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Maria Cristina MENZIANI
Professore Ordinario
Dipartimento di Scienze Chimiche e Geologiche - Sede Dipartimento di Scienze Chimiche e Geologiche
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Insegnamento: Chimica computazionale
Scienze chimiche (Offerta formativa 2023)
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire agli studenti conoscenze approfondite delle principali tecniche di simulazione computazionale classiche e multiscala utilizzate per studiare e prevedere le proprietà di sistemi chimici. Per una più completa comprensione degli obiettivi formativi, si rimanda alla lettura dei risultati di apprendimento attesi a seguito dello svolgimento del presente percorso formativo.
Orario di ricevimento: Martedi ore 16-18 o su richiesta tramite e-mail.
Prerequisiti
Conoscenze di chimica generale e inorganica, fisica classica e chimica fisica.
Programma del corso
1 CFU (8 ore). Presentazione dell’insegnamento. Introduzione alla meccanica molecolare. Scale di tempo e spazio. Caratteristiche generali dei campi di forza empirici. Termini di legame e interazioni di non legame.
1 CFU (8 ore). Trattazione di sistemi ionici, covalenti e metallici. Trattazione del solvente. Campi di forza coarse-grain. Trattazione di sistemi polimerici. Tecniche di parametrizzazione. Metodi di minimizzazione dell’energia e di dinamica molecolare.
1 CFU (8 ore). Simulazioni computazionali. Protocolli di simulazione. Utilizzo delle condizioni al contorno, convenzione dell’immagine minima. Troncamento delle interazioni a lungo e corto raggio. Le fasi della simulazione: riscaldamento, equilibrazione e campionamento.
1 CFU (8 ore). Analisi dei risultati. Funzioni di correlazione temporale. Calcolo di proprieta' strutturali, termodinamiche, meccaniche e di trasporto.
1 CFU (8 ore). Esercizio sulla scelta della funzione potenziale più appropriata in funzione delle caratteristiche del sistema in esame. Esercizio di progettazione molecolare.
1 CFU (8 ore). Esercizio di calcolo delle proprietà strutturali e meccaniche. Esercizio di calcolo delle proprietà di diffusione.
Metodi didattici
Lezioni frontali, esercitazioni in aula, lettura guidata di articoli scientifici forniti dal docente e discussione collegiale. Seminari volti ad illustrare applicazioni specifiche. Testi consigliati, articoli scientifici e materiale didattico (in lingua inglese) reso disponibile online prima delle lezioni. Le esercitazioni al computer comprendono l’esecuzione dell’esperimento e la stesura di una breve relazione; la discussione collegiale dei risultati ottenuti fungerà da auto-verifica in itinere del grado di conoscenza/comprensione raggiunto.
L’insegnamento è svolto in presenza in lingua italiana; la frequenza non è obbligatoria.
Gli studenti lavoratori non frequentanti devono contattare il docente, che fornirà indicazioni su specifici argomenti integrativi da studiare sui libri di testo.
Testi di riferimento
Un testo a scelta tra:
Frank Jensen Introduction to computational chemistry, Wiley 2017
J. Harvey Computational Chemistry, Oxford Science Pub. 2018.
A.R. Leach Molecular Modelling. Principles and Applications. Addison Wesley Longman 2001.
Verifica dell'apprendimento
La verifica finale dell’apprendimento prevede un colloquio, della durata di circa 30m, che consiste nella discussione di un argomento a scelta o dei risultati ottenuti in una delle esercitazioni effettuate in classe. Durante il colloquio verranno valutate a) le conoscenze acquisite (fino al 35% del voto finale), b) le capacità di risolvere autonomamente problemi analoghi (35%), c) le capacità critiche (20%), e d) le capacità comunicative maturate dallo studente (10%).
Conoscenza basilare degli argomenti e capacità parziale di applicare la conoscenza voto minimo (18/30), conoscenza piena degli argomenti e capacità ottima di applicare la conoscenza voto massimo (30/30 e lode), graduazione dei voti intermedi in base al raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi, compresi quelli trasversali, dimostrata durante la prova d’esame.
Risultati attesi
Conoscenza e capacità di comprensione
conoscere i protocolli computazionali per il calcolo di proprietà di sistemi inorganici, organici e biologici; conoscere come validare i modelli computazionali ottenuti confrontando i risultati con dati sperimentali; riconoscere le approssimazioni effettuate nella definizione dei modelli adottati; descrivere sistemi periodici, molecola singola, molecola in solvente, molecole interagenti con i campi di forza più opportuni; descrivere le relazioni struttura-proprietà di sistemi chimici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
costruire modelli di sistemi organici ed inorganici cristallini e amorfi; discutere ed analizzare la superficie di energia potenziale; calcolare proprietà strutturali, termodinamiche e dinamiche di sistemi complessi discutere ed analizzare i risultati ottenuti nel contesto delle approssimazioni fatte.
Autonomia di giudizio
valutare in autonomia i metodi o i campi di forza più appropriati per il problema in esame; valutare in autonomia e criticamente i risultati ottenuti; sostenere una discussione costruttiva sui concetti appresi.
Abilità comunicative
utilizzare efficacemente il linguaggio scientifico in forma orale esprimendo i concetti con linguaggio appropriato e conciso; presentare i dati ottenuti in modo corretto, chiaro ed efficace; sostenere un contradditorio.
Capacità di apprendimento
Utilizzare in autonomia e in modo adeguato le conoscenze e gli strumenti metodologici per provvedere autonomamente a un adeguato e continuo aggiornamento.