Öğrenme Çıktıları / Özgü Ölçüt Matrisi
| Öğrenme Çıktıları |
|
|
|
| Olasılık uzaylarını, sigma-cebirleri ve filtrasyonları matematiksel kesinlikle tanımlayabilir ve yorumlayabilir. |
5 |
5 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Martingale yakınsama teoremlerini ve durdurma zamanlarını (stopping times) karmaşık problemlerin çözümünde kullanabilir. |
5 |
5 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Itô ve Stratonovich integralleri arasındaki farkı ayırt edebilir ve Itô formülünü kullanarak SDE çözümleri üretebilir. |
5 |
5 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| SDE'ler için uygun sayısal şemaları (Euler-Maruyama) kodlayabilir ve yakınsama hızlarını analiz edebilir. |
5 |
5 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Feynman-Kac teoremini kullanarak yüksek boyutlu PDE'leri stokastik simülasyonlar yoluyla çözebilir. |
5 |
5 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Modern yapay zeka algoritmalarındaki (örn. Difüzyon Modelleri) stokastik dinamikleri (İleri/Geri SDE) matematiksel olarak formüle edebilir. |
5 |
5 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Katkı Düzeyi : (1) Çok Düşük, (2) Düşük, (3) Orta, (4) Yüksek, (5) Çok Yüksek
