TECNICAS INFORMATICAS EN FISICA
GRADO EN FISICA
Curso 2024/2025
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 29-05-24 8:56)- Código
- 100804
- Plan
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- BÁSICA
- Curso
- 1
- Periodicidad
- Primer Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- INGENIERÍA DE SISTEMAS Y AUTOMÁTICA
- Departamento
- Informática y Automática
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- María Belén Pérez Lancho
- Grupo/s
- Todos
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Ingeniería de Sistemas y Automática
- Despacho
- F3001 Edificio Ciencias
- Horario de tutorías
- Previa cita por correo electrónico
- URL Web
- http://diaweb.usal.es/diaweb/personas/lancho
- lancho@usal.es
- Teléfono
- 923 294500, ext. 6094
- Profesor/Profesora
- Álvaro Lozano Murciego
- Grupo/s
- Todos
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Lenguajes y Sistemas Informáticos
- Despacho
- F2400 – Edificio Ciencias, frente a Aula Magna II
- Horario de tutorías
- Solicitar por correo electrónico
- URL Web
- https://esalab.es/esalab-miembro/alvaro-lozano-murciego/
- loza@usal.es
- Teléfono
- 923294500 Ext. 6072
- Profesor/Profesora
- María Navarro Cáceres
- Grupo/s
- Todos
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artific.
- Despacho
- D4104 (ático módulo D)
- Horario de tutorías
- Solicitar por correo electrónico
- URL Web
- http://diaweb.usal.es/diaweb/personas/marianavarro
- maria90@usal.es
- Teléfono
- +34923294500 ext. 6070
2. Recomendaciones previas
ASIGNATURAS QUE CONTINÚAN EL TEMARIO:
- Métodos numéricos
- Física Computacional
ASIGNATURAS QUE SE RECOMIENDA CURSAR SIMULTÁNEAMENTE:
- Todas las del primer cuatrimestre de primer curso
CONOCIMIENTOS PREVIOS:
- No se requieren conocimientos previos de informática, aunque resultará de ayuda haber cursado en el bachillerato alguna asignatura de perfil tecnológico o de programación.
3. Objetivos
- Conocer los sistemas de representación de la información y los conceptos fundamentales necesarios para comprender cómo almacenan y procesan dicha información los sistemas informáticos
- Aprender a usar herramientas informáticas en el contexto de las matemáticas y la física
- Aprender a programar en un lenguaje relevante para el cálculo científico.
- Desarrollar la capacidad de formalizar algoritmos o de modelar problemas físicos sencillos para implementarlos en un lenguaje de programación.
- Desarrollar la capacidad de leer y analizar programas con el fin de identificar el problema que resuelven o de detectar posibles errores, y ser capaz de realizar modificaciones para adaptarlos a la resolución de otros problemas similares.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Básicas / Generales | Conocimientos.
CB-5: Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores en Física con un alto grado de autonomía
CG-2: Incrementar la capacidad de organización y planificación con el objeto de resolver con éxito el problema analizado.
CG-5: Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas.
Específicas | Habilidades.
CE-3: Saber formular las relaciones funcionales y cuantitativas de la Física en lenguaje matemático y aplicar dichos conocimientos a la resolución explícita de problemas.
5. Contenidos
Teoría.
Tema 1: Introducción y conceptos generales
- Unidades funcionales del ordenador
- Representación de la información
- Sistemas operativos y lenguajes de programación
Tema 2: Programación
- Elementos básicos de un lenguaje de programación
- Tipos y estructuras de datos
- Representación de algoritmos: pseudocódigo y diagramas
- Control de flujo de ejecución
- Subprogramas y funciones
Práctica.
Parte 1: Entorno de programación Matlab (Scilab)
- Instrucciones.
