Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 102 Horas de Tutorías: 6 Clase Expositiva: 18 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Matemática Aplicada, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Matemática Aplicada, Área externa M.U en Matemática Industrial
Centro Facultad de Matemáticas
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
1.-Conocer los fenómenos básicos del electromagnetismo y sus modelos físico-matemáticos.
2.-Resolver casos particulares con técnicas analíticas de forma exacta o bajo aproximaciones físico-matemáticas adecuadas.
3.-Formular matemáticamente problemas, con vistas a su resolución numérica.
1.- Requisitos matemáticos: teoría de campos, distribuciones y espacios funcionales.
2.- Conceptos generales sobre ondas. Ejemplos.
3.- Ecuaciones de Maxwell en el vacío.
4.- Ecuaciones de Maxwell en regiones materiales.
5.- Electrostática.
6.- Corriente eléctrica continua.
7.- Magnetostática.
8.- Aproximación cuasi-estática. Régimen harmónico. Inducción electromagnética. Corrientes de Foucault.
9.- Ecuación de onda en espacio libre y campo radiado.
10.- Diagrama de radiación y parámetros de una antena.
11.- Introducción al estudio de antenas lineales y antenas de apertura.
1. A. Bermúdez, D. Gómez, P. Salgado, Mathematical Models and Numerical Simulation in Electromagnetism. UNITEXT, Vol. 74. Springer. 2014
• A. Bossavit, Computational Electromagnetism. Variational Formulations.Complementarity, Edge Elements. Academic Press. San Diego, CA, 1998.
2. M. Cessenat, Mathematical Methods in Electromagnetism. World Scientific. 1996.
3. T. A. Johnk, Engineering Electromagnetic Fields and Waves, Springer, 2001.
4. P. Monk, Finite Element Methods for Maxwell’s Equations, Clarendon Press. Oxford. 2003.
5. J. C. Nédélec, Acoustic and Electromagnetic Equations, Springer, 2001.
6. D. Popovic, Introductory Engineering Electromagnetics. Addison Wesley, 1971.
7. B. Reece and T. W. Preston, Finite Elements Methods in Electrical Power Engineering, Oxford University Press, Oxford, 2000.
8. P. P. Silvester and R. L. Ferrari, Finite Elements for Electrical Engineers, Cambridge University Press, Cambridge, 1996.
9. C.A. Balanis, Antenna Theory: Analysis and Design, John Wiley and Sons, 4ª ed. 2016.
10. W. L. Stutzman, G. A. Thiele, Antenna Theory and Design, John Wiley and Sons, 3ª ed. 2013.
CG1: Poseer 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, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial.
CG2: Saber aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios, incluyendo la capacidad de integrarse en equipos multidisciplinares de I+D+i en el entorno empresarial.
CG4: Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CG5: Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado.
Específicas:
CE1: Alcanzar un conocimiento básico en un área de Ingeniería/Ciencias Aplicadas, como punto de partida para un adecuado modelado matemático, tanto en contextos bien establecidos como en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares.
CE2: Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos previamente establecidos.
CE5: Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería
De la especialidad de "modelización":
CM1: Ser capaz de extraer, empleando diferentes técnicas analíticas, información tanto cualitativa como cuantitativa de los modelos.
Metodologías docentes Competencias vinculadas
Clases expositivas CG1-CG2-CG3-CG4-CG5 CE1-CE2-CE3 CM1
Resolución de ejercicios CG1-CG2-CG3-CG4-CG5 CE1-CE2-CE3 CM1
1.-Planificación de los contenidos de cada clase.
2.-Entrega de material docente en pdf
3.-Explicación en encerado electrónico (lección magistral).
4.-Resolución de ejercicios
5.-Uso de recursos telemáticos para actividades complementarias
Se usará el Campus Virtual de la USC.
-Se propondrán ejercicios y prácticas que serán presentados y evaluados contribuyendo al 30% de la cualificación.
-Se realizará también un examen a todos los estudiantes que supondrá el restante 70% de la calificación final.
Actividades de evaluación Competencias a evaluar
Ejercicios y prácticas CG1-CG2-CG3-CG4-CG5 CE1-CE2-CE3 CM1
Examen CG1-CG2-CG3-CG4-CG5 CE1-CE2-CE3 CM1
Horas presenciales: teóricas: 32; prácticas: 10.
- Horas non presenciales de trabajo del alumno: 73.
- Horas de evaluación: 5.
Volumen total de trabajo: 32+10+73+5 = 120 horas.
Horas presenciales: teóricas: 32; prácticas: 10.
- Horas non presenciales de trabajo del alumno: 73.
- Horas de evaluación: 5.
Volumen total de trabajo: 32+10+73+5 = 120 horas.
Plan de contingencia para la adaptación de esta guía al documento Bases para o desenvolvemento dunha docencia presencial segura no curso 2020-2021, aprobado por el Consello de Goberno de la USC en sesión ordinaria celebrada el día 19 de junio de 2020.
1. La metodología de la enseñanza y el sistema de evaluación descritos anteriormente corresponderían al Escenario 1: normalidad adaptada (sin restricciones a la presencialidad física) del documento de la USC titulado Directrices para o desenvolvemento dunha docencia presencial segura.
2. Si el escenario fuese el Escenario 2: distanciamiento (restricciones parciales a la presencialidad física), ambos epígrafes deberán adaptarse a dichas Directrices: tanto las clases expositivas como las interactivas se impartirán preferentemente desde el aula. También se podrán llevar a cabo de manera virtual, en función de las circunstancias. Las tutorías serán de carácter telemático.
El sistema de evaluación no cambiaría a excepción del examen final que tendría que realizarse telemáticamente empleando el Campus Virtual y la plataforma Teams.
3. Si el escenario fuese el Escenario 3 tanto la docencia expositiva como la interactiva serán completamente de carácter telemático con mecanismos síncronos, a través de la aplicación Microsoft Teams. La programación de tutorías será por vía telemática.
El sistema de evaluación no cambiaría a excepción del examen final que tendría que realizarse telemáticamente empleando el Campus Virtual y la plataforma Teams.
Alfredo Bermudez De Castro Lopez-Varela
Coordinador/a- Departamento
- Matemática Aplicada
- Área
- Matemática Aplicada
- Teléfono
- 881813192
- Correo electrónico
- alfredo.bermudez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Emérito LOU
| Jueves | |||
|---|---|---|---|
| 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula de informática 5 |