Bilgilendirme: Kurulum ve veri kapsamındaki çalışmalar devam etmektedir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.
 

Baydar, Hakan

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.12416/9215
Name Variants
Job Title
Arş. Gör.
Email Address
Main Affiliation
Matematik
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

2

Articles

0

Views / Downloads

1058/1989

Supervised MSc Theses

2

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

WoS h-index

0

Scopus h-index

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

2

Supervised Theses

2

Google Analytics Visitor Traffic

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20062
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Numerical computation of integrals in higher dimensions
    (2006) Baydar, Hakan
    Quadrature refers to any method for numerically approximating the value of definite integral a f (x)dx. The goal is to attain a given level of precision with the fewest function evaluations. The factors that control the diffi culty of a numerical integration problem are the dimension of the integral and the smoothness of the integrand f . Any quadrature method relies on evaluating the integrand f on a ï¬ nite set of points (called the abscissas or quadrature points), and after processing these evaluations to produce an approximation to the integral. Usually this involves taking a weighted average. The goal is to determine which points to evaluate and what weight to use so as to maximize performance over a broad class of integrands. This study reviews Monte Carlo and Newton-Cotes methods of numerical approximation of integrals on both rectangular and non rectangular regions and contains new routines that can evaluate integrals up to 7 dimensions over arbitrary regions in MATLAB. The work aims to compare the methods and give some approximation results using our self-written code
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Numerical computation of integrals in higher dimensions
    (2006) Baydar, Hakan
    f (x)dx şeklindeki belirli integralin nümerik olarak yaklaştırılması işin herhangis u s cbir method kullanılmasına tümlev alma denir. Amaş en az fonksiyon değerlendirimiu c gile verilen duyarlılık seviyesinde sonuş elde etmektir.cNümerik bir integral probleminin zorluğunu kontrol eden faktürler integralin boyutuu g ove fonksiyonun pürüzsüzlüğudür.u u u ug ü uHer tümlev alma methodu, integrali alınan f foksiyonunu sınırlı sayıda noktadau(absis veya tümlev alınan nokta) hesaplamaya dayanır, daha sonra bu değerler biru gyaklaştırım elde etmede kullanılır. Genelde bu ağırlıklı ortalama almayı gerektirir.s gHedef hangi noktalarda fonksiyonun hesaplanacağı ve hangi ağırlıkların kullanıla-g gcağıdır, üyle ki integrali alınan fonsiyonlarda en geniş sınıfta maksimum performansg o selde edilsin.Bu araştırmada integrallerin nümerik yaklaştırılmasında kullanılan Monte Carlos u sve Newton-Cotes metodları güzden geşirilmiştir ve MATLAB ile yazılmış 7. dereceyeo c s skadar integralleri herhangi bir bülgede hesaplayabilen yeni programlar işermektedir.o cBu şalışmada amaş metodları karşılaştırmak ve kendi yazdığımız kod ile bazıcs c ss gyaklaştırım sonuşlarını vermektedir.s c