# Özdeğer Algoritmaları

Canonical: https://manyspace.aporia.systems/tr/topics/eigenvalue-algorithms-mth-numan-287
Updated: 2026-10-13

Matematik · Numerical Analysis · MTH-NUMAN-287

- Zorluk: 4 / 5
- Önem: 4 / 5
- Çalışma süresi: 7.5–13 sa

power method, QR algorithm, SVD computation

## Neden önemli

The theory of computing accurate approximate solutions; bridges continuous mathematics to the digital computer.

## Nerede kullanılır

Scientific computing, simulation, ML training loops, engineering analysis, financial pricing models.

## Öğrendiğini nasıl anlarsın

Produce working code/model + convergence/validation/error analysis.

## Önce neye ihtiyacın var

- [Kısmi İntegrasyon](https://manyspace.aporia.systems/tr/topics/kismi-integrasyon-mth-calc2-140) (gerekli)
- [Gauss Eleme Yöntemi](https://manyspace.aporia.systems/tr/topics/gauss-eleme-yontemi-mth-linalg-155) (yardımcı)

## Kaynaklar

- Numerical Analysis (Burden & Faires) — Burden & Faires
- Numerical Analysis (Burden & Faires) — Burden & Faires
- Numerical Recipes — Press, Teukolsky et al.