Tratamiento Estadístico Computacional de la Información (conjunto con UPM)

Máster. Curso 2023/2024.

TÉCNICAS NUMÉRICAS - 607574

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Aprender a aplicar los conocimientos adquiridos y a explotar su potencial para la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el tratamiento estadístico-computacional de la información.

CG5 - Comprender y utilizar el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar y resolver problemas complejos, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
Transversales
CT1 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias
que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y
estudio de casos. Esto implica, más concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución
de problemas complejos, perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir
capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa
y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la importancia de los métodos estadísticocomputacionales en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social.
Específicas
CE3 - Capacidad para utilizar aplicaciones informáticas estadísticas, de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas con un elevado grado de complejidad.

CE6 - Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
8 horas
Clases prácticas
22 horas

Presenciales

3

No presenciales

2,04

Semestre

1

Breve descriptor:

Se presenta al estudiante algunas de las técnicas numéricas más usadas para la resolución de los problemas encontrados durante este máster. Además se describe como implementar estos métodos en varios programas de cálculo científico: Matlab, Comsol Multiphysics y Maple.

Requisitos

No hay

Objetivos

 Adquisición de conocimientos básicos en programación, técnicas de cálculo numérico y en el manejo de algunos programas científicos.
 

Contenido

1.- Introducción a programas de cálculo científico: Matlab, Comsol Multiphysics y Maple.

2.- Diferenciación numérica.

3.- Integración numérica.

4.- Interpolación numérica.

5.- Resolución de sistemas de ecuaciones.

6.- Resolución de ecuaciones diferenciales.

Evaluación

50% entregas de prácticas y ejercicios. 40% examen final online. 10% asistencia y participación activa.

Bibliografía

1. Juan Antonio Infante del Río, José María Rey Cabezas, Métodos numéricos, Pirámide (2002).
2. Richard. L. Burden, J. Douglas Faires, Análisis Numérico, Grupo Editorial Iberoamérica (1993).
3. Amos Gilat, Matlab: Una introducción con ejemplos prácticos, Reverté cop. (2006)
4. André Heck, Introduction to Maple, Springer (2003)

Otra información relevante

Material disponible en Campus Virtual: Hojas de prácticas y ejercicios.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único04/09/2023 - 21/09/2023LUNES 16:30 - 18:30-BENJAMIN PIERRE PAUL IVORRA
MARTES 19:00 - 21:00-BENJAMIN PIERRE PAUL IVORRA
MIÉRCOLES 16:30 - 18:30-BENJAMIN PIERRE PAUL IVORRA
JUEVES 19:00 - 21:00-BENJAMIN PIERRE PAUL IVORRA