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Sistemas Dinámicos y Complejidad
Código: 45559Créditos: 6
| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Modelling for Science and Engineering | OP | 1 |
Profesor/a de contacto
- Nombre :
- Jordi Villadelprat Yague
- Correo electrónico :
- jordi.villadelprat@uab.cat
Equipo docente
- Angel Calsina Ballesta
- Daniel Campos Moreno
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
El alumno debe poseer competencias matemáticas a nivel de grado en una titulación científica.
Objetivos
El objetivo del curso es desarrollar la capacidad del alumnado para analizar sistemáticamente modelos dinámicos deterministas no lineales y elaborar modelos matemáticos de sistemas reales.
Resultados de aprendizaje
- CA09 (Idear modelos basados en sistemas dinámicos y en sistemas complejos para la resolución de problemas prácticos concretos) Idear modelos basados en sistemas dinámicos y en sistemas complejos para la resolución de problemas prácticos concretos
- CA10 (Comunicar a un público experto los resultados obtenidos del análisis de modelos basados en sistemas dinámicos y complejos incorporando criterios éticos, de sostenibilidad y de igualdad de género) Comunicar a un público experto los resultados obtenidos del análisis de modelos basados en sistemas dinámicos y complejos incorporando criterios éticos, de sostenibilidad y de igualdad de género
- CA11 (Evaluar, a través de métricas y herramientas matemáticas específicas, el nivel de complejidad que contiene un conjunto de datos obtenidos mediante experimentación y/u observaciones) Evaluar, a través de métricas y herramientas matemáticas específicas, el nivel de complejidad que contiene un conjunto de datos obtenidos mediante experimentación y/u observaciones
- KA09 (Reconocer las técnicas de análisis principales para el estudio de los sistemas dinámicos, así como el ámbito teórico de aplicación de cada una de ellas) Reconocer las técnicas de análisis principales para el estudio de los sistemas dinámicos, así como el ámbito teórico de aplicación de cada una de ellas
- KA10 (Reconocer los distintos criterios que se pueden utilizar para cuantificar y/o medir la complejidad de un sistema) Reconocer los distintos criterios que se pueden utilizar para cuantificar y/o medir la complejidad de un sistema
- SA09 (Formular sistemas dinámicos y modelos complejos capaces de capturar características dinámicas esenciales de aplicaciones concretas) Formular sistemas dinámicos y modelos complejos capaces de capturar características dinámicas esenciales de aplicaciones concretas
- SA10 (Resolver, bien de manera analítica o computacional, modelos dinámicos complejos utilizando las herramientas matemáticas adecuadas para cada situación) Resolver, bien de manera analítica o computacional, modelos dinámicos complejos utilizando las herramientas matemáticas adecuadas para cada situación
- SA11 (Implementar herramientas y metodologías para estudiar comportamientos emergentes en modelos de referencia en el ámbito de los sistemas complejos) Implementar herramientas y metodologías para estudiar comportamientos emergentes en modelos de referencia en el ámbito de los sistemas complejos
Contenidos
1. Introducción a los sistemas dinámicos
Tipos y propiedades características. Conceptos relacionados.
2. Sistemas dinámicos discretos en una dimensión
Estudio gráfico y analítico. Puntos fijos. Estabilidad lineal. Bifurcaciones. La aplicación logística.
3. Sistemas dinámicos en dos dimensiones
Clasificación de sistemas lineales. Retrato de fase. Ciclos límite. Bifurcaciones. Modelos biológicos.
4. Comportamiento dinámico caótico
Caos determinista. Definición. Ejemplos.
5. Ecuaciones en derivadas parciales de primer orden cuasillineales
El modelo de flujo de tráfico. Ondas de choque. Ecuaciones de reacción-difusión. Morfogénesis.
6. Complejidad
Sistemas con nueva topología organizada. Elementos básicos de los sistemas complejos. Comportamientos emergentes. Casos de ejemplo. Medidas de complejidad.
