar, analiz eder; araştırmalara ve ispatlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.
Matematik, bilişim ve bilgisayar bilimleri problemlerini tespit eder, tanımlar ve modeller; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.
Bilişim ve bilgisayar bilimleri problemlerinin tanımlarını ve ilk çözümlerini elde etmek amacı ile etkileşimli deneysel ortamlar tasarlar, uygular ve bu ortamları değerlendirir.
Matematik disiplinine sahip olarak, bilgisayarın işleyiş mantığını kavrar ve hesaba dayalı düşünme yeteneği kazanır.
Bilgisayar tabanlı sistemlerde yaşam çevriminin tüm aşamalarını gerçekleştirir.
Matematik ve bilgisayar bilimleri alanlarında karşılaşılan problemleri çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak etkin bir biçimde çalışır.
Bağımsız davranma, inisiyatif kullanma ve yaratıcılık becerisine sahiptir.
Bireysel olarak veya çok disiplinli takımlarda etkin çalışır.
Alanında edindiği ileri düzeydeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir.
Sürekli mesleki gelişimin gerekliliği bilinci ile bilişim ve bilgisayar bilimleri, bilgi ve iletişim teknolojileri ile ilgili güncel gelişmeleri izler.
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincine sahiptir ve mesleki bilgi ve becerilerini sürekli olarak geliştirir.
Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.
En az bir yabancı dil bilgisine ve Türkçe, sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisine sahiptir.
Bilişim uygulamalarının bireysel, kurumsal, toplumsal ve evrensel boyutlardaki etkilerinin bilincindedir ve girişimcilik, yenilikçilik konuları hakkında farkındalığa sahiptir.
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile bilişim uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalığa sahiptir.
Alanı ile ilgili sahip olduğu bilgi birikimini toplum yararına kullanır.

Haftalık Ders Konuları

1	Fonksiyonlar ve matematiksel modelleme:Dogrusal modeller: mRNA oranı.
2	Kuadratik modeller:Salgın hastalıklar
3	Rasyonel ve Allometrik modeller: Enzim kinetigi, ilaç konsantrasyonu, Ortalama AIDs durumları.
4	Ayrık zamanda dinamik sistemler:denge ve istikrar, ilaç konsantrasyonu.
5	Fark denklemlerin biyolojik uygulamaları.
6	Fark denklemlerin biyolojik uygulamaları.
7	Ayrık üstel ve lojistik büyüme:Mantar hücerlerinin büyümesi ve hastalıgın yayılması.
8	Diferansiyel denklemlerin biyolojik uygulamaları: Hasat popilasyonu
9	Diferansiyel denklemlerin biyolojik uygulamaları: Hasat popilasyonu
10	Avc ıav modelleri, Yarış modelleri.Ara Sınav.
11	Salgın hastalık modelleri, genetik salgın hastalık modelleri.
12	Petri ağları.
13	Stokastik petri ağları.
14	Petri agların biyolojik uygulamaları.

Kaynaklar

1- Linda J.S.Allen,Pearson, An Introduction to Mathematical Biology, 2007.

2- Raina Stefanova Robeva, James R. Kirkwood, Robin Lee Davies, Leon Farhy, Boris P. Kovatchev,An Invitation to Biomathematics , Academic Press, 2007.

SINIF 1

SINIF 2

SINIF 3

SINIF 4

Ders Bilgileri

Amaç ve İçerik

Öğrenme Çıktıları

Haftalık Ders Konuları

Kaynaklar

İAÜ Hakkında

Kurul ve Komisyonlar

Üniversite Yayınları

Medya Merkezi