Matemática ComputacionalEl objetivo general de Matemática Computacional es formar, de una manera integral e integrada, a profesionales en el ámbito de la modelización matemática de los problemas en la industria y empresa.

Sectores de Matemática Computacional

  • Computational models and Simulations
  • Aerospace Engineering and Mechanical Engineering
  • Astrophysical systems
  • Battlefield simulations and military gaming, homeland security, emergency response
  • Biology and Medicine
  • Bioinformatics, genomics, computational neurological modeling,
  • Modeling of biological systems Chemistry: calculating the structures and properties of chemical compounds/molecules and solids, computational chemistry
  • Cheminformatics, molecular mechanics simulations, computational chemical methods in solid state physics, chemical pollution transport
  • Civil Engineering
  • Computer Engineering,
  • Electrical Engineering, and Telecommunications
  • Epidemiology
  • Environmental Engineering
  • Computational geophysics (seismic processing), modeling of natural disasters
  • Finance: derivative pricing, risk management
  • Industrial Engineering
  • Material Science
  • Nuclear Engineering
  • Petroleum engineering
  • Physics
  • Computational particle physics
  • Transportation

Plan de EstudiosEl área de Matemática Computacional aparece como Introducción en el Nivel I ( Elementary Stem) y Nivel II (Advanced Stem) y como Especialidad en el Nivel III (Máster Profesional en Matemática Computacional ).

    • Álgebra Computacional
    • Geometría Computacional
    • Análisis Matemático
    • Análisis Matemático Avanzado
    • Métodos Avanzados de la Investigación Operativa
    • Análisis Estadístico de Sistemas
    • Simulación de Sistemas
    • Teoría de la Señal: Análisis de Fourier y Ondículas
    • Métodos Matemáticos en Ecuaciones Derivadas Parciales
    • Criptología. Aplicaciones a la Seguridad informática y Comercial
    • Minería de Datos
    • Software de Modelización de Sistemas Industriales
    • Prácticas Empresas
    • Proyecto final de curso

competenciasCOMPLEJIDAD EN LA FRONTERA DEL CONOCIMIENTO
1. Conocer y entender.

  • 1.1 La complejidad del mundo actual y matematizable.
  • 1.2 La frontera de conocimientos matemáticos, sus metodologías, y sus aplicaciones en campos variados y nuevos como la ciencia, la computación y la tecnología y las ciencias sociales (Economía, Sociología y Marketing) a miríada de recursos y problemas.

2. Adaptación a entornos cooperativos y multidisciplinares.

3. Desarrollo de habilidades de aprendizaje matemático que permitan:

  • 3.1 El trabajo en entornos multidisciplinares, buscar y utilizar bases de datos y sus aplicaciones al mundo de la industria (Data Mining, Big Data y Data Intelligence).
  • 3.2 Continuar estudiando teorías matemáticas avanzadas de forma autónoma y metodológicas que permitan saber hacer el puente entre las novedades en el mundo académico y el complejo mundo de la computación, informática e industria en general.