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Thursday, 12 August 2021 06:30

El Máster Universitario en Dinámica No Lineal y Sistemas Complejos pretende ayudar a encontrar el camino correcto en un mundo caótico

Los estudios de máster constituyen una buena oportunidad para completar y ampliar los conocimientos adquiridos en los estudios de grado. En particular, en este Máster en Dinámica No Lineal y Sistemas Complejos se pone énfasis en aplicaciones prácticas, que pueden ser de gran ventaja tanto para el desarrollo personal en la sociedad como para el éxito en la investigación.

Redacción 
La vida está hecha de elecciones, cuyas consecuencias no se pueden predecir a largo plazo. Por tanto, se necesitan técnicas matemáticas y computacionales que permitan estimar las posibles consecuencias, así como la incertidumbre generada como consecuencia de nuestras elecciones. También las posibilidades de adaptarse a escenarios cambiantes son de fundamental importancia. En este máster se adquieren un conjunto de herramientas especializadas, que son, al mismo tiempo, lo suficientemente generales como para ser aplicadas a una amplia clase de sistemas físicos, biológicos, económicos, sociológicos y otros sistemas complejos que se encuentran en la naturaleza y en la sociedad. 
 
El grupo de Dinámica No Lineal, Teoría del Caos y Sistemas Complejos de la Universidad Rey Juan Carlos ofrece su larga experiencia a alumnos de disciplinas científicas para abordar el estudio de la dinámica de sistemas no lineales que se está convirtiendo cada día más en un campo importante en muchas ramas del conocimiento humano. Esta disciplina estudia los sistemas que evolucionan en el tiempo, llamados sistemas dinámicos. Estos últimos, claramente, se pueden encontrar en la física, biología, sociología, economía, virología, entre otras. Los sistemas dinámicos están representados por una o más variables que pueden crecer o disminuir en el tiempo de acuerdo con funciones no lineales, describiendo a veces trayectorias complicadas e inesperadas, lo que difumina la interpretación causal de muchos fenómenos.
 
Un sistema dinámico puede evolucionar de forma predecible terminando en reposo o realizando ciclos periódicos. Sin embargo, algunos sistemas pueden desarrollar movimientos caóticos. Este movimiento no es periódico y conlleva una sensibilidad a las condiciones iniciales. Por esto, la predictibilidad se ve obstaculizada en los sistemas caóticos, ya que un pequeño cambio (o incertidumbre) en el estado inicial se transforma en un gran cambio a medida que pasa el tiempo.
 
Enseñar cómo establecer las leyes no lineales que gobiernan los fenómenos, estudiarlas y comprenderlas es el objetivo de este máster. Además, se propone acercar los alumnos a métodos numéricos para la simulación de redes complejas, como autómatas celulares o modelos basados en agentes que permiten describir la evolución, de otro modo indescifrable, de estos sofisticados sistemas multicomponente.
 
De hecho, la computación y las matemáticas se han convertido en la piedra angular de cualquier investigación rigurosa y pueden ayudar el alumno abrirse a un abanico más amplio de opciones profesionales. En este máster se aprenderá a crear una gran cantidad de herramientas computacionales en diferentes lenguajes de programación, como MATLAB, JULIA o C ++. Estas habilidades de programación pueden otorgar la capacidad de estudiar sistemas dinámicos y resolver problemas complejos.
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Otro punto de fuerza es que este Máster propone ir más allá de enseñar la dinámica no lineal y cómo investigarla. De hecho, se propone otorgar los conocimientos necesarios para poder presentar los resultados obtenidos en artículos científicos y en charlas internacionales.
 
En resumen, el alumno estudiará a fondo los sistemas dinámicos tantos discretos cómo los basados en ecuaciones diferenciales, tantos deterministas como estocásticas. También abordará el desarrollo y caracterización de redes complejas. Las técnicas de modelado innovadoras, como los modelos basados en agentes y los autómatas celulares, permitirán lidiar con complejos sistemas dinámicos de todos tipos. Finalmente estudiará como presentar rigorosamente su trabajo a la comunidad científica.