Dinámica No Lineal y Sistemas Complejos
Descifra el caos y la complejidad de los sistemas no lineales a través de un enfoque multidisciplinar
El Máster Universitario en Dinámica No Lineal y Sistemas Complejos de la Universidad Rey Juan Carlos ofrece una formación avanzada en la comprensión y modelización de fenómenos complejos presentes en la naturaleza y diversas disciplinas científicas. Este programa se centra en áreas clave como la Dinámica No Lineal, la Teoría del Caos y los Sistemas Complejos, proporcionando a los estudiantes las herramientas necesarias para analizar y resolver problemas científicos complejos.
Perfil de acceso recomendado
Este máster está dirigido a graduados en:
- Ciencias Experimentales
- Física
- Matemáticas
- Ingeniería Biomédica
- Ingeniería de Tecnologías Industriales
- Ingeniería de Telecomunicaciones
- Ingeniería Electrónica y Automática
- Ingeniería Mecánica
- Otras disciplinas afines
Se recomienda que los candidatos posean una sólida formación en matemáticas y física, así como interés en la investigación interdisciplinaria.
Competencias que se adquirirán:
Competencias básicas:
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base para ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, en un contexto de investigación.
- Aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios relacionados con su área de estudio.
- Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de información incompleta o limitada, incluyendo reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- Comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
- Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo autodirigido o autónomo.
Competencias generales:
- Entender la naturaleza de un sistema complejo.
- Capacidad de modelizar fenómenos de la naturaleza.
- Comprender las interacciones de la Física de los sistemas complejos con otras disciplinas.
- Conocer las herramientas de análisis de un problema científico, desarrollando la capacidad crítica y el rigor necesario para aportar soluciones oportunas.
- Conocer técnicas intelectuales y computacionales para afrontar el estudio y análisis de sistemas complejos.
- Conocer qué constituye un proyecto de investigación, su método, desarrollo y presentación de resultados.
- Hacer presentaciones en público defendiendo un proyecto de investigación, demostrando capacidad de exposición y crítica.
- Realizar tareas de investigación y trabajo en grupo, adquiriendo capacidades para interactuar con otros.
- Escribir memorias de investigación sobre los resultados de una investigación concreta.
- Adquirir técnicas que permitan estar al día en cuanto a las publicaciones científicas y conocer el funcionamiento del mundo editorial.
Competencias específicas:
- Conocer los fundamentos básicos de la metodología de la modelización de la Física de los sistemas complejos.
- Aprender técnicas computacionales y analíticas para modelizar problemas de sistemas complejos y desarrollar programas de ordenador necesarios para la resolución de problemas de la Dinámica No Lineal.
- Aprender herramientas necesarias para analizar situaciones concretas de problemas en Biofísica, modelización biológica, redes genéticas o modelos de neuronas.
- Analizar problemas de control y sincronización que aparecen en multitud de problemas físicos y biológicos o en sistemas complejos en general.
- Estudiar estructuras fractales que aparecen en muchos sistemas complejos.
- Conocer conceptos, paradigmas y aplicaciones de los métodos de la Dinámica No Lineal a numerosos problemas científicos de naturaleza interdisciplinar.
- Conocer un amplio panorama histórico y de proyección futura sobre la ciencia de los sistemas complejos.
- Distinguir y resolver problemas específicos de investigación en física de sistemas complejos.
- Exponer trabajos en público en inglés sobre temas relacionados con sistemas complejos e interactuar con otros estudiantes e investigadores.
- Capacidad para realizar una búsqueda bibliográfica en revistas profesionales específicas en las materias de Física de sistemas complejos.
Documentación específica del máster:
- Certificado Académico Oficial (No será válido un informe académico).
- Curriculum Vitae.
- Carta de motivación para el Máster en Dinámica no Lineal y Sistemas Complejos de una extensión máxima de una hoja.
Sólo en URJC online
Aula Virtual
Comunicación ágil
Multimedia
Modalidad
Estés donde estés
Nuestros Máster están adaptados al EEES (Espacio Europeo de Educación Superior) y cuentan con una metodología innovadora, basada en el aprendizaje a través de la plataforma virtual Moodle. Contarás con el apoyo de nuestro equipo docente y técnico desde Aula Virtual.
Nuestro modelo metodológico garantiza el acceso de cualquier estudiante a la enseñanza, gracias al Aula Virtual, basado en tecnología Moodle. Un modelo e-Learning preparado para las nuevas exigencias de los usuarios hiperconectados y vinculados a través de la sociedad-red. Atención individualizada y experta. Modelos de evaluación adaptados al aprendizaje virtual. URJC online te ofrece un modelo de referencia en el panorama universitario europeo.
Qué significa modalidad a distancia
Esta modalidad implica que toda la formación se realiza a través de Aula Virtual, incluidas las pruebas de evaluación, actividades y prácticas.
