EN
  • Anasayfa
  • MAT6030 Matematiksel Biyoloji (2025 - 2026 / . Yarıyıl)
  • EN
MAT6030 - Matematiksel Biyoloji
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Matematiksel Biyoloji MAT6030 3 + 0 7,5 Pdf
Birim Bölüm
MATEMATİK - DR
Derece Seviye Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe
Dersin Verilişi Yüz yüze
EBS Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Emrah HASPOLAT
Ders Veren
Amaç

Biyolojideki birçok reaksiyonun ifade edilmesi matematiksel modellerle mümkündür. Matematiğin biyolojideki kullanımının artması biyolojide yapılan çalışmalara olumlu etkiler doğurmuştur. Bu derste, analiz ve cebirdeki bazı temel kavramlar, fark denklemleri, diferansiyel denklemler gibi temel matematik kavramlarının değişik biyolojik olgularda nasıl kullanıldığı verilecektir. Bazı modellerin ise geometri, bilgisayarlarda sayısal hesaplama teknikleriyle nitel analizleri yapılacaktır. Bu derste temel bilimlerdeki öğrencilerin her türlü nitel ve nicel analiz yapma becerilerini kazanmaları sağlanacaktır. Biyolojideki uygulamalar kapsamı içinde çeşitli büyüme modelleri de yer almaktadır.

Ders İçeriği

Diferansiyel ve fark denklemleri ve biyolojideki uygulamaları. Doğrusal ve doğrusal olmayan diferansiyel denklemlerin biyolojideki uygulamaları. Sürekli diferansiyel denklem sistemlerinin kritik noktaların bulunması, kararlık analizi ve uygulamaları. Çatallanma teorisi ve uygulamaları.

Ders Kaynakları An Introduction to Mathematical Biology, Linda J.S.Allen, Pearson, 2007.
Mathematical Biology, J. d. Murray, Springer-Verlag, Second, corrected edition, 1993.
Açıldığı Öğretim Yılı 2024 - 2025
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam 0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam %0
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %0
Toplam %0
Kategori Ders İlişki Yüzdeleri (%)
Aktarılabilir Beceri Dersleri
0
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
0
Destek Dersleri
0
Ek Dersler
0
Kategori
0
Mesleki Seçmeli Dersler
0
Temel Meslek Dersleri
50
Uygulama Dersleri
50
Uzmanlık / Alan Dersleri
0
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
0
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Dinleme ve anlamlandırma Ders 3 14 42
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Sınıf Dışı Çalışma 3 14 42
Önceden planlanmış özel beceriler Problem Çözme 3 14 42
Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme Küçük Grup Tartışması 1 14 14
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, Dinleme ve anlamlandırma, yönetsel beceriler Seminer 1 14 14
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, durumları işleme, soru geliştirme, yorumlama, sunum Sözlü 1 14 14
Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, eleştirel düşünme, soru geliştirme, yönetsel beceriler, takım çalışması Grup Çalışması 1 14 14
Ara Sınav 1 Ara Sınav 1 2 1 2
Final Final 2 1 2
Ödev (Sunum) Ödev (Sunum) 3 1 3
Toplam İş Yükü (Saat) 189
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 7,41
AKTS 3,0
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 Temel tanımlar ve notasyonlar Ders
2 Lineer Fark Denklemleri ve Teorisi Ders
3 Lineer Fark denklemlerinin biyolojik uygulamaları Ders
4 Lineer olmayan Fark Denklemleri ve Teorisi Ders
5 Lineer olmayan Fark denklemleri ile biyolojik modeller Ders
6 Lineer Diferansiyel Denklemler ve Teorisi Ders
7 Lineer Diferansiyel Denklemler ve biyolojik modeller Ders
8 Ara Sınav Problem Çözme
9 Lineer olmayan Diferansiyel Denklemler ve Teorisi Ders
10 Lineer Olmayan Denklemler ve Biyolojik Modeller Ders
11 Fark Denklem Modelleri için Kararlılık Analizi Ders
12 Diferansiyel Denklem modelleri için Kararlılık Analizi Ders
13 Çatallanma Teorisi ve Gecikmeli Diferansiyel Denklemler Ders
14 Biyolojik Modeller için Çatallanma Analizi Ders
Ders Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Modelleri kuramsal ve görsel anlayabilir.
Doğrusal veya doğrusal olmayan dinamik sistemlerini çözebilir.
Lineer olmayan modelleri linearleştirerek biyoloji problemlerinin kararlılıklarını yorumlayabilir.
Veri analizinde biyoloji uygulamaları yapabilir.
Populasyon ve benzeri modelleri yazabilir ve yorumlayabilir.
Çatallanma Analizi yapabilir.
; ; ; ; ; ;
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI
Modelleri kuramsal ve görsel anlayabilir. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
Doğrusal veya doğrusal olmayan dinamik sistemlerini çözebilir. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
Lineer olmayan modelleri linearleştirerek biyoloji problemlerinin kararlılıklarını yorumlayabilir. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
Veri analizinde biyoloji uygulamaları yapabilir. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
Populasyon ve benzeri modelleri yazabilir ve yorumlayabilir. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
Çatallanma Analizi yapabilir. 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4
Ortalama Değer 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4