| 5 ECTS | |
| 30 P + 15 S + 15 A | |
| 15% primjene e-učenja | |
| Odjel za fiziku (Sceduly) |
| Nositelji: Bernarda LovrinčevićSuradnici: |
| Ciljevi predmeta |
| Osnovno razumijevanje mikroskopske strukture i dinamike tekućih sustava i modeliranje jednostavnih tekućina i složenijih sustava korištenjem metode molekularne dinamike. |
| Uvjeti (kompetencije) za upis predmeta |
| Osnova znanja statističke mehanike, termodinamike, klasične mehanike, kvantne fizike i programiranja. |
| Očekivani ishodi učenja |
| 1. Osnovno razumijevanje mikroskopske strukture i dinamike tekućina prema idejama statističke fizike tekućina 2. Znanje osnovnih i nekih od naprednih algoritma za računanje termodinamičkih i kinetičkih svojstava metodom molekularne dinamike 3. Znanje kako formulirati modele za molekularne i složenije sustave 4. Sposobnost razvoja jednostavnih računalnih programa za simulaciju i analizu rezultata simulacija 5. Razumijevanje računalnih eksperimenta 6. Sposobnost korištenja programskih paketa za simulaciju molekularne dinamike i programa za vizualizaciju podataka. |
| Sadržaj predmeta |
| Tjedni plan nastave: Uvodni sati 1.Uvod u kolegij: osnove metode molekularne dinamike, tekuće stanje, veza teorija-eksperiment. Osnove rada u linuxu Statistička fizika tekućina 2. Statistički opis sustava: ansambli, gustoća vjerojatnosti u faznom prostoru, vremensko usrednjenje i usrednjenje preko ansambla, ergotska hipoteza 3.-4. Mikro-kanonski, kanonski, izobarni-izotermini i velekanonski ansambl: izvod, particijska funkcija i osnovne formule, separacija doprinosa, fluktuacije 5. N-čestične gustoće i N-čestične distribucijske funkcije, 2-čestična distribucijska funkcija, radijalna distribucijska funkcija (RDF), izvod energija i virijalna jednadžba Molekularna dinamika (MD) 6. Osnove MD: program i simulacija, ekvilibracija i produkcija, početni uvjeti (FCC rešetka i nasumične brzine), integracijski algoritmi, periodični granični uvjeti 7. Klasična polja sile u MD Računanje interakcije u MD: kratkodosežni potencijali, dugodosežni potencijali: reakcijsko polje, Ewaldova sumacija 8. Veze u molekuli u MD MD u NpT ansamblu; termostati i barostati u MD 9. Analiza podataka: termodinamički podaci, podaci o strukturi: RDF 10. Korelacije. Fluktuacije. Dinamičke veličine u MD: brzina-brzina korelacije, difuzijski koeficijent: Green-Kubo i Einstenov izvod Programi i paketi 11. Program MD: krute sfere Program MD: Lennard-Jones sustav 12.-13. Paketi za MD, programi za vizualizaciju Specifične teme ovisno o interesu studenta 14.-15. Računanje slobodne energije i kemijskog potencijala, perkolacija, klasteri u MD .... |
| Vrste izvođenja nastave |
| - Predavanja - Seminari - Vježbe - Samostalni zadaci - Multimedija |
| Obveze studenata |
| Prisustvo i zalaganje studenata na satu, izrada zadataka na satu, izrada zadataka kod kuće, izrada seminara koji uključuje samostalno modeliranje i simulaciju metodom molekularne dinamike odabranog fizikalnog problema, analiza rezultata, pisanje izvještaja i prezentacija seminara. |
| Praćenje rada studenata (ECTS) |
| - Pohađanje nastave (1) - Istraživanje (1) - Praktični rad (1) - Seminarski rad (1) - Homework assignments (1) |
| Ocjenjivanje i vrjednovanje rada studenata |
| Pismeni dio: 2 kolokvija ili pismeni ispit. Prezentacija seminara, članaka, prema potrebi usmeni ispit. |
| Obvezna literatura |
| 1. J.-P. Hansen and I. R. McDonald, Theory of simple liquids, Academic Press, 2006. |
| Izborna literatura |
| 1. P. Allen & D. Tildesley, Computer Simulation of Liquids, Clarendon, Press, Oxford, 1987. 2. J. M. Haile: Molecular dynamics simulation, John Wiley & Sons, New York, 1992. 3. K. Huang, Statistical Mechanics, Wiley, New York 1963. 4. Znanstveni članci |
| Načini praćenja kvalitete |
| Statistika ispitnih rezultata i studentska evaluacija putem anonimne ankete na kraju izvedbe predmeta. Anketa se provodi prema pravilniku Sveučilišta u Splitu. |
| Izvedba |
|
Sveučilišni diplomski studij • Fizika; smjer: Biofizika (izborni 1. i 3. sem.) • Fizika; smjer: Računarska fizika (obvezni 1. sem.) |
| Napomene: Vrste nastave (tip): (P) Predavanja; (S) Seminari; (A) Auditorne vježbe; (PK) Vježbe u praktikumu; (L) Laboratorijske vježbe; (M) Metodičke vježbe; (TJ) Vježbe tjelesnog odgoja; (T) Terenske vježbe. Prije početka nastave moguće su rošade izvođača nastave u svrhu optimizacije opterećenja. Prikazana je testna verzija automatskog generiranja informacija. |