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Academic Year/course: 2023/24

447 - Degree in Physics

26917 - Mathematical Methods for Physics


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
26917 - Mathematical Methods for Physics
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
447 - Degree in Physics
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
Second semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The subject and its expected results respond to the following approaches and objectives:

To know different mathematical resources of the Theory of Complex Variable Functions and the Theory of Probabilities and Statistics that are relevant in the study of physical phenomena 

Due to its content, the subject is divided into two blocks: Complex Variable Theory and Probability Theory and Statistics.

Thus, the expected results respond to the following approaches and objectives:

In the part of the Theory of functions of a complex variable, to introduce students to analytical functions, and to prepare them for the use of techniques of complex variable theory that are useful in different branches of Physics.

As for the part of the Theory of Probability and Statistics, the objective is to acquire the fundamental knowledge of this theory for its application to the resolution of problems where probabilistic and statistical aspects are relevant. 

The tools acquired will be useful in subjects such as Thermodynamics, Statistical Mechanics and Quantum Mechanics

The approaches and objectives of the subject are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the Agenda 2030 of the United Nations:

  • Goal 4: Quality Education.

  • Goal 5: Gender Equality.

  • Goal 10: Reduction of Inequalities

 

2. Learning results

Upon completion of the subject, the student will be competent in the use and understanding of some properties of the analytical functions and their developments in power series. As well as the theory of residues and its application to the calculation of integrals.

Regarding the Probability Theory and Statistics block, the student will be competent in the calculation of probabilities of events, as well as conditional probabilities. They will learn about some of the most common probability distributions . In addition to the understanding of the central limit theorem and its application to physical systems. Regarding the statistics part, the student will know some basic quantities used for the characterization of samples of experimental and numerical data and will be able to obtain point and interval estimators. In addition, they will have the basic knowledge of the use of statistical hypothesis testing.

To pass the subject, the student must demonstrate:

- To be able to carry out derivatives and integrals of complex variable functions.

- The understanding of analytical functions and some of their most important properties.

- Determine Taylor and Laurent developments of analytic functions.

- Use the residue theorem to perform integrals both in the real line and in the complex plane.

- Use counting methods to calculate probabilities.

- Know and apply Bayes' theorem.

- Know the most common probability distributions and some of their properties.

- Obtain some of the most common point and interval estimators and understand some of their properties.

- Use statistical tests to test hypotheses.

 

3. Syllabus

Block: Complex variable

  • Complex variable functions.

  • Analytical functions.

  • Cauchy-Riemann relations.

  • Complex integration.

  • Successions and series.

  • Taylor and Laurent developments.

  • Residues and poles.

  • Applications of residue theory.

 

Block: Probability Theory and Statistics

  • Probability interpretations.

  • Set theory.

  • Axioms of probability.

  • Counting methods: permutations and combinations.

  • Conditional probabilities.

  • Bayes theorem.

  • Common probability distributions and their properties.

  • Generating functions.

  • Central limit theorem.

  • Populations and samples.

  • Sample parameters.

  • Basic point estimators and their properties.

  • Confidence intervals.

  • Hypothesis testing.

  • Goodness-of-fit tests.

 

4. Academic activities

The subject includes the following activities: lectures, problem sessions and practices.

  • The master classes and problem sessions will be held according to the calendar and schedule agreed upon by the

Dean of the Faculty of Sciences. Computer practice sessions will be developed and agreed upon throughout the semester.

  • Problem Sessions: during the teaching period, students will solve various problems on a weekly basis with the teacher's advice 

  • Exams: approximately 5 hours will be dedicated to solve the theoretical and practical exercises of the exams.

 

5. Assessment system

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

Continuous evaluation of the student's learning through the resolution of problems, questions and other activities proposed by the teacher. The grade for the continuous evaluation will account for 20% of the final grade.

A final exam, which will represent 80% of the grade for students who attend classes in person. The final test consists of two parts: one corresponding to the probability and statistics part and the other to the complex variable part. Each of these two parts represents 50% of the final grade. For a passing final grade, both parts must have a grade greater than or equal to 5.

Passing the subject by means of a single global test:

A final test that will represent 100% of the grade for non-face-to- face students. The final test consists of two parts : one corresponding to the probability and statistics part and the other to the complex variable part. Each of these two parts represents 50% of the final grade. For a passing final grade, both parts must be graded greater or equal to 5.

 


Curso Académico: 2023/24

447 - Graduado en Física

26917 - Métodos matemáticos para la física


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
26917 - Métodos matemáticos para la física
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
447 - Graduado en Física
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

Conocer distintos recursos matemáticos de la Teoría de funciones de variable compleja y la Teoría de probabilidades y Estadística que son de relevancia en el  estudio de fenómenos físicos.

Por su contenido, la asignatura se divide en dos bloques: Teoría de variable compleja y Teoría de probabilidades y Estadística. De modo que los resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

En la parte de la Teoría de funciones de una variable compleja, introducir a los/as estudiantes las funciones analíticas, y prepararlos/as para el uso de Técnicas de la teoría de variable compleja que son de utilidad en distintas ramas de la Física.