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Problemas y proyectos | 30 | 1,2 | CA09, CA10, CA11, KA09, KA10, SA09, SA10, SA11 |
| Clases de teoria y problemas | 48 | 1,92 | CA09, CA10, CA11, KA09, KA10, SA09, SA10, SA11 |
| Estudio personal | 66 | 2,64 | CA09, CA11, KA09, KA10, SA09, SA10, SA11 |
La metodología se basa en clases magistrales que incluyen algunos ejercicios prácticos, tanto escritos como a nivel computacional. Algunos de los ejercicios serán resueltos y entregados periódicamente por el estudiantado a través del Campus Virtual. Posteriormente, cualquier duda relacionada con ellos se discutirá en clase.
Nota: Se reservarán 15 minutos de una clase, dentro del calendario establecido por el centro o la titulación, para que el alumnado complete las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de la asignatura/módulo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Exámen | 70% | 6 | 0,24 | CA09, CA11, KA09, KA10, SA09, SA10 |
| Proyectos y ejercicios resueltos | 30% | 0 | 0 | CA09, CA10, CA11, KA09, KA10, SA09, SA10, SA11 |
Evaluación continua
Las calificaciones se obtendrán a partir de:
- Entregas de problemas resueltos, simulaciones, informes y presentaciones, que tendrán un peso total del 30% en la nota final.
- Exámenes escritos, con un peso del 70% de la nota final.
Para aprobar la asignatura, la media ponderada de ambas calificaciones debe ser superior a 5 (sobre 10).
Evaluación única
El alumno que haya optado por la modalidad de evaluación única deberá realizar una prueba final, que consistirá en un examen escrito con resolución de problemas y alguna cuestión teórica. Una vez finalizado, deberá entregar todos los ejercicios e informes de los trabajos realizados. La calificación final y el umbral para aprobar la asignatura serán los mismos que en la evaluación continua.
Para ambos tipos de evaluación (continua y única), si la nota final no alcanza el 5, el alumno tendrá una segunda oportunidad para superar la asignatura mediante un examen de recuperación (que contará un 70%) y la presentación de los ejercicios e informes de los trabajos realizados (que contará un 30%).
NOTA: En esta asignatura no se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en ninguna de sus fases. Cualquier trabajo que incluya fragmentos generados con IA será considerado una falta de honestidad académica y puede comportar una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos de gravedad.
Bibliografía
- S.H. Strogatz. Nonlinear Dynamics and Chaos. Second Edition. Perseus Books, Westview Press, Boulder, 2014.
- R.V. Solé y S.C. Manrubia, Orden y caos en sistemas complejos, ediciones UPC, Barcelona, 2001.
- S.H. Strogatz. SYNC. Rythms of nature, rythms of ourselves, Penguin, 2004.
- S. Parker , Leon O. Chua. Practical Numerical Algorithms for Chaotic Systems (1989).
- B.C. Goodwin, How the Leopard Changed Its Spots: Evolution of Complexity. Prentice Hall, 1994.
− Hanski, I. Metapopulation Ecology Oxford University Press. 1999.
− J.D. Murray. Mathematical Biology I: An introduction. Interdisciplinary Applied Mathematics 2002
− W. A. Strauss, Partial Differential Equations: An Introduction, John Wiley & Sons, 1992.
− K. Kaneko. Theory and Applications of Coupled Map Lattices (Nonlinear Science: Theory and Applications) 1st Edition, 1993
− A. Ilachinski. Cellular Automata: A Discrete Universe, 2001
− U. Dieckmann, R. Law, J.A.J. Metz. The Geometry of Ecological Interactions: Simplifying Spatial Complexity: 1 (Cambridge Studies in Adaptive Dynamics, Series Number 1), 2000
- R. Clark Robinson, An introduction to Dynamical Systems: Continuous and Discrete, Pure and Applied undergraduate texts, American Mathematical Society, 2012
- Robert L. Devaney, An introduction to Chaotic Dynamical Systems, Westview Press, 2003
- Stefan Thurner, Peter Klimek, Rudolf Hanel, Introduction to the Theory of Complex Systems, Oxford University Press, 2018
- Introduction to Complexity (online). Complexity Explorer, Santa Fe (https://www.complexityexplorer.org/courses/185-introduction-to-complexity#gsc.tab=0)
Software
No hay sofware específico en la asignatura.
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Tipo de docencia | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (TEm) Teoría (máster) | 1 | Inglés | primer cuatrimestre | manaña-mixto |