Competencias del título |
Código
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Competencias del título
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A3 |
CE3 - Reconocer y analizar problemas físicos, químicos, matemáticos, biológicos en el ámbito de la Nanociencia y Nanotecnología, así como plantear respuestas o trabajos adecuados para su resolución, incluyendo el uso de fuentes bibliográficas. |
A7 |
CE7 - Interpretar los datos obtenidos mediante medidas experimentales y simulaciones, incluyendo el uso de herramientas informáticas, identificar su significado y relacionarlos con las teorías químicas, físicas o biológicas apropiadas. |
B2 |
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio |
B4 |
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
B5 |
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
B6 |
CG1 - Aprender a aprender |
B7 |
CG2 - Resolver problemas de forma efectiva. |
B8 |
CG3 - Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo. |
B9 |
CG4 - Trabajar de forma autónoma con iniciativa. |
B10 |
CG5 - Trabajar de forma colaborativa. |
B11 |
CG6 - Comportarse con ética y responsabilidad social como ciudadano/a y como profesional. |
B12 |
CG7 - Comunicarse de manera efectiva en un entorno de trabajo. |
C3 |
CT3 - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida |
C7 |
CT7 - Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social. |
C8 |
CT8 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad |
C9 |
CT9 - Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos |
Resultados de aprendizaje |
Resultados de aprendizaje |
Competencias del título |
Identificar la necesidad del uso de métodos numéricos y estadísticos en la resolución de modelos de problemas reales, especialmente originados en nanociencia y nanotecnología |
A3 A7
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B2 B4 B5 B7 B8 B9 B10
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C7
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Conocer y adquirir soltura en el manejo de los métodos numéricos para la solución de los distintos problemas, así como conocer las condiciones para aproximar la solución |
A3 A7
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B2 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10
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Tener criterio para seleccionar los métodos numéricos más eficientes en los distintos problemas, especialmente los relacionados con nanociencia y nanotecnología |
A3 A7
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B2 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12
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C7 C8
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Adquirir conocimientos sobre probabilidad y métodos estadísticos de modelización, análisis de datos, diagnosis e interpretación de resultados |
A3
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B2 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12
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C3 C7 C8 C9
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Manejar herramientas de software que implementen las metodología estudiadas y saber analizar los resultados |
A3 A7
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B2 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 B12
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C3 C7
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Tema 0: Introducción a los métodos numéricos |
Generalidades de métodos y algoritmos numéricos. Errores |
Tema 1: Resolución numérica de sistemas lineales y cálculo numérico de autovalores.
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- Métodos directos (LU, Cholesky)
- Métodos iterativos (Jacobi, Gauss-Seidel)
- Aproximación de autovalores: QR
- Aplicaciones |
Tema 2: Resolución numérica de ecuaciones y sistemas no lineales.
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- Resolución numérica de ecuaciones (dicotomía, Newton y variantes, iteración funcional)
- Resolución de sistemas non lineaies (iteración funcional, Newton)
- Aplicaciones |
Tema 3: Interpolación, derivación e integración numéricas. |
- Interpolación (Lagrange, Chebyshev, Splines)
- Derivación numérica
- Integración numérica (punto medio, trapecio, Simpson, cuadratura gaussianas)
- Aplicaciones |
Tema 4. Fundamentos del cálculo de probabilidades
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- Cálculo de probabilidades
- Probabilidad condicionada e independencia de sucesos
- Teorema de Bayes |
Tema 5. Variables aleatorias |
- Variables aleatorias discretas y continuas
- Distribución normal y teorema central del límite
- Aplicaciones en Nanociencia y Nanotecnología |
Tema 6. Introducción a la inferencia estadística
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- Estimadores y distribucións muestral
- Regresión lineal
- Herramientas de software |
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competéncias |
Horas presenciales |
Horas no presenciales / trabajo autónomo |
Horas totales |
Sesión magistral |
A3 B2 B4 B5 B6 B7 B11 C8 |
28 |
56 |
84 |
Solución de problemas |
A7 B8 B12 |
8 |
16 |
24 |
Prácticas a través de TIC |
A3 A7 B2 B4 B10 C3 C7 C9 |
12 |
25 |
37 |
Prueba mixta |
B7 B9 C9 |
3 |
0 |
3 |
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Atención personalizada |
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2 |
0 |
2 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Sesión magistral |
Exposición de los contenidos especificados en el programa de la asignatura, para ello se emplearán medios audiovisuales o pizarra. |
Solución de problemas |
Sesiones donde se presentarán problemas de relevancia en el ámbito de las Ciencias y de la Ingeniería, que se resolverán tanto analítica como numéricamente: el estudiante deberá ser capaz de alcanzar la solución de cualquier problema mediante lápiz y papel o alternativamente empleando herramientas informáticas, y comparar los resultados. |
Prácticas a través de TIC |
Prácticas interactivas en las que se resolverán problemas de relevancia en el ámbito de las Ciencias y de la Ingeniería.
