Simulación avanzada de materiales

La materia "Simulación avanzada de materiales" pretende proporcionar al alumno técnicas avanzadas de simulación por computadora que permiten la caracterización de materiales en diferentes escalas de tiempo y de tamaño, proporcionándole los fundamentos esenciales de estas y mostrándole diversas aplicaciones de las mismas. En el curso se presentan algunos de los métodos más avanzados de simulación Monte Carlo, dinámica molecular y ab initio (MD y DFT) superando el tratamiento propio de los cursos introductorios a nivel de un grado en Física, ampliando y complementando los contenidos impartidos en otras materias del máster como Física Computacional o Estructura Electrónica de Sólidos. Especial atención se presta técnicas avanzadas de simulación con los métodos anteriores y a algunas de sus aplicaciones más recientes en el ámbito de la simulación de materiales.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Los resultados del aprendizaje son tanto de índole teórica como práctica, puesto que se pretende que los alumnos conozcan no sólo las bases teóricas de esta materia, sino también aplicaciones concretas a sistemas de diversa naturaleza. En particular se espera que, tras completar la materia, los estudiantes sean capaces de:
1. Analizar los conceptos propias de la simulación por computadora, especialmente las escalas de tiempo y tamaño características de cada técnica.
2. Aplicar los principios y conocimientos básicos de la disciplina.
3. Capacidad para aprender de manera autónoma y tener un espíritu emprendedor.
4. Comunicar de manera persuasiva los puntos de vista propios.
5. Contextualizar el estado de evolución de la materia en el momento histórico actual.
6. Manejar los métodos de Monte Carlo convencional y cinético, y conocer algunas de sus principales aplicaciones avanzadas.
7. Comprender los métodos de simulación mediante dinámica molecular fully-atomistic y coarsed grained.
8. Entender los fundamentos y algunas de las principales aplicaciones de las técnicas de simulación ab initio (DFT en espacios real y de Fourier, dinámica molecular ab initio).
9. Gestionar recursos bibliográficos y documentales: bases de datos, navegación, etc.

1. Introducción. Fundamentos teóricos de simulación.
2. Métodos Monte Carlo: Monte Carlo dependiente del tiempo. Quantum Monte Carlo.
3. Dinámica molecular: campos de fuerzas. Potenciales polarizables. Métodos de simulación coarse-grained y representaciones reducidas.
4. Simulación ab initio mediante teoría del funcional de la densidad (DFT): time-dependent DFT. simulación de estados excitados. DFT en el espacio real. Dinámica molecular ab initio.
5. Aplicaciones avanzadas de simulación en materiales: estado del arte. nanoestructuras, líquidos nanoestructurados y sistemas biológicos.

Básica:

1. L.M. Varela, H. Montes y T. Méndez, Mecánica Estadística, USC Editora, 2024
2. Notas de los profesores de la asignatura, que estarán a disposición del alumnado en el Campus Virtual de la USC.


Complementaria:

1. A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics (Cambridge University Press, 2015) D. P. Landau, K. Binder.
2. Molecular Modelling. Principles and Applications (Ed Pearson Education, 2001), Andrew R. Leach
3. Introduction to Computational Chemistry (Ed Wiley), Frank Jensen.
4. Understanding Molecular Simulation. From algorithms to Applications (Ed Academic Press, 2001), Daan Frenkel, Berend Smit.
5. Simulating the Physical World: Hierarchical Modeling from Quantum Mechanics to Fluid Dynamics (Ed. Cambridge University Press, 2007), Herman J. C. Berendsen.
6. Computer Simulation of Liquids (2nd ed), (Ed. Oxford University Press, 2017), Michael Allen & Dominic Tildesley
7. GROMACS Reference Manual. http://www.gromacs.org/Documentation/Manual
8. Density functional theory: a practical introduction (John Wiley & Sons, 2011) Sholl, David, and Janice A. Steckel.
9. Materials modelling using density functional theory: properties and predictions. (Oxford University Press, 2014) Giustino, Feliciano
10. Marques, Miguel AL, et al., eds. Fundamentals of time-dependent density functional theory. Vol. 837. Springer Science & Business Media, 2012.

- -Introducción a Linux y Bash:
-https://computernewage.com/2018/09/16/scripting-linux-introduccion/
-https://www.howtoforge.com/tutorial/linux-shell-scripting-lessons/
-https://linuxconfig.org/bash-scripting-tutorial-for-beginners
- Introducción a Python:
-https://www.python.org/about/gettingstarted/
-https://www.learnpython.org/es/
Visualizadores moleculares:
-http://cheminf.cmbi.ru.nl/molden/
-http://www.cambridgesoft.com/support/ProductHomePage.aspx?KBCatID=112
-http://www.ks.uiuc.edu/Training/Tutorials/vmd-index.html
-http://pymol.sourceforge.net/newman/user/toc.html
-https://avogadro.cc/
-https://pymol.org