Horarios
Toda la formación se realiza mediante Aula Virtual, nuestra plataforma online de aprendizaje. Por tanto el acceso a los materiales y herramientas no está restringido a un horario concreto, podrás acceder cuando te venga mejor. Las actividades permanecen abiertas durante un período que determina el profesor de la asignatura. Dentro de este plazo puedes entregar tus trabajos o hacer tus pruebas de evaluación en el momento que tú quieras.
Equipo docente
Todos nuestros profesores sólo para ti
El Máster en Dinámica No Lineal y Sistemas Complejos cuenta con un equipo docente interdisciplinar, compuesto por expertos en física, matemáticas, ingeniería y computación. Sus miembros poseen una amplia experiencia en investigación y docencia, con especialización en sistemas dinámicos, teoría del caos, modelización matemática y simulación computacional. Además, participan activamente en proyectos de investigación nacionales e internacionales y colaboran con grupos científicos de referencia en sus respectivas áreas.
Equipo Docente
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Miguel Ángel Fernández Sanjuán
Responsable del grupo de investigación de Dinámica No Lineal de la URJC...Entre otros, es Académico Numerario de la Real Academia de Ciencias de España, sección Física y Química, Académico Extranjero de la Academia de Ciencias de Lituania y Académico de la Academia Europaea. Durante 2017, fue Becario Fulbright Visiting Research Scholar en el Instituto de Ciencia Física y Tecnología de la Universidad de Maryland (EE. UU.). Ha dirigido más de 20 tesis doctorales.
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Jesús Miguel Seoane Sepúlveda
Catedrático de Física en la URJC, donde lleva más de 15 años impartiendo docencia. Tiene más de 100 artículos de investigación en el área de Dinámica No Lineal...Está especialmente interesado en temas relacionados con la dispersión caótica, la dinámica hamiltoniana y la relatividad, pero también en la física del cáncer y otros problemas biofísicos. Ha dirigido 7 tesis doctorales y 25 TFM.
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Alexandre Wagemakers
Ingeniero eléctrico y profesor titular en la URJC. Entre otras áreas, es experto en redes complejas, sistemas con retardo, comunicaciones caóticas y modelado biológico...Ha publicado más de 60 artículos de investigación y capítulos de libro, así como un libro de texto sobre circuitos eléctricos.
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Javier Used
Doctor en Física por la Universidad de Zaragoza, donde estudió las estructuras topológicas que dan lugar al caos en los láseres...En la actualidad, su investigación se centra en el modelado biológico, en particular del comportamiento neuronal, y también en el estudio de redes complejas.
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Juan Carlos Vallejo
Astrofísico especializado en procesado de datos y modelado numérico de sistemas dinámicos. Es profesor titular en la URJC...Previamente ha trabajado en los centros de operaciones científicas de los observatorios ISO y XMM de la ESA, y también ha sido investigador en la Universidad Complutense de Madrid. Su investigación actual se centra en el análisis del impacto de la presencia de dinámica caótica en simulaciones numéricas en Astronomía y el análisis del comportamiento dinámico de discos de acreción.
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Mattia Coccolo
Estudió Física en la Universidad de Turín, se doctoró en la URJC y ahora desarrolla su docencia e investigación aquí. ..Es experto en el control de sistemas caóticos y su investigación se centra en la recolección de energía en dispositivos no lineales y la resonancia en sistemas oscilatorios, entre otros.
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Álvar Daza
Estudió Física en Valladolid y realizó su doctorado en la URJC sobre estructuras fractales e impredecibilidad...Tras su estancia postdoctoral en Harvard con el profesor Eric J. Heller, sus investigaciones se centran en entender la dinámica de los flujos ramificados. Este fenómeno tiene aplicaciones que van desde la propagación de electrones en superredes al comportamiento de las hormigas.
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Rubén Capéans
Estudió Física en Santiago de Compostela y se doctoró en la URJC investigando el control de sistemas caóticos transitorios...Colaboró como investigador postdoctoral con los líderes en teoría del caos James Yorke y Edward Ott, en la Universidad de Maryland. Actualmente investiga el control del caos, desarrollando además una línea sobre teoría de juegos y comportamientos estratégicos en sistemas no lineales.
Salidas profesionales
Amplía tus expectativas laborales
- Investigación y desarrollo en universidades, centros de investigación y laboratorios de física, biología, ingeniería o matemáticas.
- Industria tecnológica en sectores como la ingeniería de telecomunicaciones, sistemas de control, inteligencia artificial y modelización computacional.
- Consultoría científica y tecnológica, aplicando modelos no lineales en sectores como la energía, el medioambiente o la biomedicina.
- Análisis y modelización de datos en empresas dedicadas al big data, machine learning y simulación de procesos complejos.
- Sector financiero y económico, empleando modelos de sistemas dinámicos para el análisis de mercados, previsión de riesgos y optimización de procesos.
- Biofísica y biomedicina, abordando problemas en redes genéticas, modelos neuronales y dinámica de sistemas biológicos.
- Docencia universitaria y formación especializada, tanto en instituciones académicas como en la divulgación científica.
