• fonksiyonların köklerini yada zerolarını bulmak için kullanılan yöntem olması gerekiyor. tam bilmesemde bildiğim kadarıyla anlatıyım. [bilen biri doldursun tam olarak]. diyelimki f(x) fonksiyonu [a,b] aralığında sürekli olsun ve bizde bu fonsiyonun yaklaşık bir zero değerini bulmayı istiyoruz. f(a)<0 ve f(b)>0 varsayalım. biz fonsiyona [a,b] aralığında değerler vererek istediğimiz kökü bumaya çalışırız. mesela f(a+b/2)<0 çıktı o zaman b ye daha yakın değerler vere vere yaklaşık bir kök bulabiliriz. bence gavurların bulduğu herşey kullanışlı olmuyor işte örneği.
  • ikiye ayirma yontemi. herhangi bir aralikta fonksiyonun sifir noktasini bulmak icin bir yontem. fonksiyonu bilip de kokunu $ip diye bulamiyorsaniz atma tutma ile yol bulmaya benziyor. newton iterasyon yontemi gibi daha gelistirilmis versiyonlari mevcuttur, fakat fonksiyonun turevini de gerektirirler.
  • "ikiye bolme yontemi" olarak turkcemize devsirilebilir. aradiginiz seyin bir aralikta bulundugunu dusunelim. once bu araligin tam ortasini deneriz. ya ilk yarida kalmistir aradigimiz, ya ikinci yarida (sayet bulunmadiysa). o zaman elimizde yeni bir aralik vardir. sonuca ulasilana kadar tekrar tekrar uygulariz. sonuc aliriz. (bkz: recursion) (bkz: ozyineleme)
  • numerical methods dersinde kullanilan matematiksel bir yontem..
  • bracketing methods konu başlığı altında incelenen numerical methods yöntemi olup algoritması şu şekildedir:
    1. fonksiyonun grafiği kullanılarak f(a)*f(b)<0 önermesini doğrulayacak ve aynı zamanda fonksiyonun da sürekli olduğu bir [a,b] aralığı bulunur.
    2. a ve b değerlerinin aritmetik ortalaması olacak şekilde bir c değeri hesaplanır.
    3. hesaplanan c değeri için f(a)*f(c)<0 veya f(c)*f(b)<0 önermelerinden hangisinin doğru olduğu bulunarak buna göre; hesaplana c değeri, a veya b değerlerinden birinin yerine yazılır.
    4. üçüncü adım relatif hata değeri tolerans değerinin altına iniceye kadar tekrarlanır.

    yöntemin dezavantajlarına değinecek olursak:
    1. newton-raphson metodunun ilkel versiyonu gibidir, sonuca yaklaşmanız newton-raphson metodundan çok daha uzun sürer.
    2. aranılan değere yaklaştıkça hata yüzdesini düşürmeniz daha çok zaman alır.
  • kısacası bir aralıktaki bir noktayı (sonucu) bulmaya çalışıyorsanız önce aralığın tam ortasındaki noktayı seçiyorsunuz. tutturamadıysanız bakıyorsunuz ele aldığınız nokta aradığınız sonuçtan büyük mü yoksa küçük mü. ona göre kalan iki yarıdan birinin tekrar ortasındaki noktayı seçiyorsunuz ve bu böyle gidiyor. eninde sonunda aradığınız sonuca yakın bir nokta buluyorsunuz.

    örneğin; aralık 1-10 aralığı ve sizin aradığınız sonuç 7 . orta nokta 5 ve siz 5'in 7'den küçük olduğunu biliyorsunuz.. 5-10 aralığının orta noktası ise 7.5 ve ve siz yine 7.5'in 7'den büyük olduğunu biliyorsunuz. 5-7.5 aralığının orta noktası vs. vs. derken bu böyle gider...

    görülebileceği gibi çok da verimli bir yöntem değil, sonuca ulaşmak uzun zaman alıyor. daha hızlısı için:

    (bkz: newton-raphson metodu)
  • excel'deki goal seek bu metodu kullanır.
hesabın var mı? giriş yap