COMPETENCIAS DE TIPO BÁSICO Y GENERAL

CG01 - Adquirir la capacidad de realizar trabajos de investigación en equipo.
CG02 - Tener capacidad de análisis y de síntesis.
CG03 - Adquirir la capacidad para redactar textos, artículos o informes científicos conforme a los estándares de publicación.
CG04 - Familiarizarse con las distintas modalidades usadas para la difusión de resultados y divulgación de conocimientos en reuniones científicas.
CG05 - Aplicar los conocimientos a la resolución de problemas complejos.
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 (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
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
CB9 - Que los estudiantes sepan 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
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.
COMPETENCIAS DE TIPO TRANSVERSAL Y ESPECÍFICO

TRANSVERSALES
CT11 - Capacidad para interpretar textos, documentación, informes y artículos académicos en inglés, idioma científico por excelencia.
CT12 - Desarrollar la capacidad para la toma de decisiones responsables en situaciones complejas y/o responsables.

ESPECÍFICAS
CE13 - Conocer a nivel avanzado las principales técnicas de simulaciones de materiales: Monte Carlo, dinámica molecular, dinámica molecular ab initio y simulación mediante a teoría del funcional de la densidad...
CE14 – Calcular mediante métodos de simulación propiedades electrónicas, estructurales y dinámicas de materiales (nanoestructuras, líquidos, macromoléculas, etc.).
CE15. – Conocer el estado del arte en simulación de materiales mediante las técnicas anteriores.

TRABAJO EN AULA:
El programa se desarrollará mediante clases expositivas magistrales e interactivas de seminario y de laboratorio con y sin herramientas informáticas. Se entregará al alumno todo el material necesario para el estudio de la materia, así como para la realización de los temas de trabajo que proponga el profesor encargado de la misma. El alumno dispondrá de las horas de tutorías correspondientes, que podrán ser presenciais o telemáticas.

TRABAJO AUTÓNOMO DEL ALUMNADO

El trabajo autónomo consistirá en el estudio de los contenidos teóricos y en la realización de códigos.

Se activará un curso en la plataforma Moodle del Campus Virtual, a lo que se subirá información de interés para los estudiantes, así como diversos materiales de enseñanza.


Se seguirán las pautas metodológicas generales establecidas en la memoria del Máster en Física de la USC. Las clases serán presenciales y la distribución de horas expositivas e interactivas sigue el especificado en la memoria del máster.
Las tutorías pueden ser presenciales u on line. Sí son on line requerirán cita previa, lo que también se recomienda en las presenciales.

Durante el curso, los alumnos tendrán la oportunidad de revisar y presentar artículos de investigación asignados por parte de los profesores (cubriendo así las competencias CG04, CB9 y CT01 de la memoria del máster), así como de desarrollar pequeños proyectos individualmente o en pequeños equipos (competencia CG01), que requieran del uso de software específico y del desarrollo de pequeños programas para análisis de datos (cubriendo así las competencias CG03, CG05, CB6, CB7, CB8, CT02, CE01, CE02 y CE03 de la memoria del *máster). El desarrollo de los proyectos, así como la presentación oral y/o escrita de sus resultados será avaliada por parte de los profesores.

La evaluación continua tendrá en cuenta a resolución de colecciones de problemas y tareas así como las contribuciones de los alumnos a las discusiones que se realizarán durante las presentaciones del resto de los alumnos y también durante las clases expositivas de los profesores.

En primera oportunidad el promedio ponderado entre la evaluación continua (25%) y la presentación de trabajos (75%) permitirá a los alumnos superar la asignatura. La calificación del alumno en la segunda oportunidad corresponderá a la calificación obtenida en el examen oficial correspondiente.

La calificación de "no presentado" se otorgará conforme a las disposiciones de la normativa sobre la permanencia en las titulacións de Grado y Máster vixente en la Universidad de Santiago.

Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación a lo recogido en el “Reglamento de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones”:

"Artículo 16. Realización fraudulenta de ejercicios o pruebas.

La realización fraudulenta de cualquier ejercicio o prueba requerida en la evaluación de una asignatura implicará la calificación de reprobado en la convocatoria correspondiente, independientemente del proceso disciplinario que se pueda seguir contra el alumno infractor. Se considera fraudulento, entre otras cosas, la realización de trabajos plagiados u obtenidos de fuentes accesibles al público sin reelaboración o reinterpretación y sin citaciones a los autores y las fuentes ”.

La materia consta de 3 créditos ECTS, por lo que la carga total de trabajo para lo/a alumno/la es de 75 horas, que se desglosan de la manera siguiente:

- Horas presenciales semanales: Aproximadamente, 30 horas en el conjunto del semestre.
- Horas expositivas: 20 h.
- Horas interactivas: 10 h.
- Trabajo personal del\a alumno/a: 44 horas en el semestre.
- Estudio individual: 24 horas en el semestre.
- Realización de trabajos individuales: 20 horas en el semestre
- Otras tareas: 1 hora en el semestre

(1) Participación en las clases.

(2) Preparación de las tareas marcadas siguiendo las pautas indicadas.

(3) Consulta de dudas en la clase o en las tutorías.

(4) Leer, estudiar, escribir y programar.