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Academic Year/course: 2024/25

628 - Master's Degree in Physics of the Universe: Cosmology, Astrophysics, Particles and Astroparticles

68351 - Mathematical and computational methods in cosmology, astrophysics and particle physics


Syllabus Information

Academic year:
2024/25
Subject:
68351 - Mathematical and computational methods in cosmology, astrophysics and particle physics
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
628 - Master's Degree in Physics of the Universe: Cosmology, Astrophysics, Particles and Astroparticles
ECTS:
6.0
Year:
01
Semester:
Annual
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The objective of the subject is to provide knowledge and skills on methodology as well as mathematical and computational tools necessary to address research tasks in the field of the master's degree. In one third of the subject, the student can choose a training more oriented to an astrophysical, experimental (astro)particle, or theoretical physics profile, respectively.

In order to follow the subject it is necessary to have knowledge of programming in general and, in particular, experience with the C language.  In addition, a knowledge of mathematics and statistics at a level equivalent to that provided by graduate studies in physics is required.

2. Learning results

Upon completion of this subject, the student will be able to:

  • Use the most common techniques and tools for modelling, simulation and data analysis in the field of the master´s degree.
  • Analyse, treat and interpret experimental data obtained in experiments in the areas of the  master´s degree.
  • Face problems and theoretical developments in the areas of the master´s degree.
  • Develop and work collaboratively on software projects related to the subject matter of the master´s degree.
  • Deepen in numerical methods and data analysis useful in cosmology, astrophysics, particle physics and astroparticle physics.
  • Know the basic concepts of differential geometry, tensor analysis and Lie groups and algebras of special importance in cosmology, general relativity and particle physics.
  • Know and use different computer applications that allow the development of projects to model, analyse and process data in the field of the master´s degree.
  • Know and use databases with information and tools for astronomy and particle physics.
  • Know the fundamental concepts of probability and statistics applied to the fields of particle physics, astrophysics and cosmology.

3. Syllabus

Modules of 2 ECTs. It is mandatory to take 3 of these modules.

Mandatory modules:

  1. Introduction to the Python language and its scientific libraries. Fundamental numerical methods.
  2. Statistics for data analysis in particle physics and astronomy/astrophysics.

Optional modules:

  1. Geometric methods in physics: fundamentals of differential geometry, tensor analysis, groups and Lie algebras and applications in physics.
  2. Tools for data analysis and simulation in nuclear and particle physics; ROOT, GEANT4 and nuclear and particle databases.
  3. Tools for simulation and data analysis in astrophysics; databases in astronomy and astrophysics.

4. Academic activities

  1. Participation in and attendance to lectures 
  2. Problem solving related to the contents of the subject.
  3. Practical computing classes
  4. Guided project development
  5. Written work and its presentation
  6. Preparation of practical classes reports
  7. Tutorials
  8. Individual study

5. Assessment system

The student must demonstrate achievement of the intended learning results through the following assessment activities:

  • Assessment of reports and written work: 40%.
  • Assessment of case analysis, problem solving, questions and other activities: 30%.
  • Assessment of computational work: 30%.

The final grade will be obtained according to the percentage assigned to each assessment activity. In order to pass the subject, the final grade must be equal or higher than 5, and equal or higher than 4 in each of the activities.

The subject has been designed for students who attend the classroom  and lab classes and perform the assessment activities described above. However, there will also be an assessment test for those students who have not taken the evaluation activities or have not passed them.

This global assessment test will be held on the dates established by the Faculty of Sciences and will consist of an assessment of the same learning results as those in the continuous assessment tests.

 

6. Sustainable Development Goals

4 - Quality Education


Curso Académico: 2024/25

628 - Máster Universitario en Física del Universo: Cosmología, Astrofísica, Partículas y Astropartículas

68351 - Métodos matemáticos y computacionales en cosmología, astrofísica y física de partículas


Información del Plan Docente

Año académico:
2024/25
Asignatura:
68351 - Métodos matemáticos y computacionales en cosmología, astrofísica y física de partículas
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
628 - Máster Universitario en Física del Universo: Cosmología, Astrofísica, Partículas y Astropartículas
Créditos:
6.0
Curso:
01
Periodo de impartición:
Anual
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El objetivo de la asignatura es proporcionar conocimientos y competencias sobre metodología y herramientas matemáticas y computacionales necesarias para abordar tareas de investigación en el campo del máster. En un tercio de la asignatura se puede elegir una formación más orientada a un perfil astrofísico, de (astro)partículas experimental, o de física teórica, respectivamente.

