La asignatura métodos de análisis no lineal en la ingeniería forma parte de las materias impartidas por el departamento de Matemática Aplicada en el máster. La asignatura busca dotar al alumno de unos conocimientos básicos sobre sistemas dinámicos no lineales. Dichos sistemas son utilizados para modelar multitud de fenómenos que el alumno encontrará a lo largo del máster por lo que una formación sólida en los métodos más generales será imprescindible para completar sus estudios. Nos interesaremos por propiedades cualitativas de sistemas dinámicos tanto continuos como discretos: estabilidad, bifurcaciones, ciclos límite, comportamientos caóticos, etc. Utilizaremos ejemplos concretos para conseguir nuestros objetivos.
Métodos de análisis no lineal en Ingeniería es una de las asignaturas impartidas por el Departamento de Matemática Aplicada en el Programa Oficial de Postgrado en Investigación en Tecnologías Industriales y corresponde al área de conocimiento de Matemática Aplicada.
Con esta asignatura se pretende completar la formación matemática adquirida por los alumnos durante los ciclos universitarios cursados con anterioridad. En particular, las técnicas que se estudian complementan los conceptos adquiridos sobre ecuaciones diferenciales y ecuaciones en diferencias.
Además de la adquisición de unos conocimientos básicos sobre sistemas dinámicos no lineales, se pretende que, al completar el curso, el alumno sea capaz de seguir mejorando su competencia matemática, de forma autónoma y continuada, consultando tanto textos escritos como bases de datos en línea. En este sentido, se procurará generar en los alumnos una actitud positiva hacia la mejora e innovación de los métodos matemáticos que se aplican en la investigación en ingeniería.
En la siguiente tabla se indica, para cada competencia recogida en el posgrado, cómo queda cubierta por la asignatura, clasificándolas en cuatro niveles ( 0-no se cubre la competencia, 3- la cobertura de la competencia es esencial en la asignatura)
Capacidad de identificación de necesidades y demandas de desarrollo e innovación
Capacidad de análisis de información científica y técnica
Capacidad de síntesis de información científica y técnica
Conocimiento de los métodos y técnicas de investigación científica y desarrollo tecnológico
Destrezas en la aplicación de técnicas de simulación computacional
Destrezas en la búsqueda y gestión bibliográfica y documental
Capacidad de razonamiento crítico
Habilidades para la elaboración y exposición de informes científicos