Il corso è volto a fornire un'introduzione alle tecniche computazionali usate in modellistica e simulazione molecolare, ed ad illustrare come queste tecniche possano essere impiegate per descrivere e/o predire fenomeni chimici, fisici e biologici.

D1 - Conoscenze e capacità di comprensione
Alla fine del corso lo studente dovrà conoscere i principi base della simulazione molecolare.
D2- Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà essere in grado di applicare una scelta fra le diverse tecniche di simulazione molecolare per risolvere problemi inerenti l'ambito di ingegneria dei materiali e di processo.
D3 - Autonomia di giudizio
Lo studente dovrà essere in grado di giudicare autonomamente e analiticamente i risultati ottenuti dalle simulazioni molecolari.
D4 - Abilità comunicative
Lo studente dovrà acquisire un linguaggio tecnico corretto e descrivere in autonomia gli esperimenti computazionali.
D5 - Capacità di apprendimento
Lo studente dovrà essere in grado di progettare un esperimento di simulazione molecolare in campo ingegneristico.

Chimica generale, chimica organica, termodinamica, fisica e matematica di base.

1. Introduzione alla simulazione molecolare
a. Sistemi di coordinate
b. Superfici di energia potenziale
c. Grafica e modelli molecolare
d. Superfici molecolari
e. Computer hardware e software
f. Scale e unità di lunghezza e di energia
g. Letteratura di chimica computazionale
h. Concetti matematici di base
i. Esempi ed esercitazioni

2. Meccanica molecolare: modelli di campi di forza empirici/ab initio
a. Concetti generali di campi di forza in meccanica molecolare
b. Termini di legame
c. Termini di non legame
i. Interazioni elettrostatiche
ii. Interazioni di van der Waals
d. Parametrizzazione dei campi di forze
e. Campi di forze generali e specifici
f. Derivate della funzione energia in meccanica molecolare
g. Esempi ed esercitazioni

3. Minimizzazione dell’energia molecolare e metodi di analisi delle superfici di energia molecolare
a. Introduzione ai metodi di minimizzazione
b. Metodi di minimizzazione del primo ordine
c. Il metodo di Newton-Raphson
d. Criteri di scelta di un metodo di minimizzazione
e. Esempi ed esercitazioni

4. Metodi di simulazione di dinamica molecolare atomistica al computer
a. Aspetti pratici della simulazione molecolare atomistica
b. Calcolo di grandezze termodinamiche e strutturali
c. Spazio delle fasi
d. Condizioni al contorno
e. Insiemi statistici per le simulazioni molecolare
f. Monitoraggio delle condizioni di equilibrio
g. Metodi per il troncamento del potenziale
h. Metodi per il trattamento delle forze a lungo raggio
i. Analisi dei risultati di una simulazione e stima degli errori
j. Esempi ed esercitazioni

5. Metodi di simulazione a livello mesoscopico
a. Aspetti pratici della simulazione molecolare mesoscopica
b. Descrizione di spazi conformazionali e distribuzioni di densità di materia.
c. Spazio delle fasi
d. Condizioni al contorno
e. Metodi e teorie delle simulazioni molecolari mesoscopiche
f. Metodi di coarse-graning
g. Teoria della Dissipative Particle Dynamics
h. Definizione e metodiche di calcolo dei parametri DPD
i. Analisi dei risultati di una simulazione mesoscopica e stima degli errori
j. Esempi ed esercitazioni

Molecular Modelling for Beginners (Alan Hinchliffe, Wiley)

Molecular Modeling: Principles and Applications (Andrew R. Leach; Prentice Hall)

1. Introduzione alla simulazione molecolare
a. Sistemi di coordinate
b. Superfici di energia potenziale
c. Grafica e modelli molecolare
d. Superfici molecolari
e. Computer hardware e software
f. Scale e unità di lunghezza e di energia
g. Letteratura di chimica computazionale
h. Concetti matematici di base
i. Esempi ed esercitazioni

