Functional Analysis (MATH557) Course Detail

Course Name Course Code Season Lecture Hours Application Hours Lab Hours Credit ECTS
Functional Analysis MATH557 Area Elective 3 0 0 3 5
Pre-requisite Course(s)
N/A
Course Language English
Course Type Elective Courses
Course Level Ph.D.
Mode of Delivery Face To Face
Learning and Teaching Strategies Lecture, Question and Answer, Team/Group.
Course Coordinator
Course Lecturer(s)
Course Assistants
Course Objectives Functional analysis is the generalization and geometrization of the fundamental concepts and methods of classical analysis. The techniques of functional analysis have many applications in various branches of pure and applied mathematics. This course gives a transparent expository treatment of the fundamentals of functional analysis, thus bringing the subject within the easy access of students. The course is designed for comprehending of the notions of linear operators, linear functionals on metric spaces and normed spaces.
Course Learning Outcomes The students who succeeded in this course;
Course Content Sets and mappings, countable sets, metric spaces, complete metric spaces, Baire category theorem, compactness, connectednes, normed spaces, linear topological invariants, Hilbert spaces, Cauchy-Schwartz inequality, linear operators, bounded operators, unbounded operators, inverse operators, Hahn-Banach extension theorems, open mapping and closed gr

Weekly Subjects and Releated Preparation Studies

Week Subjects Preparation

Sources

Course Book 1. L. A. Lusternik and V. I. Sobolev, Elements of Functional Analysis, Wiley, New York, 1974.
Other Sources 2. E. Kreyszig, Introductory Functional Analysis with Applications, Wiley, New York, 1978.
3. A. N. Kolmogorov and S. V. Fomin, Elements of the Theory of Functions and Funtional Analysis, Dover, New York, 1999.
4. R. Meise and D. Vogt, Introduction to functional analysis, Oxford University Press, New York, 1997.

Evaluation System

Requirements Number Percentage of Grade
Attendance/Participation - -
Laboratory - -
Application - -
Field Work - -
Special Course Internship - -
Quizzes/Studio Critics - -
Homework Assignments 5 10
Presentation - -
Project - -
Report - -
Seminar - -
Midterms Exams/Midterms Jury 2 50
Final Exam/Final Jury 1 40
Toplam 8 100
Percentage of Semester Work
Percentage of Final Work 100
Total 100

Course Category

Core Courses X
Major Area Courses
Supportive Courses
Media and Managment Skills Courses
Transferable Skill Courses

The Relation Between Course Learning Competencies and Program Qualifications

# Program Qualifications / Competencies Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Alanında, bağımsız olarak, bir problem kurgulayabilir, çözüm yöntemi geliştirerek problemi çözebilir ve sonuçları değerlendirebilir X
2 Matematiğin temel alanlarında ve kendi uzmanlığı olarak seçtiği alanda gerekli alt yapıyı oluşturur. X
3 Matematik literatürünü ve özel olarak kendi araştırma konusu ile ilgili ulusal ve uluslararası güncel yayınları takip edebilir ve bunlardan kendi araştırma konusu ile ilgili olanları çalışmalarında kullanabilir X
4 Bilimsel etik değerleri ve kuralları dikkate alır ve mesleki ve toplumsal yaşamda kullanabilir X
5 Kendi çalışmalarının sonuçlarını veya belli bir konudaki güncel çalışmaları ve bulguları, çeşitli bilimsel toplantılarda topluluk önünde Türkçe ve İngilizce olarak sunabilir ve tartışmalara katılabilir. X
6 Gerek bireysel, gerek bir çalışma grubunun üyesi olarak çalışabilme becerisini geliştirir X
7 Yaratıcı ve eleştirel düşünme, problem çözme, özgün bir çalışma üretme becerisini geliştirir. Bilimsel gelişmeleri takip eder, özümsediği bilgilerin analiz, sentez ve değerlendirmesini yapabilir. X
8 Kazandığı bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu geliştirmeye açık olur. X
9 Alanında özümsediği bilgiyi ve problem çözme yeteneğini disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilir; karşılaşılan problemleri matematiksel modellerle ifade ederek, matematiksel bakış açısı ile farklı çözüm yöntemleri önerir. X
10 Matematik temelli yazılımları, bilişim ve iletişim teknolojilerini bilimsel amaçlı kullanabilir. X

ECTS/Workload Table

Activities Number Duration (Hours) Total Workload
Course Hours (Including Exam Week: 16 x Total Hours)
Laboratory
Application
Special Course Internship
Field Work
Study Hours Out of Class
Presentation/Seminar Prepration
Project
Report
Homework Assignments 5 2 10
Quizzes/Studio Critics
Prepration of Midterm Exams/Midterm Jury 2 7 14
Prepration of Final Exams/Final Jury 1 11 11
Total Workload 35