IE 301 (Spring 24)Operations Research IIPart 2/2

Özyeğin biz geldik! Probabilistic Dynamic Programming, Discrete/Continuous Time Markov Chain gibi konular artık çok kolay! Sen de özet konu anlatımları ve çıkmış sınav soruları ile sınavlara en hazır şekilde gir!

Ders Tanıtımı

Solving NLPs with Dynamic Programming (Integer Variables)

Solving NLPs with Dynamic Programming (Continuous Variables)

End of Topic Question 1

End of Topic Question 2

What is the difference?

Ücretsiz

Example 1

Ücretsiz

Example 2

Example 3

Markov Property & Transition Matrix

N-Step Transition Matrix

Unconditional Probabilities

Exam Like Question 1

Classification of States

Steady State Probabilities 1

Steady State Probabilities 2

Expected Recurrence Time

Exam Like Question 2

First Passage Time

Expected First Passage Time

Absorbing State

Average Cost-Complex Cost (Important)

Expected Total Discounted Cost

Transition Rate Matrix

Steady State Equations

Transition Rate Matrix 2

Probabilistic Dynamic Programming 1

Ücretsiz

Probabilistic Dynamic Programming 2

Ücretsiz

Probabilistic Dynamic Programming 3

Ücretsiz

Probabilistic Dynamic Programming 4

Discrete Time Markov Chain 1

Ücretsiz

Discrete Time Markov Chain 2

Continuous Time Markov Chain 1

Ücretsiz

Eğitmen

Ömer Faruk AltunÖmer Faruk Altun
MSCS

2011 yılında Endüstri Mühendisliği okumak için başladığım Sabancı Üniversitesi'nden 2018 yılında Bilgisayar Mühendisi olarak mezun oldum. Şu anda UALR'da Information Science doktora eğitimimi sürdürüyorum. 7 yıldır Altun ismiyle başta Sabancı Üniversitesi olmak üzere çeşitli okullarda Endüstri ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında ders vermekteyim.

990 TL
Hemen Al