En la parte correspondiente a Métodos Numéricos (Temas 0 - 3) se empleará el lenguaje de programación Python, y en la parte de Métodos Estadísiticos (Temas 4-6) se trabajará con R empleando Rcmdr. |
Prueba mixta |
Desarrollo de cuestiones y problemas de la materia. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Prácticas a través de TIC |
Solución de problemas |
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Descripción |
- La diversidad del alumnado y de su formación requiere una orientación personalizada, que podría llevarse a cabo vía tutorías
- En las prácticas con herramientas TIC y en la resolución de problemas, el profesorado ayudará al estudiantado en el desarrollo de los problemas enunciados, así como en las aplicaciiones a problemas en el ámbito de las Ciencias y la Ingeniería.
- Las medidas de atención personalizada específicas para el “Alumnado con reconocimiento de dedicación a tempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia” para el estudio de la materia, la evaluación continua de las prácticas a través de TIC y de la resolución de problemas se realizará atendiendo, en la medida de lo posible, a sus circunstancias particulares.
- En la parte de Métodos Numéricos: Con el objetivo de preparar a los alumnos para las distintas pruebas de evaluación continua, así como para la prueba final; Se realizarán defensas en grupo, de los problemas planteados. Su implementación se determinará de forma conjunta entre el profesor y los alumnos. Tendrán lugar en el despacho de profesores. Las defensas se distribuirán en grupos, en cuatro sesiones de 10 minutos (para cada grupo).
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Evaluación |
Metodologías
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Competéncias |
Descripción
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Calificación
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Prácticas a través de TIC |
A3 A7 B2 B4 B10 C3 C7 C9 |
Resolución de problemas de carácter práctico empleando el lenguaje de programación Python o R. |
30 |
Solución de problemas |
A7 B8 B12 |
Resolución de problemas de carácter práctico. |
20 |
Prueba mixta |
B7 B9 C9 |
Prueba que incluye la resolución de cuestiones y problemas de la materia |
50 |
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Observaciones evaluación |
La asignatura está organizada en dos partes: Métodos Numéricos (MNum) y Métodos Estadísticos (MEst). Los contenidos correspondientes a la parte MNum son los indicados en los temas 0- 3, y los contenidos correspondientes a la parte MEst son los indicados en los temas 4-6. Cada parte será calificada sobre 10 puntos: - La calificación de MNum (CNum) será entre 0 y 10 puntos.
- La calificación de MEst (CEst) será entre 0 y 10 puntos.
La calificación final de la asignatura será la media de las notas obtenidas en cada una de las dos partes: Nota Final= (CNum + CEst)/2 Se indica a continuación el desglose de la calificación para cada una das dos partes de la asignatura: - La calificación correspondiente a la parte de MNum consta de tres partes:
- Calificación de prácticas a través de TIC (CP_1): entre 0 y 3.5 puntos
- Calificación de resolución de problemas (CR_1): entre 0 y 1.5 puntos
- Calificación da prueba mixta (CE_1): entre 0 y 5 puntos.
La calificación final de MNum (CNUm) será la suma de las tres partes CP_1 + CR_1 + CE_1, siempre y cuando la calificación de la prueba mixta sea mayor que 1.5 (sobre 5 puntos). En otro caso, la calificación final será la nota obtenida en la prueba objetiva, CE_1. La calificación da evaluación continua de MNum, CP_1 + CR_1,
se realizará a través de dos pequeñas pruebas mixtas donde el/la estudiante
tedrá que resolver problemas de forma analítica e numéricamente (vía
Python). La nota final en la parte Num será: CNum= CP_1 + CR_1 + CE_1 - La calificación correspondiente a la parte de MEst consta de tres partes:
- Calificación de prácticas a través de TIC (CP_2): entre 0 y 2.5 puntos
- Calificación de resolución de problemas (CR_2): entre 0 y 2.5 puntos
- Calificación de prueba mixta (CE_2): entre 0 y 5 puntos.
