Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2023_24

Asignatura

MODELIZACIÓN MATEMÁTICA I

Código

00717013

Enseñanza

0717 - GRADO INGENIERÍA DATOS INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Segundo

Primero

Idioma

Castellano

Prerrequisitos

Departamento

MATEMATICAS

Responsable

CARRIEGOS VIEIRA , MIGUEL

Correo-e

mcarv@unileon.es
amunc@unileon.es

Profesores/as

CARRIEGOS VIEIRA , MIGUEL

MUNOZ CASTANEDA , ANGEL LUIS

Web

http://

Descripción general

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	MATEMATICAS	GRANJA BARON , ANGEL
Secretario	MATEMATICAS	LOPEZ CABECEIRA , MONTSERRAT
Vocal	MATEMATICAS	PISABARRO MANTECA , MARIA JESUS

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	MATEMATICAS	GONZALEZ RODRíGUEZ , MANUEL FERNANDO
Secretario	MATEMATICAS	MAZCUñAN NAVARRO , EVA MARIA
Vocal	MATEMATICAS	RODRIGUEZ VALLADARES , ANA ISABEL

Competencias

Código
A18963	717CE1 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos propios de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando conocimientos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística, probabilidad y optimización.
B5800	0717CG1 Conocimiento de materias básicas científicas y técnicas que capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
B5806	0717CT1 Capacidad para el análisis, síntesis, resolución de problemas y la toma de decisiones.
B5807	0717CT2 Capacidad para la interpretación de resultados con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico y autocrítico.
B5808	0717CT3 Capacidad para comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta.
C2	CMECES2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
C4	CMECES4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
- Modeliza y resuelve algunos tipos de problemas en Ingeniería de Datos mediante el uso de ecuaciones diferenciales ordinarias.	A18963
- Reconoce y utiliza métodos basados en transformadas de Laplace para abordar y resolver problemas de Ingeniería de Datos.	A18963
- Reconoce y utiliza métodos basados en análisis de Fourier para abordar y resolver problemas de Ingeniería de Datos.	A18963
- Modeliza y resuelve algunos tipos de problemas en Ingeniería de Datos mediante el uso de ecuaciones diferenciales ordinarias.	A18963
- Aplica los conceptos y procedimientos matemáticos aprendidos tanto en la elaboración de argumentaciones correctas como para enfrentarse a situaciones que impliquen el uso de nuevos conocimientos y técnicas matemáticas, potenciando de esta manera su aprendizaje autónomo.	A18963	B5806 B5807 B5808
- Comunica de forma oral y/o escrita conocimentos, razonamientos y soluciones de problemas de modelización mediante lenguaje matemático.		B5800 B5806 B5807 B5808	C2 C4

Contenidos

Bloque	Tema
I. Ecuaciones Diferenciales	1. Ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden y aplicaciones de modelado. 2. Ecuaciones diferenciales lineales de orden superior y aplicaciones de modelado. 3. Introducción al tratamiento numérico de ecuaciones diferenciales.
II. Sistemas Diferenciales	4. Sistemas de ecuaciones diferenciales lineales y aplicaciones de modelado. 5. Transformada de Laplace. 6. Introducción al tratamiento cualitativo de sistemas de ecuaciones diferenciales.
III. Análisis de Fourier	7. Funciones de variable compleja. Derivación compleja y funciones holomorfas. 8. Integración en variable compleja. Residuos y series. 9. Series de Fourier.
IV. Ecuaciones en Derivadas Parciales	10. Ecuaciones en derivadas parciales y problemas de frontera. 11. La transformada integral. 12. Introducción al tratamiento numérico de ecuaciones en derivadas parciales.

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	30	30	60

Seminarios	4	6	10

Sesión Magistral	18	22	40

Pruebas mixtas	8	32	40

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	Clases prácticas en las que se resolverán ejercicios y problemas. Estos ejercicios pueden estar trabajados previamente por el estudiante.
Seminarios	Seminarios con metodología de aprendizaje basado en problemas y temática complementaria o avanzada en cuanto a los contenidos del curso
Sesión Magistral	Clases teóricas en formato usual de sesión magistral presentando los contenidos

Tutorías

Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria

Seminarios

Sesión Magistral

descripción

Tutorías individuales o en grupo previa solicitud al profesor. Se anunciarán en Moodle.

Evaluación

	descripción	calificación
Pruebas mixtas	Pruebas objetivas parciales y/o finales	al menos un 80% de la calificación
Otros	Actividades complementarias de evaluación continua	hasta un 20% de la calificación

Otros comentarios y segunda convocatoria

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica	L.V. Ahlfors, Análisis de variable compleja, Aguilar, J.A. Fernández Viña, Análisis Matemático III, Tecnos, Dennis G. Zill, Ecuaciones Diferenciales, Thomson, D.G. Zill, J.M. Dewar, Matemáticas Avanzadas para Ingeniería 2, McGraw-Hill, J. San Martín, V. Tomeo, I. Uña, Métodos Matemáticos II, Paraninfo,

Complementaria

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