CG1 Aprender a aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada
CG5 Comprender y utilizar de manera avanzada el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas complejos del ámbito de la ingeniería y de la industria, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG6 Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática avanzada participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
CG7 Saber abstraer en un modelo matemático complejo las propiedades y características esenciales de un problema real del ámbito de la ingeniería y de la industria reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.

CT1 Saber aplicar sus avanzados conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos. Esto implica, concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas, perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la importancia de la Ingeniería Matemática en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social
CT2 Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión profunda sobre temas relevantes de índole científica, industrial, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.

CE1 Adquirir una formación avanzada, sólida y rigurosa en temas avanzados de Matemáticas y sus Aplicaciones.
CE2 Ser capaz de planificar la resolución de problemas de un alto nivel de complejidad en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de las restricciones de tiempo y recursos.
CE3 Ser capaz de utilizar aplicaciones informáticas de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en aspectos avanzados de Matemáticas y resolver problemas con un elevado grado de complejidad
CE4 Desarrollar habilidades de aprendizaje en Matemáticas avanzadas y sus aplicaciones que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en la materia de modo autónomo.
CE5 Resolver problemas y casos reales planteados en el ámbito de la ingeniería, la industria, la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización, cálculo numérico, simulación y optimización.
CE6 Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos avanzados utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.

Sesiones académicas teóricas.

Sesiones de trabajo personal en el aula de informática.

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Se estudian técnicas matemáticas de modelización y estudio de sistemas dinámicos.

Se trata de que el alumno adquiera los conocimientos suficientes para la aplicación adecuada de un conjunto de herramientas de la matemática aplicada para el planteamiento matemático de sistemas dinámicos y el análisis de su comportamiento.

La evaluación de la asignatura se basará en la realización de varias prácticas, que supondrán el 50 % de la calificación final, y en un examen final, que representará el 50 % restante.

BIBLIOGRAFÍA
1 J. Guckenheimer, P. Holmes: Nonlinear oscillations, dynamical systems, and bifurcations of vector fields. Springer, 1983.
2 V.I. Arnold: Mecánica Clásica. Editorial Paraninfo, 1984.
3 R. Burden y J.D. Faires: Análisis numérico. Grupo Editorial Iberoamericana, 1996.
4 J.A. Infante y J.M. Rey: Métodos numéricos. Teoría, problemas y prácticas con Matlab. 3 edición. Ediciones Pirámide, 2008.
5 M.A. Martín, M. Morán y M. Reyes: Iniciación al caos.
6 R. M. Temam y A.M. Miranville: Mathematical Modeling in Continuum Mechanics. 2 edición. Cambridge University Press, 2005.
7 A.e. Fowler: Mathematical Models in Applied Science. 2 edición. Cambridge University Press, 1998.

Los alumnos realizarán también lecturas dirigidas de artículos relacionados con las materias del programa propuestos por los profesores.