Search

Salgınlara insanlık tarihinde sıkça rastlamak mümkündür. Dünyayı etkileyen salgınların en önemli sonuçlarından biri kaybedilen insan hayatları olmuştur. Bazı salgınlardanülkeler hatta uluslararası örgütler dersler çıkarıp önlemler almaya çalışmaktadır. Fakatülkelerin yaşam standartları farklı olduğundan bu önlemler yeterli gelmemektedir. Bugündünyanın vardığı ulaşım kolaylığı salgınların yayılmasını da çok fazla kolaylaştırmıştır.Çin’de ortaya çıkan salgının dünyayı hızlıca etkilemesinin en önemli sebeplerinden biriulaşım kolaylığı ve hızıdır. Çin’de başlayıp dünyada devam eden Covid-19 salgınınınhızla yayılmasını kontrol etmek için benzeri görülmemiş önlemler alınmaktadır. İnsanların kontrol önlemlerine uyması Covid-19'a ilişkin bilgi, tutum ve uygulamalarındanetkilenmektedir. Bu çalışmada dünyayı etkileyen Covid-19 salgınına ilişkin Türk toplumunun bilgi, tutum ve davranışlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun için online olarak hazırlanan anketler aracılığıyla 796 katılımcının verisi elde edilmiştir. Verilere uygulanan istatistiki analizler sonucunda Covid-19’a ilişkin bilgi düzeyinin yüksek olduğugörülmüştür. Salgına ilişkin en çok başvurulan bilgi kaynağı olarak İnternet seçilmiştir.Katılımcıların en çok etkilendiği hususun sosyal yaşam olduğu, en yüksek kaygının sağlıkkonusunda olduğu ve önlem olarak katılımcıların büyük bir çoğunluğunun elini temiztutma ve sosyal mesafeye dikkat etme önlemine katıldıkları görülmüştür.

Bu tezde, lineer olmayan mekanik ve elektrik sistemlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi çalışılmıştır. Lineer olmayan sistemlerin matematiksel modelleri (diferansiyel denklemleri) elde edilmiş. Elde edilen bu denklemlerin girişine sinüs işareti uygulanmış ve nümerik yöntemlerle çözülmüştür. Bu çözümler yapay sinir ağının eğitiminde kullanılmıştır. Ağın genelleme özelliğini göstermek için basamak giriş işareti ile test edilmiştir. Sonuç olarak, yapay sinir ağlarının lineer olmayan sistemlerin modellenmesinde etkili bir yöntem olduğu gözlemlenmiştir In this thesis, we deal with modelling of nonlinear mechanic and electrical systems with artifical neural networks. We obtained mathematical models (differential equations) of nonlinear systems. Sinus sign applied input of the obtained equations and these equations solved by numerical methods.These solutions are used training of artifical neural network. To display generalization of network tested with step sign. Finally, observed that artifical neural networks is an effective method modelling of nonlinear systems.

Bu tezde, lineer olmayan değişimsel ve dalga denklemleri çözmek için iyi bilinen Hiperbolik Tanjant (Tanh) yöntemini inceledik. Tanh yöntemi bir boyutlu yönlendirilmiş dalga çözümlerinin hesaplanmasnda kullanılan çok güçlü bir çözüm yöntemidir. Bu yöntem çözümlerin sonlu bir hiperbolik tanjant kuvvet serisi şeklinde yazılabilmesine dayanır. Lineer olmayan terimlerin lineer terimlere eşitlenmesiyle seri açılımının derecesi belirlenmiştir. Sınır şartlarının uygulanması ile yönlendirilmiş dalganın hızı elde edilebilir. Yöntemin gücünü göstermek için iyi bilinen bazı lineer olmayan kısmi diferansiyel denklemler çözülmüştür. Sonuç olarak, aynı yöntem ile lineer olmayan kısmi diferansiyel denklem sistemlerinin çözülebileceği gösterilmiştir. In this thesis, we apply well known The Hyperbolic Tangent (Tanh) method to solve the nonlinear evolution and wave equations. The tanh method is a powerful solution method for the computation of onedimnsional travelling wave solutions. This technique is based on the fact that solutions may be written as a finite power series of a hyperbolic tangent. Balancing the nonlinear terms against the linear ones gives the order of the series expansion. Boundary conditions can be implemented with the velocity of the travelling wave solutions . To show the strength of the method some well known nonlineer partial differantial equations are solved. Finally, it will be shown that the same method also can be used to solve systems of nonlinear partial differential equations.

