Física computacional avanzada

El objetivo de esta materia es que el alumno adquiera las competencias
avanzadas en el campo de la física computacional que no se adquieren en el
grado y que le van a resultar necesarias para resolver problemas complejos en
distintas ramas de la física, tanto teórica como experimental, como son:

- El conocimiento de los sistemas operativos y los lenguajes y técnicas de
programación de uso común en física.

- La destreza para la resolución mediante métodos numéricos de ecuaciones
diferenciales e integrales, problemas algebraicos y problemas de minimización
y optimización.

- La capacidad de diseñar modelos físicos mediante simulación en el ordenador.

- La competencia en el manejo de aplicaciones informáticas para tratar
problemas de física mediante el cálculo simbólico y el uso de técnicas
matemáticas y gráficas avanzadas.

- Nociones básicas de UNIX. Introducción a los lenguajes de programación.
Lenguajes compilados e interpretados. Programación en Python. Técnicas
avanzadas de programación: Programación orientada a objetos y programación
funcional. Programación en C++.

- Métodos numéricos. Resolución de EDO y EDP. Métodos de diferencias y
elementos finitos. Métodos espectrales.

- Métodos de simulación. Problemas clásicos de simulación: Modelo de Ising,
percolación. Métodos de Monte-Carlo. Números aleatorios y
pseudoaleatorios. Generación de distribuciones de probabilidad.

- Metodos estadisticos avanzados. Metodos multivariables. Analisis de
componentes principales. Analisis de discriminantes. Analisis de
Fischer. Analisis de Factores. Redes neuronales.

- Cálculo simbólico: Introducción. SimPy. Resolución de problemas de álgebra
lineal. Resolución y representación de ecuaciones diferenciales en derivadas
parciales. Resolución de ecuaciones integro-diferenciales directa y por el
método de los momentos.

- M. Lutz, Learning Python, O'Reilly 2009.

- http://sympy.org/es/index.html

- B. Stroustrup, El lenguaje de programación C++, Addison-Wesley, 2009.

- S. Wolfram, Mathematica: a system for doing mathematics by computer,
Addison-Wesley 1993.

- E. Weinstein: Wolfram Mathworld, http://mathworld.wolfram.com

- W.H. Press et al., Numerical recipes: the art of scientific computing,
Cambridge University Press, 2007.

- W. Cheney y D. Kincaid, Numerical mathematics and computing, T. Brooks/Cole,
2007

- D. W. Heermann, Computer Simulation Methods in Theoretical Physics, Springer
1990.

- T. Pang, An introduction to computational physics, Cambridge 2006.

- M.M. Woolfson, G.J. Pert, An Introduction to Computer Simulation, Oxford
1999.

- H. Gould, J. Tobochnik, W. Christian, An introduction to computer
simulation methods. Applications to physical systems, Addison-Wesley.

- M.A. Kalos, P.A. Whitlock, Monte Carlo methods, Wiley, 2008

- I.T. Jolliffe, Principal Component Analysis, second edition, Springer 2002.

- F. Husson, S. Le, J. Pages, Exploratory Multivariate Analysis by Example
Using R, Chapman & Hall 2010.

- T. Hastie et al., The elements of statistical learning, Springer 2008.

BÁSICAS Y GENERALES

CG01 - Adquirir la capacidad de realizar trabajos de investigación en equipo.

CG02 - Tener capacidad de análisis y de síntesis.

CG03 - Adquirir la capacidad para redactar textos, arículos o informes científicos conforme a los estándares de publicación.

CG04 - Familiarizarse con las distintas modalidades usadas para la difusión de resultados y divulgación de conocimientos en reuniones científicas.

CG05 - Aplicar los conocimientos a la resolución de problemas complejos.

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

TRANSVERSALES

CT01 - Capacidad para interpretar textos, documentación, informes y artículos académicos en inglés, idioma científico por excelencia.

CT02 - Desarrollar la capacidad para la toma de decisiones responsables en situaciones complejas y/o responsables.

ESPECÍFICAS

CE01 - Conocer los sistemas operativos y lenguajes de programación relevantes en física.

CE02 - Resolver problemas algebraicos, de resolución de ecuaciones y de optimización mediante métodos numéricos.

CE03 - Modelar y simular fenómenos físicos complejos por ordenador.

CE04 - Manejar aplicaciones informáticas de cálculo simbólico.

CE05 - Adquirir una formación avanzada orientada a la especialización investigadora y académica, que le permitirá adquirir los conocimientos necesarios para acceder al doctorado.

La materia tendrá un carácter fundamentalmente práctico y aplicado. Habrá un
número reducido de sesiones expositivas teóricas para introducir los métodos
que se van a utilizar. El resto del trabajo presencial serán sesiones de
prácticas con ordenador en una aula de informática, donde se propondrán al
alumno trabajos de programación, cálculo y simulación aplicados a distintos
problemas de la física. Se propondrán trabajos específicos que podrán estar
relacionados con otras materias del máster que el alumno esté cursando. El
trabajo en las aulas se complementará con sesiones de tutoría y de trabajo
personal del alumno.

La evaluación de la materia consistirá básicamente en la evaluación continua
teniendo en cuenta los aspectos siguientes.

- Es obligatorio asistir a las clases y realizar
las prácticas que se fijen cada curso.

- Se propondrán trabajos específicos donde el alumno pondrá en práctica los
métodos y técnicas aprendidos a algún problema concreto de física, que puede
estar relacionado con las otras materias del máster que el alumno esté
cursando o tenga intención de cursar.

Actividad evaluable

Asistencia a las clases y realización de las prácticas 60%
Presentación de trabajos o proyectos específicos 40%

Excepcionalmente, para aquellos alumnos que no opten por la evaluación
continua, se podrá realizar un examen final de la materia, siempre que realizaran todas las practicas propuestas durante las sesiones interactivas.

Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación a lo recogido en el “Reglamento de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones”:

"Artículo 16. Realización fraudulenta de ejercicios o pruebas.

La realización fraudulenta de cualquier ejercicio o prueba requerida en la evaluación de una asignatura implicará la calificación de reprobado en la convocatoria correspondiente, independientemente del proceso disciplinario que se pueda seguir contra el alumno infractor. Se considera fraudulento, entre otras cosas, la realización de trabajos plagiados u obtenidos de fuentes accesibles al público sin reelaboración o reinterpretación y sin citaciones a los autores y las fuentes.”

Docencia teórica: 10 horas (presencialidad del 100%)
Docencia práctica de laboratorio: 80 horas (presencialidad del 100%)
Tutorización individual del alumno: 2 horas
Trabajo personal del alumno y otras actividades: 58 horas

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