Consulta de Guías Docentes



Academic Year/course: 2021/22

33425 - THEORETICAL METHODS FOR SIMULATION OF MATERIALS

This is a non-sworn machine translation intended to provide students with general information about the course. As the translation from Spanish to English has not been post-edited, it may be inaccurate and potentially contain errors. We do not accept any liability for errors of this kind. The course guides for the subjects taught in English have been translated by their teaching teams


Information of the subject

Code - Course title:
33425 - THEORETICAL METHODS FOR SIMULATION OF MATERIALS
Degree:
748 -
762 -
Faculty:
104 - Facultad de Ciencias
Academic year:
2021/22

1. Course details

1.1. Content area

THEORETICAL METHODS FOR SIMULATION OF MATERIALS

1.2. Course nature

Optional

1.3. Course level

Máster (EQF/MECU 7)

1.4. Year of study

2

1.5. Semester

Second semester

1.6. ECTS Credit allotment

6.0

1.7. Language of instruction

English. 

1.8. Prerequisites

There no prerequisites.

1.9. Recommendations

No applicable. 

1.10. Minimum attendance requirement

Attendance is mandatory. 

1.11. Subject coordinator

Manuel Alcamí Pertejo. 

1.12. Competences and learning outcomes

1.12.1. Competences

BASIC AND GENERAL

GC02 - Students are able to solve problems and make decisions of any kind under the commitment to the defence and practice of equality policies.

GC03 - Students are able to work in a team both at a multidisciplinary level and with their own peers respecting the principle of equality of men and women.

CB6 - Possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity for originality in the development and/or application of ideas, often in a research context.

CB7 - Students are able to apply their acquired knowledge and problem-solving skills in new or unfamiliar environments within broader (or multidisciplinary) contexts related to their field of study.

CB9 - Students are able to communicate their conclusions and the knowledge and rationale underpinning them to specialist and non-specialist audiences in a clear and unambiguous way.

CB10 - That students possess the learning skills that will enable them to continue studying in a way that will be largely self-directed or autonomous.

CROSS-CUTTING

CT02 - The student is organised in his/her work, demonstrating that he/she knows how to manage the time and resources available to him/her.

CT04 - The student has the ability to generate new ideas from his/her own decisions.

CT09 - Ability to obtain, select, elaborate and process information from different sources with objective criteria, prioritising them according to their quality and relevance.

CT10 - Predict and control the evolution of complex situations through the development of new and innovative work methodologies adapted to the scientific/research and professional field.

CT11 - Identify and rigorously select the appropriate methodology to formulate hypotheses, define problems and design work strategies specific to research with an emphasis on ethical commitment.

SPECIFIC

CE01 - Students demonstrate their knowledge and understanding of facts by applying concepts, principles and theories related to Theoretical Chemistry and Computational Modelling.

SC02 - Extends and/or acquires knowledge of the basic methods of Quantum Chemistry and critically evaluates their applicability.

SC19 - The student is familiar with the computational techniques that, based on molecular mechanics and dynamics, are the basis for the design of molecules of interest in fields such as pharmacology, petrochemistry, etc.

SC22 - The student is familiar with advanced computational techniques such as: instruction and data pipelining, superscalar and multiscalar processors, chain operations, parallel platforms, etc.

1.12.2. Learning outcomes

No applicable. 

1.12.3. Course objectives

The course will focus on the use of theoretical chemistry techniques to describe the properties of new materials. It will include aspects such as the modelling of periodic systems, surfaces, nanotubes, 2D materials such as metal-organic frameworks (COFs), deposition of molecules on surfaces, self-assembly, etc. This type of simulation is at the frontier of physics and chemistry and often requires combining different computational methods to describe both the material and the active part of the material and different effects such as electron transfers. The course will present examples to show how to apply different models and will also include aspects such as the design of materials using machine learning techniques.

1.13. Course contents

Theoretical part
1. Nanomaterials: perspective from physics and chemistry.
2. Theory of solids.
3. Design of specific materials.
4. Organic semiconductors for optoelectronics.
5. Organo-inorganic interfaces.
6. Graphene and 2D materials.
7. Functionalisation of graphenp and carbon dots.
Practical Part
1. VASP
2. Discovering and designing high performance materials.
3. Molecular mechanics/dynamic simulation of molecular materials.
4. Non-periodic DFT calculations of materials and surfaces.

1.14. Course bibliography

  • A Computational Chemistry of Solid State Materials. Ronald Holffmann. Wiley-VCH. 
  • Electronic structure. Basic Theory and Practical Methods. Richard M. Martin.
  • Fundamentals of Condensed Matter Physics. Marvin L. Cohen and Steven G. Louie. 

2. Teaching-and-learning methodologies and student workload

2.1. Contact hours

 

#Hours

Percentage of face-to-face activities (minimum 33% of the total).

43

Percentage of non-face-to-face activities.

82

2.2. List of training activities

Face-to-face activities

Nº hours

Theoretical lessons in the classroom

20

Computer-based practices

20

Evaluation activities

3

3. Evaluation procedures and weight of components in the final grade

3.1. Regular assessment

The final mark for the course will be based on: 20% final exam of the course and 80% corresponding to the delivery of a report of exercises proposed by the professor.

3.1.1. List of evaluation activities

 

 

Evaluation activity

%

Final exam

20

Exercises

80

3.2. Resit

The evaluation will be based on the delivery of a report with the proposed exercises.

3.2.1. List of evaluation activities

Evaluation activity

%

Exercicses

100

Continuous evaluation

0

4. Proposed workplan

The course will be organized by Autonomous University of Madrid. 


