Geri Dön

Karmaşık dinamik süreçlerin ağ teorisi analiz uygulamaları

Network theory analysis applications of complex dynamic processes

  1. Tez No: 911503
  2. Yazar: MUHAMMED BERK ÖNDER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLİSTAN ÇİĞDEM YALÇIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yüksek Enerji ve Plazma Fiziği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Modern dünyamızda, insanoğlu biyolojik olarak sinir ağlarından protein etkileşim ağlarına, günlük hayatta ulaşım, iletişim, elektrik enerjisi ağlarına ve sosyal olarak ise aile, arkadaş, meslektaş ve komşuluk ağlarına kadar çok çeşitli doğal ve insan yapımı ağlarla çevrelenmiştir. Bu Yüksek Lisans Tezinin amacı karmaşık bir sistemden elde edilen uzay-zaman verisinden karmaşık bir ağ elde etmek için bir algoritma ortaya koymaktır. Bu nedenle gerçek dünya karmaşık sistem örneği olarak hava kirliliği verilerini ele alacağız. İstanbul'daki 22 hava kirliliği ölçüm istasyonunun gerçek koordinatları ile bu istasyonların 2015-2019 yılları arasında ölçtüğü 5 yıllık, günlük ortalama PM10 verileri uzay-zaman verileri olarak ele alınacaktır. Bu istasyonların koordinatları yardımıyla konumları İstanbul haritasına yerleştirilerek, bu istasyonlarda kaydedilen PM10 ölçüm verileri arasında Pearson korelasyon katsayısı hesaplanarak komşuluk matrisi oluşturulacak ve ağırlıklı karmaşık bir ağ elde edilecektir. Pearson katsayıları ile oluşturulan komşuluk matrisine çeşitli eşik değerleri uygulanarak, belli değerlerin üstünde korelasyon değerine sahip düğüm noktalarının (istasyonlar) arasında bağlantılar kurularak çeşitli karmaşık ağlar elde edilecektir. Farklı değerlerde eşik değerleri uygulanarak karmaşık ağların çeşitli ağ özelliklerindeki değişimler incelenerek, karmaşık ağların ve onu oluşturan düğümlere karşı gelen istasyonların karakterizasyonları araştırılacaktır.

Özet (Çeviri)

In our modern world, human beings are surrounded by a wide variety of natural and human-made networks. These range from biological systems, such as neural networks and protein interaction networks, to everyday networks like transportation, communication, and electrical energy systems, as well as social systems, including networks of family, friends, colleagues, and neighborhoods. The aim of this Master's Thesis is to present an algorithm to extract a complex network from spatio-temporal data obtained from a complex system. Therefore, we will consider air pollution data as a real world complex system example. The real coordinates of 22 air pollution measurement stations in Istanbul and the 5-year daily average PM10 data measured by these stations between 2015-2019 will be considered as spatio-temporal data. By placing the locations of these stations on the map of Istanbul with the help of their coordinates, an adjacency matrix will be created by calculating the Pearson correlation coefficient between the PM10 measurement data recorded at these stations and a weighted complex network will be obtained. By applying various threshold values to the adjacency matrix created with Pearson coefficients, various complex networks will be obtained by establishing connections between nodes (stations) with correlation values above certain values. And also by applying different threshold values, the changes in various network properties of the complex networks will be examined and the characterization of the complex networks and the stations corresponding to the nodes forming it will be investigated.

Benzer Tezler

  1. Karmaşık ağlardaki modül yapılarının ve anlamlı alt-ağların tespiti

    Detection of module structures and significant sub-networks in complex networks

    YILMAZ ATAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİFE KODAZ

  2. A multilayer network analysis of agendas in different realms of architecture

    Mimarlık gündeminin çok katmanlı ağ analizi yöntemi ile değerlendirilmesi

    MELİS BALOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL DEMİR

  3. Karmaşık kentsel oluşumların değerlendirilmesi için hesaplamalı bir yaklaşım

    A computational approach for evaluating complex urban formations

    ÖZLEM ATAK DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  4. Yapı üretim süreçlerinde risk faktörlerinin aktör ağ teorisi ile değerlendirilmesi

    Evaluating risk factors at building construction processes with actor network theory

    SEDEF BAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    MimarlıkYıldız Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANDAN ÇITAK

  5. Machine learning assisted design of biomedical high entropy alloys with low elastic modulus for orthopedic applications

    Ortopedik uygulamalar için düşük elastik modüle sahip biyomedikal yüksek entropili alaşımların makine öğrenimi destekli tasarımı

    HÜSEYİN CAN ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEMİRCAN CANADİNÇ