Fichas de asignaturas 2013-14
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MODELIZACIÓN MATEMÁTICA |
Asignaturas
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| Asignatura |
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| Sistemas de Evaluación |
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| Contenidos |
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| Bibliografía |
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| Código | Nombre | |||
| Asignatura | 40209028 | MODELIZACIÓN MATEMÁTICA | Créditos Teóricos | 0 |
| Título | 40209 | GRADO EN MATEMÁTICAS | Créditos Prácticos | 7,5 |
| Curso | 3 | Tipo | Obligatoria | |
| Créd. ECTS | 6 | |||
| Departamento | C101 | MATEMATICAS |
Requisitos previos
Los de acceso al grado
Recomendaciones
Tener aprobadas las asignaturas: Cálculo Infinitesimal I, Cálculo Infinitesimal II, Análisis de funciones de varias variables y Ecuaciones diferenciales ordinarias I. Manejar con cierta soltura el programa Mathematica.
Profesorado
| Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
| JESUS | MEDINA | MORENO | PROFESOR TITULAR DE UNIVERSIDAD | N |
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| ELENA BLANCA | MEDINA | REUS | Catedratico de Universidad | S |
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Competencias
Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.
| Identificador | Competencia | Tipo |
| CB1 | Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio | GENERAL |
| CB2 | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación 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 | GENERAL |
| CB3 | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética | GENERAL |
| CB4 | Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado | GENERAL |
| CB5 | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía | GENERAL |
| CE1 | Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos. | ESPECÍFICA |
| CE3 | Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos. | ESPECÍFICA |
| CE5 | Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos | ESPECÍFICA |
| CE6 | Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan. | ESPECÍFICA |
| CE7 | Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas. | ESPECÍFICA |
| CE8 | Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado. | ESPECÍFICA |
| CT1 | Saber gestionar el tiempo de trabajo. | GENERAL |
Resultados Aprendizaje
| Identificador | Resultado |
| R.1 | Comunicar el proceso y la solución, interpretando y visualizando, si fuese posible los resultados. |
| R.2 | Reconocer y modelar problemas o fenómenos de la realidad, de las ciencias experimentales o de la industria que puedan resolverse o explicarse con técnicas matemáticas. |
| R.3 | Saber interpretar y contrastar los resultados matemáticos obtenidos, en términos de propiedades del sistema real, en la ciencia experimental o el campo concreto que corresponda al fenómeno estudiado. |
| R.4 | Saber utilizar la computación científica en el proceso de análisis y resolución de los problemas. |
Actividades formativas
| Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
| 03. Prácticas de informática | Todas las horas de la asignatura se dedicarán a prácticas de informática, en las que el alumno, guiado por el profesor abordará algunos problemas consistentes en formulación de modelos matemáticos, análisis del modelo e interpretación de resultados. |
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| 11. Actividades formativas de tutorías | 1 | |||
| 12. Actividades de evaluación | examen final de la asignatura y algunos controles |
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| 13. Otras actividades | 81 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
El alumno deberá saber formular modelos matemáticos sencillos, analizar dichos modelos con las técnicas matemáticas adecuadas y ser capaz de interpretar los resultados matemáticos, en términos del sistema al que hace referencia el modelo.
Procedimiento de Evaluación
| Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
| Controles parciales |
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| Ejercicios que el alumno debe entregar en fechas previamente señaladas. |
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| Examen final |
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Procedimiento de calificación
El examen final se realizará al finalizar el semestre en la fecha que sea convocado por el decanato de la facultad y supondrá un 40% de la calificación de la asignatura. Los controles parciales y los ejercicios para entregar se realizarán de acuerdo con el desarrollo de los temas (ver cronograma) y supondrán: controles parciales: 30% de la calificación; ejercicios: 30% de la calificación.
Descripcion de los Contenidos
| Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
1. El concepto de modelo matemático
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2. Sistemas dinámicos
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3. Modelos unidimensionales en dinámica de poblaciones
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4. Introducción a los modelos discretos y al caos: el modelo logístico discreto.
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5. Modelos bidimensionales en dinámica de poblaciones.
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6. Extracción de información de bases de datos.
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7. Control difuso.
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Bibliografía
Bibliografía Básica
Romero Romero J.L. y García Vázquez C.; Modelos y Sistemas Dinámicos. Servicio de Publicaciones UCA 1998.
Perko L.; Differential Equations and Dynamical Systems. Springer-Verlag 1991.
Formal Concept Analysis. http://www.upriss.org.uk/fca/fca.html.
Klir G. y Yuan B.; Fuzzy sets and fuzzy logic. Theory and applications. Prentice-Hall, 1995.
Wang L.X. A Course in fuzzy systems and control. Prentice-Hall, 1997.
Bibliografía Específica
Murray J.D.; Mathematical Biology. Springer-Verlag 1989.
Banks R.B.; Growth and Diffusion Phenomena. Mathematical Frame, Works and Applications. Springer-Verlag, 1994.
Hájek P.; Metamathematics of Fuzzy Logic. Kluwer Academic, Trends in Logic, 1998.
Klement P.E., Mesiar R. and Pap E.; Triangular norms. Kluwer academic, 2000.
Di Nola A., Sanchez E., Pedrycz W. , and Sessa S.; Fuzzy Relation Equations and their Applications to Knowledge Engineering. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA. 1989.
Driankov D., Hellendoorn H. and Reinfrank M.; An introduction to fuzzy control. Springer, 1995.
Bibliografía Ampliación
Hale J.K. and Kocak H.; Dynamics and Bifurcation. Springer-Verlag. New York 1991.
Glendinning P.; Stability, instability and chaos: an introduction to the theory of nonlinear differential equations. Cambridge University Press. 1999.
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