Curso Académico: 2021/22

33425 - MÉTODOS TEÓRICOS PARA LA SIMULACIÓN DE MATERIALES


Información de la asignatura

Código - Nombre:
33425 - MÉTODOS TEÓRICOS PARA LA SIMULACIÓN DE MATERIALES
Titulación:
748 - Máster Erasmus Mundus en Química Teórica y Modelización Computacional
762 - Máster en Química Teórica y Modelización Computacional (2021)
Centro:
104 - Facultad de Ciencias
Curso Académico:
2021/22

1. Detalles de la asignatura

1.1. Materia

MÉTODOS TEÓRICOS PARA LA SIMULACIÓN DE MATERIALES

1.2. Carácter

Optativa

1.3. Nivel

Máster (MECES 3)

1.4. Curso

2

1.5. Semestre

Segundo semestre

1.6. Número de créditos ECTS

6.0

1.7. Idioma

Inglés

1.8. Requisitos previos

No hay. 

1.9. Recomendaciones

No aplicable. 

1.10. Requisitos mínimos de asistencia

La asistencia es obligatoria. 

1.11. Coordinador/a de la asignatura

Manuel Alcamí Pertejo. 

1.12. Competencias y resultados del aprendizaje

1.12.1. Competencias

BÁSICAS Y GENERALES

CG02 - Los estudiantes son capaces de resolver problemas y tomar decisiones de cualquier índole bajo el compromiso con la defensa y práctica de las políticas de igualdad.

CG03 - Los estudiantes son capaces de trabajar en equipo tanto a nivel multidisciplinar como con sus propios pares respetando el principio de igualdad de hombre y mujeres.

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

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.

TRANSVERSALES

CT02 - El/la estudiante es organizado en el trabajo demostrando que sabe gestionar el tiempo y los recursos de que dispone.

CT04 - El/la estudiante tiene capacidad de generar nuevas ideas a partir de sus propias decisiones.

CT09 - Capacidad de obtener, seleccionar, elaborar y procesar información proveniente de fuentes diversas con criterios objetivos, priorizándolas según su calidad y pertinencia

CT10 - Predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de nuevas e innovadoras metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador y profesional

CT11 - Identificar y seleccionar con rigor la metodología adecuada para formular hipótesis, definir problemas y diseñar estrategias de trabajo propias de la investigación incidiendo en el compromiso ético

ESPECÍFICAS

CE01 - Los estudiantes demuestran su conocimiento y comprensión de los hechos aplicando conceptos, principios y teorías relacionadas con la Química Teórica y Modelización Computacional.

CE02 - Amplia y/o adquiere conocimiento de los métodos básicos de la Química Cuántica y evalúa críticamente su aplicabilidad.

CE19 - El/la estudiante está familiarizado con las técnicas computacionales que, basadas en la mecánica y dinámica molecular, son la base del diseño de moléculas de interés en campos tales como farmacología, petroquímica, etc.

CE22 - Conoce la existencia de técnicas computacionales avanzadas tales como: canalización de instrucciones y datos, procesadores superescalar y multiescalares, operaciones en cadena, plataformas en paralelo, etc.

1.12.2. Resultados de aprendizaje

No aplica. 

1.12.3. Objetivos de la asignatura

El curso se centrará en el uso de técnicas de química teórica para describir las propiedades de nuevos materiales. Incluirá aspectos como el modelado de sistemas periódicos, superficies, nanotubos, materiales 2D como frameworks metal-orgánicos (COF), deposito de moléculas en superficies, auto-ensamblado, etc. Este tipo de simulación se encuentra en la frontera de la física y la química y muchas veces requiere combinar diferentes métodos computacionales para describir tanto el material como la parte activa del mismo y diferentes efectos como la transferencias de electrones. El curso presentará ejemplos para mostrar cómo aplicar diferentes modelos y también incluirá aspectos como el diseño de materiales utilizando técnicas de machine learning.

1.13. Contenidos del programa

Bloque teórico
1. Nanomateriales: perspectiva desde la física y la química.
2. Teoría de sólidos.
3. Diseño de materiales específicos.
4. Semiconductores orgánicos para optoelectrónica.
5. Interfases organo-inorgánicas.
6. Grafeno y materiales 2D.
7. Funcionalización del grafenp y puntos de carbono.
Bloque práctico
1. VASP
2. Descubriendo y diseñando materiales de alto rendimiento.
3. Mecánica molecular/ Simulación dinámica de materiales moleculares.
4. Cálculos DFT no periódicos de materiales y superficies.

1.14. Referencias de consulta

  • A Computational Chemistry of Solid State Materials. Ronald Holffmann. Wiley-VCH. 
  • Electronic structure. Basic Theory and Practical Methods. Richard M. Martin.
  • Fundamentals of Condensed Matter Physics. Marvin L. Cohen and Steven G. Louie. 

2. Metodologías docentes y tiempo de trabajo del estudiante

2.1. Presencialidad

 

 

 

#Horas

Porcentaje de actividades presenciales (mínimo 33% del total).

43

Porcentaje de actividades no presenciales.

82

2.2. Relación de actividades formativas

 

Actividades presenciales

Nº horas

Clases teóricas en aula

20

Practicas con medios informáticos

20

Actividades de evaluación

3

3. Sistemas de evaluación y porcentaje en la calificación final

3.1. Convocatoria ordinaria

La nota final de la asignatura se basará en: 20% examen final de la asignatura y un 80% correspondiente a la entrega de un informe de ejercicios propuestos por el profesor.

3.1.1. Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Examen final

20

Ejercicios propuestos

80

3.2. Convocatoria extraordinaria

La evaluación se basará en la entrega de un informe con los ejercicios propuestos.

3.2.1. Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Ejercicios propuestos.

100

Evaluación continua

0

4. Cronograma orientativo

La asignatura está organizada por la Universidad Autónoma de Madrid.