Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2025-26

 

La física modelización de sistemas físicos consiste en el estudio y la implementación de métodos numéricos para resolver problemas en física. Es probablemente una de las áreas de la física más recientes y a menudo se considera como una disciplina intermedia entre la física experimental y la física teórica. En general, todas las materias en el ámbito de la llamada "física computacional" combinan conocimientos de informática y matemáticas para su aplicación en problemas físicos. Por tanto esta asignatura permitirá al alumno poner en práctica muchos de los conocimientos adquiridos durante los cursos anteriores.

 

 

Course competencies (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2025-26

Transversal Competences

  • CT1 : Desarrollar habilidades para el trabajo en equipo, ya sea en equipos con personal de la misma disciplina o equipos multidisciplinares (incluyendo profesionales de formación técnica, social o científica)
  • CT2 : Adoptar el método científico en el planteamiento y realización de trabajos diversos tanto a nivel académico como profesional, y de adoptar procedimientos basados en criterios de calidad y sostenibilidad en la actividad profesional
  • CT3 : Desarrollar habilidades, estrategias y técnicas para la interacción, el trabajo colaborativo y la transferencia del conocimiento y conclusiones obtenidas, tanto a profesionales de sectores afines como a público no especializado

 

General Competences

  • CG1 : Adquirir conocimientos teóricos y prácticos avanzados en cálculo numérico, modelización matemática, estadística y tratamiento de datos
  • CG2 : Comprender, analizar, evaluar y seleccionar teorías científicas adecuadas y metodologías precisas para formular modelos matemáticos avanzados
  • CG3 : Aprender a simular cualquier tipo de proceso científico si se proporciona un modelo matemático del mismo
  • CG4 : Desarrollar habilidades, estrategias, herramientas y técnicas de aprendizaje en matemáticas avanzadas adecuadas a la simulación de procesos y sistemas en ciencias experimentales

 

Specific Competences

  • CE1 : Conocer y usar el software específico de cálculo científico apropiado para matemáticas y ciencias experimentales
  • CE2 : Resolver, mediante el empleo de técnicas de cálculo científico, problemas propios de matemáticas y ciencias experimentales planificando su resolución en función de tiempos y recursos disponibles
  • CE4 : Aprender herramientas matemáticas avanzadas en el ámbito del cálculo científico
  • CE6 : Aplicar herramientas de cálculo científico avanzado a la modelización y simulación de casos concretos de investigación en ciencias experimentales
  • CE7 : Utilizar las aproximaciones macroscópica y microscópica en el modelado de sistemas naturales

 

Basic Competences

  • 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
  • CB6 : Possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and/or application of ideas, often in a research context
  • CB7 : That students know how to apply the knowledge acquired and their ability to solve problems in new or little-known environments within broader (or multidisciplinary) contexts related to their area of ¿¿study
  • CB8 : Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
  • CB9 : Students are able to communicate their conclusions and the ultimate knowledge and rationale behind them to specialist and non-specialist audiences in a clear and unambiguous way.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

 

· Saber plantear modelos matemáticos para la modelización de fenómenos físicos en distintas escalas
· Entender las distintas aproximaciones y su rango de aplicabilidad
· Conocer las herramientas más utilizadas en distintos ámbitos.

· Saber plantear modelos matemáticos para la modelización de fenómenos físicos en distintas escalas

· Entender las distintas aproximaciones y su rango de aplicabilidad

· Conocer las herramientas más utilizadas en distintos ámbitos.

 

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2025-26

No data

 

 

General

Code: 49240
Lecturer responsible:
Pons Botella, José Antonio
Credits ECTS: 9,00
Theoretical credits: 1,80
Practical credits: 1,80
Distance-base hours: 5,40

Departments involved

  • Dept: Physical Chemistry
    Area: PHYSICAL CHEMISTRY
    Theoretical credits: 0,6
    Practical credits: 0,6
  • Dept: Physics
    Area: APPLIED PHYSICS
    Theoretical credits: 0,6
    Practical credits: 0,6
  • Dept: Physics
    Area: FISICA DE LA TERRA
    Theoretical credits: 0,6
    Practical credits: 0,6
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught