ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| METODI DI SIMULAZIONE | CHIM/02 | LEZIONI | 24 |
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Lo studente che completa il corso (e partecipa alle esercitazioni del laboratorio computazionale) ottiene una conoscenza dei metodi di simulazione adeguata per fare un uso consapevole dei programmi di simulazione disponibili. Sarà anche capace di scrivere, compilare e controllare programmi originanli di analisi dei dati forniti dalla simulazione.
The student who successfully completes the course will have enough knowledge of simulation methods to make an educated use of simulation packages and will be able of writing his/her own programs (in FORTRAN).
L'esame orale mira a verificare la comprensione da parte dello studente degli argomenti esposti durante il corso. La parte 'sperimentale', cioè l'attività del laboratorio computazionale (messa a punto di programmi originali) costitusce oltre metà del lavoro e della verifica.
Quindi le modalità di verifica sono :
The oral exam aims at assessing the student knowledge of the topics and issues presented during the course. The 'laboratory' practice, however, is worth more than half of the final result.
Methods:
Lezioni frontali sui fondamenti dei metodi, introduzione al linguaggio FORTRAN.
Le attiviità comprendon:
E' consigliabile seguire regolarmente le lezioni
Delivery: face to face
Learning activities:
Attendance: Advised
Teaching methods:
Il corso è concepito come un'introduzione ai principali metodi di simulazione impiegati in meccanica statistica, il metodo Monte Carlo e la dinamica molecolare, con particolare attenzione alle applicazioni su fasi condensate. Nella prima parte del corso sono presentati i fondamenti teorici dei metodi, successivamente si analizzano analogie e differenze di implementazione e si evidenziano le possibilità e i limiti dei metodi.
La seconda parte del corso è dedicata a esempi di applicazioni, con sessioni di 'laboratorio' dove gli studenti mettono a punto e utilizzano programmi di calcolo di loro realizzazione.
The course provides an introduction to the main simulation methods for statistical mechanics, namely Monte Carlo and molecular dynamics, emphasising their application to condensed phases. In the first part, the theoretical foundations of the methods are exposed, then analogies and differences of implementation are analysed and their scope and limitations stressed. The second part is devoted to examples of applications, with 'laboratory' sessions where students test and run their codes.
1) M.P. Allen and D.J. Tildesley 'Computer simulation of liquids', Clarendon Press, Oxford, 1987.
2) D. Frenkel and B. Smit 'Understanding Computer Simulation : From Algorithms to Applications', Academic Press, San Diego, 1996.
3) M. E. Tuckerman, 'Statistical Mechanics: theory and Molecular Simulation',
Oxford University Press, Oxford, 2010
Naturalmente la bibliografia è molto ampia e in continua espansione. I testi indicati sono solo la fonte della maggior parte del materiale presentato nelle lezioni.
1) M.P. Allen and D.J. Tildesley 'Computer simulation of liquids', Clarendon Press, Oxford, 1987. 2) D. Frenkel and B. Smit 'Understanding Computer Simulation : From Algorithms to Applications', Academic Press, San Diego, 1996. 3) M. E. Tuckerman, 'Statistical Mechanics: theory and Molecular Simulation',
Oxford University Press, Oxford, 2010
There is a large bibliography, of course, these two are simply the source of most of the lectures content.
