Metrik değerli dizilerin ağırlıklı istatistiksel yakınsaklığı
The weighted statistical convergence of metric valued sequences
- Tez No: 474404
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KÜÇÜKASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada koşulunu sağlayan ağırlık fonksiyonu yardımıyla ağırlıklı doğal yoğunluk tanımı ele alınacak ve ağırlıklı istatistiksel yakınsaklık kavramı ile -istatistiksel yakınsaklık kavramı karşılaştırılarak iki kavram arasındaki ilişki incelenecektir. İki farklı metrik uzayda oluşturulmuş ağırlıklı istatistiksel yakınsaklık kavramları arasındaki kapsamalar ve iki farklı -ağırlık fonksiyonu ile oluşturulmuş ağırlıklı istatistiksel yakınsaklık arasındaki kapsamalar incelenerek bu kapsamalar için gereken koşullar ortaya konacaktır. Ayrıca ağırlıklı istatistiksel sınırlılık tanımı verilerek metrik uzaylardaki sınırlılık kavramı ile olan ilişkisi incelenecektir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we consider function where . By using weight function, we consider weighted statistical density. We study the interplay between weighted statistical convergence and -statistical convergence. The inclusion between two different weight statistical convergence notions that are on two distinct metric spaces and the inclusion between two different weight statistical convergence notions that are obtained with two different -weight functions are investigated and the sufficient conditions for these inclusions are also studied. Besides, we give the weight statistical boundedness definition and we study the relationship between weight statistical boundedness notion and the boundedness in metric space notion.
Benzer Tezler
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- 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
- Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data
Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları
İSMAİL BİLGEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- UAV operations in GPS-denied environments
GPS'in kullanılamadığı ortamlarda İHA operasyonları
HATİCE DİDEM ÜZGÜN
Doktora
İngilizce
2026
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Metrik değerli dizilerin istatistiksel yakınsaklığı
Statistical convergence of metric valued sequences
MUHARREM KARATAŞ
