Interpretar la naturaleza matemática de muchos problemas de interés en ciencias experimentales, en particular la Química, para poderlos abordar mediante tratamientos aproximados (numéricos y estadísticos).
Comprender la especial característica de estos tratamientos en contraposición a los desarrollos exactos y, por tanto, del importante papel que juega la estimación de errores en los distintos contextos estudiados.
Entender la aplicación de los diferentes métodos presentados para poder resolver problemas concretos utilizando materiales de consulta. Se excluye así la memorización de fórmulas.
Saber analizar los datos experimentales y obtener resultados a partir de los mismos.
Conocimientos prácticos particulares (destrezas):
Por lo que respecta al Cálculo Numérico:
Conocer y saber aplicar diferentes métodos numéricos para resolver problemas de manera aproximada.
Obtener respuestas significativas a operaciones complicadas del cálculo matemático (interpolaciones, estimación de derivadas y de integrales definidas).
Conocer y saber aplicar diferentes métodos numéricos para resolver problemas elementales de naturaleza lineal y no lineal (ecuaciones, sistemas, diagonalizaciones, etc.).
Resolver numéricamente ecuaciones diferenciales que determinan la evolución determinista de sistemas químicos.
Adquirir unos rudimentos de programación estructurada a través de ejemplos empleando los lenguajes C y Python 3.
Comprensión de los fundamentos de los métodos numéricos de cálculo que en la actualidad son ubicuos en la ciencia.
Por lo que respecta a la Estadística Aplicada:
Expresar correctamente las magnitudes y resultados obtenidos en el laboratorio (unidades y error).
Conocer las ideas principales sobre los diferentes tipos de errores que inevitablemente afectan a los procesos de medida experimental.
Conocer las ideas principales sobre los diferentes tipos de errores que inevitablemente afectan a los procesos de medida experimental, y saber cómo calcularlos y combinarlos para obtener la estimación final de un error total de medida, tanto si los errores parciales proceden de una operación directa como indirecta.
Conocer el lenguaje básico de la Estadística y saber aplicar sus conceptos básicos.
Adquirir una base teórica mínima acerca de Inferencia estadística.
Formular y verificar hipótesis estadísticas.
Saber aplicar métodos básicos en cuanto a la bondad de los ajustes y los criterios para decisiones.
Saber describir conjuntos de resultados experimentales mediante el conocimiento y aplicación de los correspondientes análisis de regresión (lineal y no lineal) y de la varianza, etc.
Conocer y saber aplicar a un nivel elemental técnicas de simulación y de validación (máxima verosimilitud, etc).
