SIMULATION OF MOLECULAR AND PERIODIC SYSTEMS

Il corso rientra nelle attività formative caratterizzanti del corso di laurea magistrale in Science and Technology of Bio and Nano Materials, Lo scopo del corso di laurea è formare laureati con una solida preparazione multidisciplinare in chimica, fisica e biologia e con la capacità di gestire complessi processi come la progettazione, la sintesi e la caratterizzazione di materiali, compresi quelli biologici. Il corso comprende lezioni teoriche e di laboratorio riguardanti la preparazione e la caratterizzazione di nano e biomateriali. In particolare, le proprietà, le caratteristiche chimico-fisiche e i metodi di preparazione dei materiali nanostrutturati e le loro applicazioni sono studiate in profondità. L'obiettivo specifico del corso Simulation of Molecular and Periodic Systems è quello di fornire competenze relative all'uso di metodi basati su meccanica molecolare e meccanica quantistica per ottenere informazioni su molecole e polimeri biologici, materiali organici e inorganici, composti su scala nanometrica. L'obiettivo del corso è la conoscenza dei vantaggi e dei limiti di ciascun metodo, al fine di essere in grado di selezionare l'approccio computazionale più adatto per il sistema oggetto di studio.

1. Conoscenza e comprensione.
I) Conoscere le basi teoriche dei metodi basati sulla meccanica molecolare e comprendere i campi di applicazione e i limiti.
II) Conoscere le basi teoriche del metodo Hartree-Fock e il ruolo delle basis functions. Conoscenze di base sui metodi post-Hartree-Fock e metodi semi-empirici. Conoscenza delle basi teoriche dei metodi fondati sulla teoria del funzionale di densità (DFT). Comprensione dei campi di applicazione e dei limiti. Conoscenza dell'uso dei metodi di meccanica quantistica per sistemi non periodici e periodici, anche in presenza di solvente.
III) Comprensione delle proprietà che possono essere previste dalla simulazione computazionale di sistemi non periodici e periodici.
IV) Comprensione dei vantaggi e dei limiti della combinazione di metodi di meccanica molecolare e meccanica quantistica in calcoli ibridi.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
I) Essere in grado di applicare metodi computazionali per la corretta modellazione di biomateriali e nanomateriali.
II) Essere in grado di utilizzare approcci computazionali per la previsione di proprietà di bio- e nanomateriali.
3. Capacità di giudicare
I) Essere in grado di valutare i limiti di un metodo computazionale in funzione del sistema da studiare.
II) Essere in grado di bilanciare lo sforzo computazionale e la qualità di una simulazione.
4. Abilità comunicative
I) Essere in grado di usare la terminologia e i simboli corretti per discutere gli argomenti del corso.
II) Essere in grado di interagire costruttivamente con l'insegnante e gli altri studenti.
5. Capacità di apprendimento
I) Essere in grado di riassumere e collegare correttamente gli argomenti più importanti descritti durante le lezioni.
II) Essere in grado di eseguire con competenza una simulazione al computer sulla base degli argomenti teorici descritti durante le lezioni.

Sono richieste conoscenze matematiche di base. I comuni corsi di matematica in corsi di laurea triennale scientifici sono sufficienti. È richiesta la conoscenza di base della chimica. In particolare, lo studente dovrebbe essere consapevole della struttura elettronica degli elementi e dei legami chimici nei composti organici e inorganici. Sono inoltre richieste conoscenze preliminari di spettroscopia (UV-VIS e IR) e di termodinamica.

In relazione agli obiettivi formativi e ai risultati di apprendimento attesi, indicati nelle sezioni pertinenti, i contenuti del corso possono essere suddivisi come segue:
I) Superfici di energia potenziale e ottimizzazione della geometria. Metodo Monte-Carlo. Aspetti di base della dinamica molecolare.
II) Metodo di Hartree-Fock. Approccio LCAO, basis sets, pseudopotenziali. Applicazione del metodo Hartree-Fock ai sistemi periodici.
III) Panoramica dei metodi multiconfigurazionali. Simulazione UV-VIS basata sull'interazione di configurazione (CIS).
IV) Metodi semiempirici. Approssimazioni NDO e NDDO della repulsione interelettronica. Metodi e campi di applicazione correlati.
V) Teoria DFT. Approssimazioni dell'energia di scambio-correlazione e metodi correlati. Applicazione a sistemi periodici e non periodici.
VI) Proprietà molecolari e periodiche. Analisi della popolazione, ruolo degli orbitali di frontiera, previsione della reattività.
VII) Simulazione IR (approssimazione armonica) e stima delle grandezze termodinamiche.
VIII) Modelli impliciti di solvatazione (Generalized Born, Onsager, PCM, COSMO). Approssimazioni e limiti.
IX) Metodi ibridi meccanica molecolare / meccanica quantistica. Equazioni generali, approssimazioni e limiti.

Per lo studio e l'approfondimento della teoria:
I) C. J. Cramer, Essentials of Computational Chemistry, 2rd edition, Wiley, 204.
II) F. Jensen, Introduction to Computational Chemistry, 3rd edition, Wiley, 2017.
III) W. J. Hehre, A Guide to Molecular Mechanics and Quantum Chemical Calculations, Wavefunction Inc., 2003.
IV) R. Dronskowski, Computational Chemistry of Solid State Materials, Wiley, 2005.
Possibile alternativa in italiano:
M. Bortoluzzi, Approccio qualitativo alla chimica computazionale, Aracne editrice, 2009, with supporting information available at https://drive.google.com/drive/folders/0B6EkDs_UUlhBbjVNNkI5MVNqYkE?usp=sharing .

La valutazione dell'apprendimento avviene attraverso una prova orale, che consiste in una serie di domande alle quali lo studente deve rispondere dimostrando di conoscere ed essere in grado di esporre gli argomenti dell'intero programma (vedi la sezione contenuti) con proprietà di linguaggio. L'esame orale dura da 25 minuti a 35 minuti a seconda della chiarezza e della coerenza delle risposte alle domande poste. Sono poste almeno tre domande, la prima su un argomento a scelta. Una domanda deve riguardare esempi di applicazione di metodi di simulazione a materiali biologici o nanostrutturati.

L'insegnamento è organizzato in lezioni con esempi ed esercitazioni al computer. Alla fine di ogni parte teorica gli esercizi corrispondenti vengono svolti in classe con un adeguato software di calcolo. Circa il 25% del corso è dedicato agli esercizi al computer.

Inglese

Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento: Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. In caso di disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e si necessita di supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro), si contatti l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.

orale