Curso de Grado: Metodos Computacionales - 2013 (segundo cuatrimestre)
Curso de Doctorado (Noviembre 2013)
"Modelado Atomístico en la Nanoescala - Principios y Aplicaciones"
"Atomistic Modeling at the Nanoscale - Principles and Applications"
PROGRAMA:
DIRECTOR: Prof. Dr. Marcelo M. Mariscal
COLLABORATORS:
Prof. Dr. Ezequiel Leiva (Depto. Matemática y Física, FCQ - UNC)
Dr. Oscar Oviedo (Depto. Matemática y Física, FCQ - UNC)
Dr. Marcos Villareal (Depto. Matemática y Física, FCQ - UNC)
Dr. Luis Reinaudi (Depto. Matemática y Física, FCQ - UNC)
Dra. Cecilia Gimenez (FAMAF - UNC)
Dr. German Soldano (Depto. Matemática y Física, FCQ - UNC)
Fecha de iniciación: 04 de Noviembre de 2013
Fecha de finalización: 29 de Noviembre de 2013
Fecha límite de inscripción: 28 de Octubre de 2013
Nº total de horas: 50
N° mínimo de alumnos para dictar el curso: 10
Nº máximo de alumnos admitidos: 30
PROGRAMA:
I. Objetivos
El presente curso de doctorado tiene como objetivo familiarizar a los alumnos con las distintas técnicas de simulación computacional para ser aplicadas a fenómenos que ocurren en la nanoescala, donde los experimentos virtuales cobrar real importancia.
La impronta del curso es dar un fuerte contenido de los fundamentos, de manera que los alumnos puedas comenzar a desarrollar herramientas de cálculo propias. Es deseable que los participantes posean experiencia de programación en el lenguaje FORTRAN (no excluyente).
II. Contenidos teóricos:
La impronta del curso es dar un fuerte contenido de los fundamentos, de manera que los alumnos puedas comenzar a desarrollar herramientas de cálculo propias. Es deseable que los participantes posean experiencia de programación en el lenguaje FORTRAN (no excluyente).
II. Contenidos teóricos:
1. Introducción a la simulación por computadora. Tipos de modelos: cuánticos, semiempíricos, mesoscópicos, continuos.
2. Métodos de dinámica atómica/molecular
• Ecuaciones diferenciales ordinarias para dinámica de partículas.
• Las bases de dinámica molecular clásica. Elementos de mecánica clásica
• Condiciones iniciales (estructuras: nanopartículas, nanotubos, nanoalambres, distribución de momentos, etc)
• Ensambles (microcanónico, canónico)
• Dinámica de Langevin
• Formas de mejorar la eficiencia del cálculo.
• Introducción a dinámica ab-initio
3. Métodos de Monte Carlo
• Las ideas básicas del método de MC.
• Integración por MC, promedios termodinámicos.
• Algoritmo de Metrópolis.
• Ensambles (canónico, gran canónico)
• Monte Carlo Cinético
• Formas de mejorar la eficiencia del cálculo.
4. Potenciales Interatómicos
• Introducción, Aproximación de Born-Oppenheimer.
• Potenciales de a pares y sus limitaciones. Relaciones con constantes elásticas.
• Campos de fuerza para sistemas moleculares – modelos para el H20
• Potenciales “many-body” para metales y semiconductores
• Tratamiento de las interacciones electrostáticas (Ewald, Damped Shifted Potential)
• Calculo de fuerza para dinámica molecular.
• Ajuste de potenciales semiempiricos a partir de cálculos de DFT.
5. Análisis de los experimentos in silico
A)
• Propiedades de equilibrio (energía, presión, temperatura, distribución de velocidades, fluctuaciones.)
• Propiedades dinámicas (funciones de correlación temporal, coeficientes de transporte, etc.)
B) Calculo de energías de activación
• Método de la banda elástica (NEB: Nudged Elastic Band)
• Método del dímero para el cálculo de energías de activación
• On-the-fly KMC.
C) Calculo de energía libre
• Umbrella Sampling.
• Integración termodinámica
• Free energy perturbation
• Método de Jarzynski
6. Métodos de optimización global de energía
Introducción – generalidades sobre las técnicas de optimización
Superficies de energía potencial.
Métodos deterministas
• Gradiente conjugado
• Método de Quasi-Newton
• Steepest descent
Métodos estocásticos
• Templado Simulado.
• Algoritmos Genéticos.
• Algoritmos Basin-hopping.
• Algoritmos de enjambre.
7. Dinámicas Aceleradas
• Replicas Paralelas
• TAD-Dinámica Acelerada por temperatura
• Hiperdinámica
8. Simulaciones de nano-sistemas.
• Clusters - Nanopartículas
• Nanoalambres
• Nanocavidades
• Nanotubos de Carbono
Contenidos Prácticos
Se realizarán clases prácticas en el gabinete de computación aplicando las técnicas de cálculo expuestas.
Lista de Prácticos:
TP1: Dinámica Molecular. Realizar simulaciones de DM utilizando diferentes códigos. Comprender el proceso de partición de la energía. Generación de nanoestrucutras.
TP2: Monte Carlo: Escribir un código de Monte Carlo implementando el algoritmo de Metropololis. Utilización de código de MC en diferentes ensambles. Muestreo significativo.
TP3 Análisis de los experimentos in silico 1: Calculo energía libre utilizando el código GROMACS. Aplicaciones con potenciales de campo medio.
Lista de Prácticos:
TP1: Dinámica Molecular. Realizar simulaciones de DM utilizando diferentes códigos. Comprender el proceso de partición de la energía. Generación de nanoestrucutras.
TP2: Monte Carlo: Escribir un código de Monte Carlo implementando el algoritmo de Metropololis. Utilización de código de MC en diferentes ensambles. Muestreo significativo.
TP3 Análisis de los experimentos in silico 1: Calculo energía libre utilizando el código GROMACS. Aplicaciones con potenciales de campo medio.
TP4: Métodos de Optimización Global
TP5: Análisis de los experimentos in silico 2: Utilizar y analizar un código que implementa el método NEB escrito en lenguaje Fortran. Se analizaran las subrutinas más importantes. Se realizarán cálculos para determinar barreras de activación para los procesos de mayor relevancia (“Hopping”, “Schwoebel-Ehrlich 3D”, aleación, etc.) en el crecimiento de nanopartículas metálicas
