Astrofísica Computacional
(Curso Académico 2025 - 2026)

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• CE8 - Saber programar, al menos, en un lenguaje relevante para el cálculo científico en Astrofísica
• CE11 - Saber utilizar la instrumentación astrofísica actual (tanto en observatorios terrestres como espaciales) especialmente aquélla que usa la tecnología más innovadora y conocer los fundamentos de la tecnología utilizada

• CG1 - Conocer las técnicas matemáticas y numéricas avanzadas que permitan la aplicación de la Física y de la Astrofísica a la solución de problemas complejos mediante modelos sencillos

• CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
• CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios
• CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
• CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo

• CX2 - Aplicar los conocimientos de informática, Física, Astrofísica y computación para construir simulaciones numéricas de fenómenos o escenarios astrofísicos

Temas (epígrafes):

1. SIMULACIÓN POR ORDENADOR Y MÉTODOS DE "MACHINE LEARNING” COMO HERRAMIENTAS EN ASTROFÍSICA.

2. PRÁCTICAS NUMÉRICAS EN (DEPENDIENDO DE LA ENTIDAD DE LA PRÁCTICA SE REALIZARÁN 1 O MÁS):

• FÍSICA ESTELAR (ESTRELLAS Y SUS ENTORNOS).
• MEDIO INTERESTELAR Y FÍSICA DE GALAXIAS.
• FÍSICA EXTRAGALÁCTICA Y COSMOLOGÍA.
• OTRAS APLICACIONES.

A través del aula virtual, se pondrá a disposición del alumnado el material seleccionado en lengua inglesa sobre el contenido teórico-práctico de la asignatura.

Lectura del material (en particular, tutoriales) y de la bibliografía (artículos científicos) en inglés y, en su caso, conversaciones en ese idioma dentro de grupos mixtos con alumnado Erasmus.

El alumnado, por grupo o de forma individual, desarrollará con la ayuda del profesorado dos trabajos prácticos que les serán asignados.

En las (dos) fechas establecidas (en la cuarta semana efectiva y en la final del curso), el alumnado presentará un resumen y las conclusiones del trabajo realizado.

Clases sobre Machine Learning Impartidas en Inglés.

El alumnado recibirá algunas clases introductorias (hasta 4 horas presenciales) y desarrollará en grupo (o individualmente) dos trabajos prácticos relacionados con la simulación numérica en el Centro de Cálculo del Alumnado (CCA; hasta 26 horas presenciales) bajo el seguimiento del profesorado, que podrá comprobar diariamente su progreso en el desarrollo de los códigos. En la modalidad de evaluación continua, el alumnado presentará una memoria para cada práctica con los resultados más destacados de su trabajo (45 horas de trabajo autónomo).

El alumnado tendrá a su disposición los ordenadores del CCA. Podrán usar sus propios ordenadores si así lo desean, pero tendrán que disponer o instalar el software necesario para el desarrollo de la asignatura (de preferencia en un entorno Python).

En caso de situaciones de riesgo declaradas oficialmente, la programación y realización de las actividades docentes se ajustará a lo previsto en el plan específico del centro.

Actividades formativas	Horas presenciales	Horas de trabajo autónomo	Total horas	Relación con competencias
Clases teóricas	5,00	0,00	5,0	[CB6], [CB8], [CB10], [CG1]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)	25,00	0,00	25,0	[CB6], [CB7], [CB8], [CB10], [CG1], [CE8], [CE11], [CX2]
Realización de trabajos (individual/grupal)	0,00	25,00	25,0	[CB6], [CB7], [CB8], [CB10], [CG1], [CE8], [CE11], [CX2]
Estudio/preparación de Clases	0,00	20,00	20,0	[CG1], [CX2]
Total horas
Total ECTS

•   The Physics of Astrophysics: Gas Dynamics, Volume II, Shu, F. G., University Science Books, 1992
•   Numerical Astrophysics, Eds Miyama, S.M., Tomisaka, K., Hanawa, T., Kluwer, Dordrecht, 1999
•   Manuales/tutoriales de los códigos facilitados a los alumnos

•    Apuntes de temas autoeditados

La evaluación continua se basa, a partes iguales, en las memorias de las dos prácticas desarrolladas en el CCA bajo la supervisión del profesorado.

SI el/la estudiante no obtiene una nota de al menos 4 en cada una de las memorias de la asignatura, se considerará NO superada la asignatura, y la calificación que se recogerá en el acta será la correspondiente a la nota más baja obtenida.

El alumnado podrá acogerse, solicitándolo por e-mail, a la evaluación única en cualquier momento antes de que finalice el periodo de entrega de la segunda memoria. 

La prueba de evaluación única consistirá en desarrollar en el CCA, en las fechas fijadas para ello, un código relacionado con alguna de las materias de las dos prácticas cuyo funcionamiento será mostrado al profesorado.

En la segunda convocatoria, el alumnado podrá acogerse a la evaluación continua, presentando las memorias de las prácticas (corregidas en su caso).

El alumnado usará Inteligencia Artificial en la medida que se precise para el desarrollo de los problemas planteados, todos ellos bajo la supervisión del profesorado.

El alumnado con necesidades educativas especiales (NEE) o necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE) recibirá las adaptaciones metodológicas, temporales y de acceso necesarias, en coordinación con el Programa de Atención al Alumnado con Necesidades Educativas Específicas (PAED).

El alumnado que se encuentre en la quinta o posteriores convocatorias y desee ser evaluado por un Tribunal, deberá presentar una solicitud a través del procedimiento habilitado en la sede electrónica, dirigida a la Decana de Ciencias. Dicha solicitud deberá realizarse con una antelación mínima de diez días hábiles al comienzo del periodo de exámenes.
 

Tipo de prueba	Competencias	Criterios	Ponderación
Informes memorias de prácticas	[CB6], [CB7], [CB8], [CB10], [CG1], [CE8], [CE11], [CX2]	- Grado de consecución de los diferentes apartados de la práctica o tutorial. - Presentación gráfica de los resultados. - NOTA: son dos informes de prácticas, cada cual con un valor de 50%.	100,00 %

El curso está dividido en dos partes, correspondientes a cada una de las prácticas. Cada parte comienza con una descripción de las técnicas que se van a utilizar. Estas clases descriptivas se acumulan en la primera semana de cada parte. Desde la primera clase, el alumnado dedica parte del tiempo a realizar actividades prácticas siguiendo el tutorial o el guión de la práctica. A partir de la segunda semana, se dedica la mayor parte del tiempo a la realización de la práctica siguiendo el tutorial/guía. Finalmente, durante las últimas semanas de cada parte el alumnado completa la última parte del tutorial/guía al tiempo que prepara los resultados que va a entregar. La última semana se centra en la evaluación única.

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 1:	1,2 (Práctica A)	Introducción. Prácticas en el centro de cálculo.	4.00	6.00	10.00
Semana 2:	2 (Práctica A)	Prácticas en el centro de cálculo.	4.00	6.00	10.00
Semana 3:	2 (Práctica A)	Prácticas en el centro de cálculo. Redacción de la memoria.	4.00	6.00	10.00
Semana 4:	1,2 (Práctica B)	Introducción. Prácticas en el centro de cálculo.	4.00	6.00	10.00
Semana 5:	2 (Práctica B)	Prácticas en el centro de cálculo.	4.00	6.00	10.00
Semana 6:	2 (Práctica B)	Prácticas en el centro de cálculo. Redacción de la memoria.	4.00	6.00	10.00
Semana 7:	2 (Prácticas A y B)	Evaluación única	6.00	9.00	15.00
Total			30.00	45.00	75.00