2. Meccanica molecolare: modelli di campi di forza empirici/ab initio
a. Concetti generali di campi di forza in meccanica molecolare
b. Termini di legame
c. Termini di non legame
i. Interazioni elettrostatiche
ii. Interazioni di van der Waals
d. Parametrizzazione dei campi di forze
e. Campi di forze generali e specifici
f. Derivate della funzione energia in meccanica molecolare
g. Esempi ed esercitazioni

3. Minimizzazione dell’energia molecolare e metodi di analisi delle superfici di energia molecolare
a. Introduzione ai metodi di minimizzazione
b. Metodi di minimizzazione del primo ordine
c. Il metodo di Newton-Raphson
d. Criteri di scelta di un metodo di minimizzazione
e. Esempi ed esercitazioni

4. Metodi di simulazione di dinamica molecolare atomistica al computer
a. Aspetti pratici della simulazione molecolare atomistica
b. Calcolo di grandezze termodinamiche e strutturali
c. Spazio delle fasi
d. Condizioni al contorno
e. Insiemi statistici per le simulazioni molecolare
f. Monitoraggio delle condizioni di equilibrio
g. Metodi per il troncamento del potenziale
h. Metodi per il trattamento delle forze a lungo raggio
i. Analisi dei risultati di una simulazione e stima degli errori
j. Esempi ed esercitazioni

5. Metodi di simulazione a livello mesoscopico
a. Aspetti pratici della simulazione molecolare mesoscopica
b. Descrizione di spazi conformazionali e distribuzioni di densità di materia.
c. Spazio delle fasi
d. Condizioni al contorno
e. Metodi e teorie delle simulazioni molecolari mesoscopiche
f. Metodi di coarse-graning
g. Teoria della Dissipative Particle Dynamics
h. Definizione e metodiche di calcolo dei parametri DPD
i. Analisi dei risultati di una simulazione mesoscopica e stima degli errori
j. Esempi ed esercitazioni

Lezioni frontali con slide di power point fornite agli studenti contestualmente; esercitazioni in laboratorio con software e hardware dedicato.

I capitoli del testo seguito necessari allo studio vengono forniti gratuitamente agli studenti.

Elaborato sulle esperienze computazionali con domande orali sullo stesso.
Lo/la studente/ssa dovrà essere in grado di descrivere correttamente le attività svolte in laboratorio secondo il seguente schema:
• Introduzione: descrizione con appropriato linguaggio tecnico della specifica tecnica computazionale utilizzata.
• Procedura: descrizione con accurato linguaggio tecnico dello svolgimento della completa ricetta computazionale. L’obiettivo finale sarà quello di descrivere una procedura riproducibile seguendo i punti descritti nel report.
• Interpretazione dei dati: i dati grezzi dovranno essere opportunamente elaborati e commentati sulla base della teoria descritta durante le lezioni frontali.
Criteri di valutazione: la prova è volta ad accertare la conoscenza degli argomenti elencati nel programma, e la capacità di applicare tali conoscenze. Le valutazioni sono espresse in trentesimi, secondo i seguenti criteri:
-Eccellente (30 -30 e lode): ottima conoscenza degli argomenti, ottima proprietà di vocabolario, ottima capacità analitica; lo/la studente/essa è in grado di applicare brillantemente le conoscenze teoriche a casi concreti.
-Molto buono (27 -29): buona conoscenza degli argomenti, notevole proprietà di vocabolario, buona capacità analitica; lo/la studente/essa è in grado di applicare correttamente le conoscenze teoriche a casi concreti.
-Buono (24-26): buona conoscenza dei principali argomenti, discreta proprietà di vocabolario; lo/la studente/essa mostra una adeguata capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti.
-Soddisfacente (21-23): lo/la studente/essa non mostra piena padronanza degli argomenti principali dell'insegnamento, pur possedendone le conoscenze fondamentali; mostra comunque soddisfacente proprietà di vocabolario e sufficiente capacità di applicare le conoscenze teoriche a casi concreti.
-Sufficiente (18-20): minima conoscenza degli argomenti principali dell'insegnamento e del vocabolario tecnico, limitata capacità di applicare in modo adeguato le conoscenze teoriche a casi concreti.
-Insufficiente (<18): lo/la studente/essa non possiede una conoscenza accettabile dei contenuti dei diversi argomenti del programma.

4. Istruzione di qualità.