İstatistiksel bir matrisin bazı varyantlarının faktörizasyonları
Factorizations of some variants of a statistical matrix
- Tez No: 893865
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GONCA KIZILASLAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Matris teorisi, uygulamalı matematik, bilgisayar bilimi, mühendislik, istatistik ve daha birçok disiplinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Matris teorisinde ve doğrusal cebirde birçok özel ve kullanışlı matris bulunmaktadır. Helmert matrisi bu özel matrislerden birisidir. Helmert matrisi özellikle varyans analizi için matematiksel istatistikte kullanılan bir matristir. Bu tezde, Helmert matrisi ile ilişkili olan sekiz ortogonal matris tanımlanmıştır. Tanımlanan matrislerin LU ayrışımları, L ve U matrislerinin girişlerinin kapalı formüllerinin açık bir şekilde yazılmasıyla elde edilmiştir. Ayrıca, elde edilen matrisleri bazı köşegen matrislerle ilişkilendirerek tanımlanan matrislerin yeni bir faktörizasyonu sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Matrix theory is widely used in applied mathematics, computer science, engineering, statistics, and many other disciplines. There are many special and useful matrices in matrix theory and linear algebra. One of these special matrices is the Helmert matrix. The Helmert matrix is particularly used in mathematical statistics for variance analysis. In this thesis, eight orthogonal matrices associated with the Helmert matrix are defined. The LU decompositions of these matrices are obtained by explicitly writing the closedform formulas of the entries of the L and U matrices. Additionally, a new factorization of the defined matrices is presented by relating them to certain diagonal matrices.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Parameter optimization for mathematical modeling
Matematiksel modelleme için parametre optimizasyonu
MEHMET TUNÇEL
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN
- Düzensiz alaşımların elektronik yapılarının incelenmesi
Investigation of electronic structure of disordered alloys
AHMET ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Fizik ve Fizik MühendisliğiFırat ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ABDULKADİR YILDIZ
- Nanocomposite scaffolds containing metal nanoparticles
Metal nanotanecik içeren nanokompozit yapı iskeleleri
AYŞEN AKTÜRK
Doktora
İngilizce
2020
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN GÖLLER
PROF. DR. MELEK MÜMİNE EROL TAYGUN
- Fabrication of polymer-bioactive glass nanocomposite materials in bone tissue engineering applications
Kemik doku mühendisliği uygulamaları için polimer–biyoaktif cam nanokompozit malzemelerin üretilmesi
SEZA ÖZGE GÖNEN
Doktora
İngilizce
2016
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADRİYE OSKAY
DOÇ. DR. MELEK MÜMİNE EROL TAYGUN