Modern Uygulamalı Matematik ve Modern Sürekli Optimizasyon Bağlamında Parametrik Olmayan Regresyon Eğrilerinin Bilim, Mühendislik ve Finans Alanlarındaki Güncel Uygulamaları
Abstract :Modern uygulamalı matematiğin temel ve nihai amacı disiplinler arası işbirliğini teşvik ederek matematik ve matematik uygulamalarının biyoloji, kimya, mühendislik, yer bilimleri, nöro-bilim, fizik, finans ve diğer birçok bilim ve mühendislik dalları ile olan bağlarını ortaya çıkarmaktır. Modern uygulamalı matematik alanındaki son gelişmeler, pek çok etkinin doğrusal olmayan davranış sergilediği gerçek yaşama ve doğal olaya ait problem ve olgunun daha iyi anlaşılması ve modellenmesine yönelik gelecek vaadeden yöntemler sunmaktadır. Bu çalışmada amacımız, yukarıda bahsedilen temeller çerçevesinde, son zamanlarda geliştirilen, istatistiksel öğrenme, ters problemler ve çok amaçlı optimizasyon teorilerinden kaynağını alan ve parametrik olmayan bir regresyon ve sınıflandırma aracı olan konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ve türevlerinin çok farklı alanlardaki başarılı uygulamalarının tanıtılmasıdır. Keywords : Parametrik Olmayan Regresyon Eğrileri, Modern Sürekli Optimizasyon, MARS, CMARS