- Vectores y matrices
- Ficheros. Gráficos. Sentencias de control de flujo
- Funciones
- Resolución de problemas de matemáticas y física
Parte 2: Otros entornos de programación (Python)
- Conceptos básicos y sintaxis del lenguaje
- Estructuras de datos
- Sentencias de control de flujo
- Funciones
- Instalación de bibliotecas externas con gestores de paquetes
- Cálculo vectorial, matricial y representación gráfica: Numpy, Pandas y Matplotlib
- Resolución de problemas orientados a matemáticas y física
6. Metodologías Docentes
Clases magistrales de teoría: Estas clases se impartirán en un aula ordinaria a la totalidad del grupo. En ellas se expondrá el contenido teórico de los temas y se explicarán las aplicaciones prácticas de los conceptos estudiados. Podrán incluir la resolución de algún caso práctico. Se indicará a los alumnos que lean la documentación proporcionada previamente a la impartición de la clase para mejorar su capacidad de asimilación de los conceptos.
Clases de prácticas con ordenador: Se propondrá a los alumnos la resolución de problemas concretos, que deberán resolver haciendo uso de los conocimientos estudiados en las clases magistrales de teoría. Las clases prácticas se realizarán en aula de informática.
Entrega de tareas: El profesor ocasionalmente propondrá la realización de tareas que deberán entregarse a través de la plataforma Studium. Podrán plantearse tareas para resolución individual o bien para trabajar en grupo durante una sesión de prácticas, con el fin de fomentar el análisis crítico, el intercambio de ideas y la colaboración entre los estudiantes.
Foros de discusión: Haciendo uso de la plataforma Studium, se activarán una serie de foros en los que se planteará la discusión sobre las posibles soluciones de un problema concreto. Los problemas podrán ser planteados por el profesor o por los propios alumnos.
7. Distribución de las Metodologías Docentes
Previsión de distribución de las metodologías docentes (Fecha: 29-05-24)8. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
- Jiménez Castellanos, Juan (2020); Laboratorio de computación científica; Recursos Educativos UCM; https://hdl.handle.net/20.500.14352/36880
- Prieto, A. Lloris, A. y Torres, J. (2006). Introducción a la Informática. McGraw-Hill.
- Moler, C.; Experiments with Matlab (2011). En http://www.mathworks.com/moler
- Lee, Kent D. (2014). Python Programming Fundamentals. Springer London.
- Moruzzi, G. (2020). Essential Python for the Physicist. Springer International Publishing.
- Barry, P. (2016). Head first Python: A brain-friendly guide. O'Reilly Media, Inc.
- Matthes, E. (2019). Python crash course: A hands-on, project-based introduction to programming.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
- Recursos software USAL (Licencia de Antivirus, Microsoft Office 365, Matlab, etc.) https://sicpd.usal.es/display/LAZ/Software
- Matlab: http://www.mathworks.es
- Scilab: https://www.scilab.org/
- Python: https://www.python.org/
- Anaconda: https://www.anaconda.com/
9. Evaluación
Criterios de evaluación.
Como criterio general se considerará que las actividades de evaluación continua suponen un 30% de la calificación de la asignatura y el examen final el 70% del total.
Para aprobar la asignatura será necesario obtener al menos 3 puntos sobre 10 en la evaluación continua y 4 puntos sobre 10 en la prueba final.
Con la suma ponderada de las calificaciones el estudiante deberá alcanzar como mínimo los 5 puntos sobre 10.
Los estudiantes que no asistan al examen final tendrán en acta la calificación de No presentado independientemente de su participación en las actividades de evaluación continua.
Al principio de curso se realizará una descripción detallada de estos criterios y se hará pública a través de la web de la asignatura.
Sistemas de evaluación.
La evaluación continua incluirá la realización de alguna prueba escrita durante la sesión de teoría y/o la revisión o entrega de tareas o ejercicios propuestos en las clases de prácticas. Si los profesores lo estiman oportuno podrán requerirse la defensa individualizada de alguna de las tareas entregadas o la realización de un ejercicio práctico complementario.
La prueba final será escrita y podrá contener una parte de preguntas tipo test de carácter aplicado y/o ejercicios para desarrollar.
Recomendaciones para la evaluación.
Se valorará el aprendizaje continuado y la adquisición final de las destrezas para el diseño de programas y el uso de los lenguajes de programación.
Las actividades de evaluación continua no serán recuperables salvo en casos justificados o situaciones especiales previamente acordadas con los profesores al inicio de la asignatura. En esos casos, si no se hubiera cubierto la puntuación mínima requerida en la evaluación continua, se deberá superar un examen práctico adicional al examen escrito.