Teorie e Tecniche comp. per la Fisica Biologica


ID corso

Docente

CFU

6

Durata

14 Settimane

Semestre DD

Secondo


Dettagli del corso

1) RICHIAMI DI MECCANICA STATISTICA
La nozione di ensemble: ensemble micro-canonico canonico e gran-canonico. Equivalenza tra ensembles. Il teorema di equipartizione dell'energia. Potenziali chimici. Il metodo della Massima Entropia.
2) LA DINAMICA MOLECOLARE CLASSICA
Discretizzazione delle equazioni di Hamilton-Jacobi. Operatore di evoluzione temporale di Liouville. La dinamica molecolare come trasformazione canonica. Multiple-Time-Step. Metodo sistolico e metodo della lista.
3) METODI STOCASTICI PER IL CALCOLO DELLA FUNZIONE DI PARTIZIONE
Il metodo Monte Carlo. Catene di Markov, principio del bilancio dettagliato, algoritmo di Metropolis. Monte Carlo ibrido. Moto Browniano ed equazione di Langevin. Equazione di Fokker-Planck, soluzione asintotica.
4) SISTEMI FERMIONICI IN FISICA DELLA MATERIA
L'approssimazione di Born-Oppenheimer. Il modello di Thomas-Fermi. L'approssimazione di Hartree-Fock. Simulazioni ab initio: la teoria del funzionale densità. Il metodo di Car-Parrinello.
5) APPLICAZIONI ALLE BIOMOLECOLE
Introduzione al modelling di biomolecole. Force-fields empirici: all atoms e coarse grained (Martini). Algoritmi velocity-Verlet e leap-frog. Reversibilità temporale. Algoritmi di minimizzazione dell’energia. Simulazioni negli ensembles NVT and NPT. Somme di Ewald. Funzioni di correlazione e loro calcolo in dinamica molecolare. Coefficiente di diffusione.
6) TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE SU PIATTAFORME PARALLELE
Struttura dei codici per la dinamica molecolare di biomolecole. Programmazione ad agenti.

Obiettivi

OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso si propone di fornire una preparazione avanzata nelle tecniche computazionali utilizzate per lo studio di Biomolecole.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Lo studente deve conoscere le principali tecniche computazionali ed essere in grado di scegliere quale utilizzare per ogni specifico sistema oggetto di indagine.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Lo studente deve essere in grado di identificare le variabili importanti e di elaborare un modello del problema biofisico oggetto dello studio.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Lo studente deve essere in grado di effettuare autonomamente simulazioni numeriche e analisi dati di simulazioni numeriche con le differenti tecniche apprese nel corso e di comprendere quale sia la migliore tecnica da utilizzare per il problema che deve affrontare.

ABILITÀ COMUNICATIVE:
Lo studente deve essere in grado di collaborare con i suoi colleghi al fine di ottenere la risoluzione di un problema e di spiegare i risultati ottenuti.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Lo studente deve essere in grado di utilizzare le conoscenze apprese nel corso per studiare argomenti correlati a quelli oggetto del corso ed ampliare autonomamente le sue conoscenze.