| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A39 | Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la informática. |
| A40 | Capacidad para conocer los fundamentos teóricos de los lenguajes de programación y las técnicas de procesamiento léxico, sintáctico y semántico asociadas, y saber aplicarlas para la creación, diseño y procesamiento de lenguajes. |
| A41 | Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos. |
| B1 | Capacidad de resolución de problemas |
| B2 | Trabajo en equipo |
| B3 | Capacidad de análisis y síntesis |
| B6 | Toma de decisiones |
| B8 | Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinar |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| C7 | Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Conocer en profundidad la estructura y función de los sistemas de descripción y reconocimiento de lenguajes formales. | A39 A40 |
B6 |
C7 |
| Estudiar los conceptos, modelos y técnicas relacionados con estas cuestiones. | A39 A40 |
B6 |
C7 |
| Conocer las estructuras de datos y los algoritmos utilizados para implementar los distintos modelos de reconocimiento de lenguajes formales, así como sus posibles dominios de aplicación práctica. | A41 |
B6 |
C6 C7 |
| Realizar implementaciones de estos modelos en alguno de esos dominios. | A41 |
B1 B2 B3 |
C6 |
| Sintetizar todos los conceptos estudiados en ideas concretas que permitan comprender mejor los fundamentos de la computación. | A39 |
B6 |
C7 |
| Perfeccionar las habilidades para realizar futuros trabajos de análisis, diseño y programación. | A40 A41 |
B1 B2 B3 |
C6 |
| Considerar la integración de las técnicas y estructuras estudiadas aquí en otros dominios de aplicación. | A40 A41 |
B1 B2 B3 B8 |
C6 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Preliminares sobre lenguajes formales | Alfabetos, palabras y lenguajes Lenguajes regulares y expresiones regulares Autómatas finitos |
| Lenguajes independientes del contexto y autómatas de pila | Gramáticas regulares Gramáticas regulares y lenguajes regulares Gramáticas independientes del contexto Arboles de derivación y ambigüedad Simplificación de gramáticas independientes del contexto Propiedades de los lenguajes independientes del contexto Algoritmos de análisis sintáctico Autómatas de pila Forma normal de Greibach |
| Máquinas de Turing | Definiciones básicas Máquinas de Turing como aceptadoras de lenguajes Construcción de máquinas de Turing Modificaciones de las máquinas de Turing Máquina de Turing universal |
| Lenguajes recursivamente enumerables | Lenguajes aceptados por máquinas de Turing Lenguajes regulares e independientes del contexto como lenguajes recursivos Propiedades de los lenguajes recursivos y recursivamente enumerables Gramáticas no restringidas y lenguajes recursivamente enumerables Lenguajes sensibles al contexto y la jerarquía de Chomsky |
| Resolubilidad | El problema de la parada El problema de correspondencia de Post Problemas no decidibles en lenguajes independientes del contexto |
| Computabilidad | Fundamentos de la teoría de funciones recursivas Alcance de las funciones recursivas primitivas Funciones recursivas parciales El poder de los lenguajes de programación |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | A39 A40 B8 C6 C7 | 18 | 36 | 54 |
| Prácticas de laboratorio | A40 A41 B1 B2 B3 B6 B8 C6 | 13 | 26 | 39 |
| Prueba de respuesta breve | A39 A40 B1 C6 C7 | 3 | 6 | 9 |
| Solución de problemas | B1 B3 B6 | 4 | 20.5 | 24.5 |
| Prueba objetiva | A39 A40 B1 C6 C7 | 3 | 16 | 19 |
| Atención personalizada | 4.5 | 0 | 4.5 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | La técnica que mejor se adapta a la impartición de los contenidos teóricos de esta asignatura está constituida por las clases magistrales. En ellas, haremos un uso intensivo de la pizarra y de las transparencias, de modo que el ritmo de exposición de conceptos por parte del profesor y el de asimilación de los mismos por parte del alumno sean lo más acordes posible. |
| Prácticas de laboratorio | Las prácticas de laboratorio tendrán horas de laboratorio reservadas, con ordenadores a disposición de los alumnos. Estas horas serán utilizadas para implementar en algún lenguaje de programación los algoritmos más destacados, de entre todos aquéllos que hayan sido presentados en las sesiones teóricas. |
| Prueba de respuesta breve | Se realizarán controles al final de cada bloque temático, que permitirán al profesor conocer el grado de asimilación de la materia por parte de los alumnos, y modificar la estrategia docente si es necesario. |
| Solución de problemas | Se pondrán a disposición de los alumnos una serie de boletines de ejercicios, correspondientes a los bloques temáticos del programa de la asignatura. Los alumnos deberán entregar al profesor sus soluciones personales a estos ejercicios. El profesor deberá corregirlas, evaluarlas y comentarlas durante al menos una sesión en el aula. |
| Prueba objetiva | Se implementará bajo la forma de un examen final escrito. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prueba objetiva | A39 A40 B1 C6 C7 | Examen final escrito. (***) | 0 |
| Solución de problemas | B1 B3 B6 | Boletines de ejercicios y controles de los mismos. | 10 |
| Prueba de respuesta breve | A39 A40 B1 C6 C7 | Controles tipo test y cuestiones. (**) | 60 |
| Prácticas de laboratorio | A40 A41 B1 B2 B3 B6 B8 C6 | Implementación de algoritmos en algún lenguaje de programación y resolución de problemas. (*) | 30 |
| Observaciones evaluación | |||
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(*) En las prácticas de laboratorio, se requiere que el alumno obtenga una nota mínima de 3 puntos (sobre 10). (**) La materia se dividirá en tres bloques temáticos. Al final de cada (***) En el caso de tener que realizar el examen final, se requiere que el alumno obtenga una nota mínima de 3 puntos (sobre 10). Los alumnos a tiempo parcial tendrán consideraciones adecuadas a su situación. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman (2002). Introducción a la teoría de autómatas, lenguajes y computación. Addison Wesley
Thomas A. Sudkamp (1988). Languages and machines: an introduction to the theory of computer science. Addison Wesley
Dean Kelley (1995). Teoría de autómatas y lenguajes formales. Prentice Hall |
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| Complementária |
Harry R. Lewis, Christos H. Papadimitriou (1998). Elements of the theory of computation. Prentice Hall
Peter J. Denning, Jack B. Dennis, Joseph E. Qualitz (1978). Machines, languages and computation. Prentice Hall
J. Glenn Brookshear (1993). Teoría de la computación: lenguajes formales, autómatas y complejidad. Addison Wesley Iberoamericana |
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| Recomendaciones | ||||||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario | ||||
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