Para poder seguir el curso es necesario poseer conocimientos sobre programación en general y, de manera particular, experiencia con el lenguaje C.  Además, son necesarios conocimientos sobre matemáticas y estadística a un nivel equivalente al aportado por los estudios de graduado en Físicas.

2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados:

  • Utilizar las técnicas y herramientas informáticas de modelización, simulación y análisis de datos más comunes en el ámbito del Título.
  • Analizar, tratar e interpretar datos experimentales obtenidos en experimentos de los ámbitos del Título.
  • Enfrentarse a problemas y desarrollos teóricos en los ámbitos del Título.
  • Desarrollar y trabajar de forma colaborativa en proyectos de software relacionados con la temática del Título.
  • Profundizar en los métodos numéricos y de análisis de datos de utilidad en cosmología, astrofísica, física de partículas y astropartículas.
  • Conocer los conceptos básicos de geometría diferencial, análisis tensorial y grupos y álgebras de Lie de especial importancia en cosmología, relatividad general y física de partículas.
  • Conocer y utilizar diferentes aplicaciones informáticas que permitan desarrollar proyectos para modelizar, analizar y procesar datos en el ámbito del título.
  • Conocer y utilizar bases de datos con información y herramientas para astronomía y física de partículas.
  • Conocer los conceptos fundamentales de probabilidad y estadística aplicados a los campos de la física de partículas, astrofísica y cosmología.

3. Programa de la asignatura

Módulos de 2 ECTs, debiendo cursar 3 de estos módulos.

Módulos obligatorios:

  1. Introducción al lenguaje Python y a sus librerías científicas. Métodos numéricos fundamentales.
  2. Estadística para análisis de datos en física de partículas y astronomía/astrofísica.

Módulos optativos:

  1. Métodos geométricos en física: fundamentos de geometría diferencial, análisis tensorial, grupos y álgebras de Lie y aplicaciones en física.
  2. Herramientas para análisis de datos y simulación en física nuclear y de partículas; ROOT, GEANT4 y bases de datos nucleares y de partículas.
  3. Herramientas para simulación y análisis de datos en astrofísica; bases de datos en astronomía y astrofísica.

4. Actividades académicas

  1. Participación y asistencia a lecciones magistrales 
  2. Resolución de problemas relacionados con los contenidos de la asignatura
  3. Realización de prácticas de computación
  4. Desarrollo de proyectos guiados
  5. Realización y presentación escrita de trabajos
  6. Elaboración de informes de prácticas
  7. Tutorías
  8. Estudio individual

5. Sistema de evaluación

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación:

  • Valoración de informes y trabajos escritos: 40%
  • Valoración de análisis de casos, resolución de problemas, cuestiones y otras actividades: 30%
  • Evaluación del trabajo computacional: 30%

La nota final se obtendrá según el porcentaje asignado a cada actividad de evaluación. Para superar la asignatura dicha nota final deberá ser igual o superior a 5, e igual o superior a 4 en cada una de las actividades.

La asignatura ha sido diseñada para estudiantes que asistan a las clases presenciales en el aula y en el laboratorio, y realicen las actividades de evaluación anteriormente expuestas. Sin embargo, habrá también una prueba de evaluación para aquellos estudiantes que no hayan realizado las actividades de evaluación o no las hayan superado.

Esta prueba de evaluación global se realizará en las fechas establecidas por la Facultad de Ciencias y consistirá en una evaluación de los mismos resultados de aprendizaje que en las pruebas de evaluación continua.

6. Objetivos de Desarrollo Sostenible

4 - Educación de Calidad