- Info
Fichas de asignaturas 2015-16
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Código |
Nombre |
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| Asignatura |
40209028 |
MODELIZACIÓN MATEMÁTICA
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Créditos Teóricos |
0 |
| Título |
40209 |
GRADO EN MATEMÁTICAS |
Créditos Prácticos |
7.5 |
| Curso |
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3 |
Tipo |
Obligatoria |
| Créd. ECTS |
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6 |
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| Departamento |
C101 |
MATEMATICAS |
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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
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Nombre
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Apellido 1
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Apellido 2
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C.C.E.
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Coordinador
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| José Manuel |
Díaz |
Moreno |
Catedrático de Escuela Universitaria |
N |
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| Juan Carlos |
Díaz |
Moreno |
Profesor Titular Escuela Univ. |
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.
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Identificador
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Competencia
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Tipo
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| 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 |
BÁSICA |
| 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 |
BÁSICA |
| 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 |
BÁSICA |
| CB4 |
Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
BÁSICA |
| CB5 |
Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
BÁSICA |
| 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 |
Resultados Aprendizaje
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Identificador
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Resultado
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| 01 |
Modelizar problemas o fenómenos de la realidad, de las ciencias experimentales o de la industria que puedan resolverse o explicarse con técnicas matemáticas. |
| 02 |
Obtener, interpretar y contrastar los resultados matemáticos, en términos de propiedades del sistema real, en la ciencia experimental o el campo concreto que corresponda al fenómeno estudiado. |
| 03 |
Saber utilizar la computación científica en el proceso de análisis y resolución de los problemas |
| 04 |
Visulaizar gráficamente los resultados siempre que sea posible |
Actividades formativas
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Actividad
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Detalle
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Horas
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Grupo
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Competencias a desarrollar
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| 03. Prácticas de informática |
Todas las horas de la asignatura se dedicarán a
prácticas, 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. |
60 |
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| 11. Actividades formativas de tutorías |
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1 |
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| 12. Actividades de evaluación |
prácticas que el alumno debe entregar, algunos
controles y examen final de la asignatura |
8 |
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| 13. Otras actividades |
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81 |
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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
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Tarea/Actividades
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Medios, Técnicas e Instrumentos
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Evaluador/es
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Competencias a evaluar
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| 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
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Contenido
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Competencias relacionadas
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Resultados de aprendizaje relacionados
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1. El concepto de modelo matemático
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2. Extracción de información de bases de datos.
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3. Control difuso.
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4. Modelos unidimensionales en dinámica de poblaciones
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5. Introducción a los modelos discretos. El modelo logístico discreto.
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6. Modelos de interacción de especies
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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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Asignaturas
