Paralel ve Dağıtık Sayısal Algoritmalar ve Araçlar
Bilişim Sistemleri Mühendisliği
Fen Bilimleri Enstitüsü
Doktora
| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Paralel ve Dağıtık Sayısal Algoritmalar ve Araçlar | BTM602 | Seçmeli | Doktora | 1 | Güz | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Hikmet Hakan GÜREL
Doç. Dr. Süleyman EKEN
Arş. Gör. Seda BALTA
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Paralel ve Dağıtık ortamlarda sayısal algoritma ve araçları kullanmayı bilir.
2) MPI programlamayı bilir
3) Melez programlama: OpenMP + MPI bilir
4) Doğrudan ve Yinelemeli Yöntemleri bilir
5) Sıradan Türevli ve Parçalı Türevli Diferansiyel Denklemler için koşut algoritmaları bilir.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||||
| 1 | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | |
| 2 | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | |
| 3 | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | |
| 4 | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | |
| 5 | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Yüksek | |
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Mesaj aktarımlı hesaplama (MPI): İletişimciler ve gruplar, tu?retilmiş veri tipleri, sanal topolojiler, koşut G/Ç, uzaktan bellek erişimi ve dinamik bellek yönetimi. Çizge kuramı. Alan ayrıştırma ve grafik bölu?tleme algoritmaları. Sayısal Algoritmalar: Canon, Fox, DNS Algoritmaları. Doğrudan Yöntemler: Gauss Eliminasyonu, LU Ayrıştırması, QR çarpanlara ayırma. Yinelemeli yöntemler: Jacobi, Gauss-Seidel, SOR. Kırmızı-Siyah sıralaması. Thomas algoritması. Sıradan Türevli ve Parçalı Türevli Diferansiyel Denklemler için koşut algoritmalar: Çoklu-boyama algoritmaları. Melez programlama: OpenMP + MPI. Durağan olmayan yinelemeli yöntemler: CG ve GMRES.
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
Var