La calificación final de MEst (CEst) será la suma de las tres partes CP_2 + CR_2 + CE_2, siempre y cuando la calificación de la prueba mixta sea mayor que 1.5 (sobre 5 puntos). En otro caso, la calificación final será la nota obtenida en la prueba objetiva, CE_2. La calificación da evaluación continua de MNum, CP_1 + CR_1,
se realizará a través de dos pequeñas pruebas La nota final en la parte MEst será: CEst= CP_2 + CR_2 + CE_2
La nota final de la asignatura será la media de CNum y CEst: NotaFinal = (CEst + CNum)/2
En la segunda oportunidad de la evaluación: - El estudiante que tenga que ir a la segunda oportunidad de la asignatura, solamente tendrá que presentarse a la parte suspensa:
- De la parte de MNum se conservan las prácticas a través de TIC (CR_1) y la resolución de problemas (CP_1).
- De la parte de MEst se conservan las prácticas a través de TIC (CR_2) y la resolución de problemas (CP_2).
Se pondrá un No Presentado a aquellos alumnos/as que no se presenten a la prueba mixta final. - Observaciones sobre el “Alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia”: las medidas de atención personalizada específicas para el “Alumnado con reconocimiento de dedicación a tempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia” para el estudio de la asignatura, la evaluación continua de las prácticas a través de TIC y de la resolución de problemas se realizará atendiendo, en la medida de lo posible, a sus circunstancias particulares. - Observaciones sobre fraude: "Durante la realización de la prueba práctica, en cualquiera de ambas oportunidades, excepto que se indique lo contrario,
está prohibido o uso de cualquier dispositivo con acceso a Internet. Si
durante la realización de la prueba práctica, hay indicios do uso non autorizado de esos dispositivos, el/la estudiante será expulsado del aula, y se
procederá segundo a Ley 3/2022, de 24 de febrero, de convivencia
universitaria e el reglamento disciplinar del estudiantado de la UDC. La
realización fraudulenta de las pruebas y/o actividades
implicará directamente la calificación de suspenso ("0") en la materia en la
convocatoria correspondiente, invalidando cualquer calificación obtenida
en todas las actividades de cara a la siguiente oportunidad, de existir,
dentro del mismo curso académico. Se considerará fraudulenta la realización
das actividades, propuestas a ser completadas presencialmente en el aula,
que se hagan desde fuera del aula, procediendo segundo la Ley 3/2022, de 24
de febrero, de convivencia universitaria y el rreglamento disciplinar del
estudiantado de la UDC."
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Fuentes de información |
Básica
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James F. Epperson (2021). An Introduction to Numerical Methods and Analysis (3rd Ed.). Wiley
F. Rius Díaz, F.J. Barón López (2005). Bioestadística. Thomson.
A.J. Arriaza Gómeza (2008). Estadística básica con R y R-Commander. Servicio Publicaciones UCA.
R. Cao Abad y otros (2001). Introducción a la estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide
J. Douglas Faires, R. Burden (2014). Métodos Numéricos (7ª ed). Thomson
Steven C. Chapra, Raymond P. Canale (2019). Métodos Numéricos para ingenieros (7º ed). McGrawHill |
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Complementária
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Jeffrey J. Heys (2017). Chemical and Biomedical Engineering Calculations Using Python. Wiley
J. Baró LLinas, (1998). Estadística Descriptiva, Cálculo de probabilidades e Inferencia estadística (tres volúmenes). Ed. Parramón
W. Navidi (2006). Estadística para ingenieros y científicos (1ª Ed) . Mc Graw-Hill
Jaan Kiusalaas (2013). Numerical Methods in Engineering with Python 3. Cambridge University Press
Alicia Cordero Barbero, José Luís Hueso Pagoaga, Eulalia Martínez Molada, Juan Ramón Torregrosa Sanc (). Problemas resueltos de métodos numéricos. Paso a paso. Paraninfo |
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
Fundamentos de Matemáticas/610G04001 | Ampliación de Cálculo/610G04009 | Fundamentos de Informática/610G04010 |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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Asignaturas que continúan el temario |
Ecuaciones Diferenciales/610G04016 |
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Otros comentarios |
Estudio diario de los contenidos tratados en el aula, complementándolos con la bibliografía recomendada. Para ayudar a conseguir un contorno inmediato sostenible y cumplir con el punto 6 de la "Declaración Ambiental da Facultade de Ciencias (2020)", los trabajos documentales que se realicen en esta materia: Se solicitarán mayoritariamente en formato virtual y soporte informático. - Perspectiva de género: tal y como se recoge en las competencias transversales del título (C4), se fomentará el desarrollo de una ciudadanía crítica, abierta y respetuosa con la diversidad en nuestra sociedad, destacando la igualdad de derechos del alumnado sin discriminación por cuestión de género o condición sexual. Se empleará un lenguaje inclusivo en el material y en el desarrollo de las sesiones
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