Özet Yapay Sinir Ağlan günümüzde bir çok farklı alanda kullanılmaktadır. Yapay Sinir Ağlan öğrenme özelliği sayesinde genelleme yapma kabiliyetine sahiptir. Bu sayede eğitilen bir Yapay Sinir Ağı temelli bir sistemle daha önce karşılaşılmayan bir durum ile karşılaştınldığında standart mantık kurallan dışma çıkarak genelleme yaparak tahmin yürütebilen bir yapı oluşturulabilmektedir. Şifreleme çağımızın en büyük problemlerinden biri haline gelmiştir. Bu gün bir çok ayn şifreleme metodu bulunmaktadır. Şifreleme metotlannın tümü farklı özellikleri bulunan farklı konularda uzman yapılardır. Kullanım alanlarına yada iletişim ortamlanna ve kullanılması istenen kişi sayısı ile alakalıdır. Açık anahtar şifreleme kullanıldığında, anahtarın çözüm amacıyla taşınması gerekmemekte olduğu halde daha yavaş bir çözümleme hızına sahiptir. Gizli anahtar şifreleme metodunda ise anahtann şifreleyen tarafından bir şekilde şifreyi çözene iletilmesi gerekmektedir, bu durumda anahtarın güvenli olarak iletimi problemi oluşmaktadır. Yapay Sinir Ağlan ile Şifreleme çalışmalannda yapay sinir ağlanmn avantajlan sayesinde çok daha zor kınlır şifreleme yapılan oluşturulabilmektedir. Yapay sinir ağlanmn ağırlıklarının yorurnlanamaması şifreleme metodu için hem bir avantaj, hem de yaygınlaşmasına bir engel olarak ortaya çıkmaktadır. Ancak birebir ve çok güvenlik isteyen iletişim ortamlannda kullanılması mümkün olduğu gibi başka bir şifreleme yönteminin de bir parçası olarak kullanılabilir. Ancak çoklu yapılarda tüm kullanıcılann şifreleme yada şifre çözme amacıyla kullanılan YSA modülünün teknik özelliklerini bilmek zorundadır. Bunlar; yapımn kaç katmanlı olduğu, giriş çıkış hücre sayılan ve toplam kaç hücreden oluştuğunun bilinmesi gerekmekte aynca kullanılan aktivasyon fonksiyonu ve sırasıyla kullanılan eğitim kümesi de ayn değişkenler olarak karşımıza çıkmaktadır. Şifrelenmiş verinin çözülmesi yada şifrelemek için bilinmesi gerekenlerin artması yapay sinir ağlan ile şifrelemenin yaygınlaşması ihtimalini azatlığı halde zor kullanılarak şifrelenmiş bir verinin çözümlenmesi olasılığını çok fazla azaltmaktadır. Aynca yapay sinir ağlan ile şifreleme sadece güvenli olarak veri iletiminde kullanılmasının yanı sıra kişisel olarak önem verilmekte olan verilerin de şifrelenerek ister kamuya açık istenirse kişisel veri saklama ortamlannda ikinci bir şahıs tarafından incelenmesinin önüne geçilmesi için kullanılabilir. Bu durumda kullanıcı; yapay sinir ağımn katman sayısı, giriş çıkış hücre sayılan, toplam hücre sayısı, aktivasyon fonksiyonu yada eğitim kümesinden birini yada birkaçını değiştirerek kişisel bir şifreleme yapısı oluşturmaktadır. Ill Summary There are lots of different uses of neural network nowadays. The main property of neural network systems is that the neural network can make generalizations. By this neural network systems can learn new things then make generalizations when unexpect conditions occur. Cryptography is one of the most important problems of this age. There are a lot of different cryptography metods. All of them are expert with subjects as different communication path or sending key code. Cryptography with neural network has more stable and needs more time to cryptanalyse. Teh property of not being editable of neural network's weights is an advantage for being difficult to cryptanalyse but also it is a disadvantage for not being common because all neural network models must be trained. The technical parts of neural Networks are; the training set, the number of layers, the numbers of input output cells, number of cells of the nerual networtk architecture, the aktivasion function. As known when the number of variables are increase the probabilty of encrypting decreases. Also cryptography by neural network can be used for personal data storage. By changing on of the variables of neural network the structure of neural network changes so the coded data vill change. Encrypting the data vill take time, if the coded data saved in public pc then none can read it. 128

Lisansüstü tezlerin elektronik ortamda toplanması, düzenlenmesi ve erişime açılması konusuna ilişkin yök'ün 18.06.2018 tarihli yönergesine istinaden artık bu tarihten sonra gizlilik şartı aranmayan bütün tezler erişime açılacaktır. Bu çalışma üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde hiperbolik dalga denklemlerine götüren bazı problemler ele alınmaktadır. İkinci bölümde birinci basamaktan sistemler ve karakteristik yöntem verilmektedir. Üçüncü bölümde ise bir boyutlu sıkıştınlabilir akı için başlangıç değer probleminin çözümü incelenmektedir. Ayrıca, lineer olmayan homojen hiperbolik bir denklem ele alınarak başlangıç değer problemi için bu der' lemin çözümü verilmektedir. The study consist of three chapters. In Chapter 1, we investigate some problems that gave rise to linear hyperbolic wave equations. In Chapter 2, first- order systems and characteristic metod are dwelt upon. In Chapter 3, we investigated the solution of initial value problems for the one-dimensional compressible flow. Moreover, we studied on a nonlinear homogenous hyperbolic equation and, for initial value problem, gave a solution of that equation.