CB5: Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores en Física con un alto grado de autonomía.

CG2: Incrementar la capacidad de organización y planificación con el objeto de resolver con éxito el problema analizado.

CG4: Ser capaz de plantear y resolver problemas físicos obteniendo una descripción no sólo cualitativa sino también cuantitativa y con el grado de precisión que sea requerido del fenómeno físico en cuestión.

CG5: Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas.

CE3: Saber formular las relaciones funcionales y cuantitativas de la Física en lenguaje matemático y aplicar dichos conocimientos a la resolución explícita de problemas de particular interés.

CE5: Comprender y dominar el uso de los métodos matemáticos y numéricos más comúnmente utilizados.

CE8: Ser capaz de trabajar en un grupo interdisciplinario, de presentar mediante medios escritos y orales su propia investigación o resultados de búsqueda bibliográficos tanto a profesionales como a público en general.

TEMA 1. Modelización de datos y técnicas de Fourier

- Técnicas estadísticas básicas. Estadística Inferencial.

- Modelización de datos.

- Transformada de Fourier: Algoritmos DFT y FFT.

- Implementaciones prácticas.

TEMA 2. Métodos de simulación en Física

- Generación de números aleatorios y de funciones de distribución aleatorias.

- Métodos estocásticos. Integrales multidimensionales.

- Métodos de Monte Carlo.

- Dinámica molecular.

- Implementación de un código fuente de simulación de un problema físico.

TEMA 3. Ecuaciones en derivadas parciales

- Tipos de ecuaciones.

- Métodos numéricos de resolución.

- Ecuaciones de tipo elíptico: Ecuaciones de Laplace y Poisson.

- Ecuaciones de tipo hiperbólico: Ecuación de ondas.

- Ecuaciones de tipo parabólico: Ecuación de difusión.

- Implementaciones prácticas.

TEMA 4. Problemas de valores propios

- Autovalores de una matriz.

- Diagonalización de una matriz.

- Implementaciones prácticas.

- Librería LAPACK.

• Computational physics. J. M. Thijssen. Cambridge University Press, 1999. ISBN: 0521573041.
• Computational Physics. N. J. Giordano, H. Nakanishi. Prentice Hall, 2005. ISBN: 0131469908.
• Análisis numérico: las matemáticas del cálculo científico. D. Kincaid, V. Cheney. Ed. Addison-Wesley Iberoamericana, 1994. ISBN: 0201601303.
• Computational Physics: Problem solving with computers. R. H. Landau, M.J. Paez, C. C. Bordeianu. John Wiley VCH, 2007. ISBN: 9783527406265.

• Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery. Cambridge University Press, 2007. ISBN: 0521880688.
• http://www.netlib.org

Se valorará el grado de comprensión de las distintas técnicas numéricas, su correcta implementación en las aplicaciones desarrolladas, la claridad y versatilidad del código fuente y la precisión en los resultados obtenidos.

Para los estudiantes que no realicen la evaluación final la calificación será "No presentado".

Evaluación continua: en cada uno de los temas (ver apartado 5. Contenidos) se realizará una evaluación que podrá consistir en una o varias entregas de programas o en la realización de una prueba presencial en horario de clase.

Evaluación final: podrá consistir en la entrega de un trabajo o en una prueba de carácter presencial y consistirá en la resolución, en un tiempo limitado, de problemas basados en algunos de los métodos explicados a lo largo de la asignatura.

El peso de la evaluación continua es de un 60% de la nota final. El peso de la prueba final será de 40% de la nota final.

Para la adquisición de las competencias previstas se recomienda la asistencia y participación activa en las sesiones teóricas y prácticas.

La evaluación pretende medir el grado de adquisición de las competencias propias de la asignatura, las cuales aparecen reflejadas en el apartado 6.

Dicha evaluación tendrá una parte de evaluación continua que se basará en la realización de diversos ejercicios por parte de los estudiantes. La resolución de dichos ejercicios requerirá el desarrollo de un código fuente que haga uso de las técnicas numéricas explicadas en las sesiones teóricas. Esta fase de evaluación continua se extenderá durante el periodo de impartición de la asignatura.

Por último, se realizará una evaluación final. La nota final resultará de agregar las calificaciones de la evaluación continua y de la evaluación final, ambas debidamente ponderadas.

Para que la evaluación de la asignatura pueda considerarse superada la calificación alcanzada en la prueba final debe ser de como mínimo de un 30% de su nota máxima, todo ello sin perjuicio de la necesidad de alcanzar una nota final agregada de 5 sobre 10 para que la asignatura se pueda considerar aprobada.

Para la recuperación se llevará a cabo una evaluación final de similares características a la de la primera convocatoria. No hay posibilidad de recuperar ni mejorar la calificación obtenida en la evaluación continua. Las condiciones para superar la asignatura son las mismas que en la primera convocatoria.