Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2025-26

Asignatura optativa del itinerario 2 del máster: cálculo y modelización en ciencias experimentales.

Esta asignatura introduce al alumnado en las teoría y técnicas de modelización cuántica, partiendo de los conocimientos adquiridos en las asignaturas obligatorias del máster y en los conocimientos acumulados previamente.

 

 

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)

 

· Conocer las técnicas específicas de modelización atomística en física y química.
· Aprender a utilizar distintas herramientas y software específico para modelos electrónicos.
· Saber elegir la aproximación adecuada en cada caso concreto.

· Conocer las técnicas específicas de modelización atomística en física y química.

· Aprender a utilizar distintas herramientas y software específico para modelos electrónicos.

· Saber elegir la aproximación adecuada en cada caso concreto.

 

 

 

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

No data

 

 

General

Code: 49241
Lecturer responsible:
Sancho García, Juan Carlos
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,00
Practical credits: 1,40
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: Physical Chemistry
    Area: PHYSICAL CHEMISTRY
    Theoretical credits: 0,5
    Practical credits: 0,7
  • Dept: Physics
    Area: CONDENSED MATTER PHYSICS
    Theoretical credits: 0,5
    Practical credits: 0,7
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught