İkinci mertebeden bir tarama sürecinin optimalliği için gerekli koşullar
2022
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Gülseren Çiçek
Abstract (TR)
Bu tez çalışmasında, ikinci mertebeden bir tarama sürecinin optimalligi için gerekli koşullar üzerinde durulmuştur. Tez beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm yani giriş kısmında optimallik ve tarama sürecinin tarihçesi ele alınmıştır. İkinci bölümde tez için gerekli olan bilgiler ve tanımlar verilmektedir. Bu bölüm beş alt bölümden oluşmaktadır. Bu bölümde öncelikle konveks kümeler, konveks fonksiyonlar ve konveks çok değerli dönüşümler gibi konular hakkında bilgiler verilip sonrasında tarama süreçleri ele alınmaktadır. Son kısımda ise konveks programlama problemleri ile ilgili bilgiler verilmektedir. Üçüncü bölümde, tez boyunca faydalanılan araçlardan ve kullanılan yöntemlerden bahsedilmektedir. Dördüncü bölüm yani bulgular kısmı tezimizin asıl kısmını oluşturmaktadır. Bu bölümde yörüngeye ve türevine uygulanan geçerli kısıtlamalar ile ikinci mertebeden bir tarama sürecinin optimalliği için gerekli koşullar ele alınıp formüle edilmiştir. Beşinci bölümde tez çalışmamızın genel değerlendirmesi yapılmış olup ve konu ile ilgili öneriler verilmiştir.
Author
Dr. Büşra Akgün
Institution
How to Cite
Büşra Akgün (Yüksek Lisans Tezi). İkinci mertebeden bir tarama sürecinin optimalliği için gerekli koşullar, 2022, İstanbul University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)