En cuanto a la parte de la Teoría de probabilidades y Estadística, el objetivo es adquirir los conocimientos fundamentales de dicha teoría para su aplicación a la resolución de problemas donde aspectos probabilísticos y estadísticos son de relevancia. Las herramientas adquiridas serán de utilidad en asignaturas como la Termodinámica, Mecánica estadística, Mecánica Cuántica.

Los planteamientos y objetivos de la asignatura están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas:

  • Objetivo 4: Educación de calidad.
  • Objetivo 5: Igualdad de género.
  • Objetivo 10: Reducción de las desigualdades

2. Resultados de aprendizaje

Al superar la asignatura, el/la estudiante será competente en la utilización y comprensión de algunas propiedades de las funciones analíticas y de sus desarrollos en serie de potencias. Así como de la teoría de los residuos y su aplicación al cálculo de integrales.

En lo que respecta al bloque de la Teoría de probabilidades y Estadística, el/la estudiante será competente en el cálculo de probabilidades de eventos, así como de probabilidades condicionales. Conocerá algunas de las distribuciones de probabilidad más comunes. Además de la compresión del teorema del límite central y su aplicación a sistemas físicos. En lo que respecta a la parte de estadística, el/la estudiante conocerá algunas cantidades básicas utilizadas para la caracterización de muestras de datos experimentales y numéricos y podrá obtener estimadores puntuales y por intervalos. Además tendrá los conocimientos básicos del uso de pruebas hipótesis estadísticas.

Para superar la asignatura, el estudiante deberá demostrar:

- Ser capaz de llevar a cabo derivadas e integrales de funciones de variable compleja.

- El entendimiento de funciones analíticas y algunas de sus propiedades más importantes.

- Determinar los desarrollos de Taylor y Laurent de funciones analíticas.

- Utilizar el teorema de los residuos para realizar integrales tanto en la recta real como en el plano complejo.

- Utilizar los métodos de conteo para el cálculo de probabilidades.

- Conocer y aplicar el teorema de Bayes.

- Conocer las distribuciones de probabilidad más comunes y algunas de sus propiedades.

- Obtener algunos estimadores puntuales y por intervalos más comunes, así como comprender algunas de sus propiedades.

- Utilizar pruebas estadísticas para contrastar hipótesis.

3. Programa de la asignatura

Bloque: Variable compleja

  • Funciones de variable compleja.
  • Funciones analíticas.
  • Relaciones de Cauchy-Riemann.
  • Integración compleja.
  • Sucesiones y series.
  • Desarrollos de Taylor y Laurent.
  • Residuos y polos.
  • Aplicaciones de la teoría de los residuos.

Bloque: Teoría de probabilidades y Estadística

  • Interpretaciones de probabilidad.
  • Teoría de conjuntos.
  • Axiomas de la probabilidad.
  • Métodos de conteo: permutaciones y combinaciones.
  • Probabilidades condicionales.
  • Teorema de Bayes.
  • Distribuciones de probabilidades comunes y sus propiedades.
  • Funciones generadoras.
  • Teorema del límite central.
  • Poblaciones y muestras.
  • Parámetros de muestras.
  • Estimadores básicos puntuales y sus propiedades.
  • Intervalos de confianza.
  • Pruebas de hipótesis.
  • Pruebas de bondad de un ajuste.

4. Actividades académicas

El curso incluye las siguientes actividades: clases magistrales, sesiones de problemas y prácticas

  • Las clases magistrales y la sesiones de problemas se realizarán de acuerdo al calendario y horario acordado por el Decanato de la Facultad de Ciencias. Las sesiones de prácticas con ordenador se desarrollarán y acordarán a lo largo del semestre.
  • Sesiones de problemas: durante el período lectivo, los/as estudiantes resolverán diversos problemas semanalmente con la asesoría del profesor.
  • Exámenes: se dedicarán 5 horas aproximadamente para resolver los ejercicios teórico-prácticos de los exámenes.

5. Sistema de evaluación

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

Evaluación continua del aprendizaje del alumno mediante la resolución de problemas, cuestiones y otras actividades propuestas por el profesor de la asignatura. La nota de la evaluación continua supondrá el 20% de la nota final.


Una prueba final, que representará el 80% de la nota para los alumnos presenciales. La prueba final consta de dos partes: una correspondiente a la parte de probabilidad y estadística y la otra, a la parte de variable compleja. Cada una de estas dos partes representa el 50% de la nota final. Para una nota final aprobatoria, ambas partes deben tener calificación mayor o igual a 5.


Superación de la asignatura mediante una prueba global única:

Una prueba final que representará el 100% de la nota para los/as estudiantes no presenciales. La prueba final consta de dos partes: una correspondiente a la parte de probabilidad y estadística y la otra, a la parte variable compleja. Cada una de estas dos partes representa el 50% de la nota final. Para una nota final aprobatoria, ambas partes deben tener calificación mayor o igual a 5.