PředmětyPředměty(verze: 945)
Předmět, akademický rok 2023/2024
   Přihlásit přes CAS
Simulation and Theory of Biological and Soft Matter Systems I - Biopolymers, Ions and Small Molecules - NMMO567
Anglický název: Simulation and Theory of Biological and Soft Matter Systems I - Biopolymers, Ions and Small Molecules
Zajišťuje: Matematický ústav UK (32-MUUK)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2021
Semestr: zimní
E-Kredity: 3
Rozsah, examinace: zimní s.:2/0, Zk [HT]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ano / neomezen
Kompetence: 4EU+ Flagship 3
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Způsob výuky: prezenční
Garant: Christoph Allolio, Ph.D.
Třída: M Mgr. MOD > Volitelné
Kategorizace předmětu: Matematika > Matematické modelování ve fyzice
Anotace -
Poslední úprava: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (02.06.2020)
Úvod do simulačních technik a teoretických konceptů relevantních pro studium biologických systémů. Přednáška propojuje molekulární pohled na tyto systémy se statistickou fyzikou. Kurz je vhodný pro magisterské studenty matematicko-fyzikální a přírodovědecké fakulty a bude probíhat v angličtině.
Literatura - angličtina
Poslední úprava: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (02.06.2020)

Tuckerman, Mark: Statistical Mechanics: Theory and Molecular Simulation.

Ben-Naim, Aryeh: Molecular Theory of Solutions.

van Kampen, N.: Stochastic Processes in Physics and Chemistry.

Sylabus - angličtina
Poslední úprava: Christoph Allolio, Ph.D. (28.07.2021)

Contents:

  • Molecular building blocks of biology (Overview)
  • Water, small molecules and ions
  • Polymers and their monomers
  • Proteins, aminoacids
  • DNA, RNA, Nucleobases and their derivatives
  • Cellulose, starch and other sugars
  • Lipids, surfactants and self-assembled systems
  • Basic theory
  • Notions of stochastic processes
  • Brownian motion, Wiener process
  • Langevin equation, diffusion
  • Markov property
  • Remembering thermodynamics
  • Molecular and bulk systems
  • Thermodynamics of aqueous solutions
  • Osmotic pressure, chemical potential, ideal solutions
  • Thermodynamics of ions in solution
  • Simple polymer models
  • Entropic elasticity, persistence length
  • Polymer solutions
  • Introduction to molecular simulations
  • Molecular dynamics and statistical physics
  • Notion of phase space, Liouville theorem
  • Empirical forcefields
  • Potential form and parametrization
  • Basic algorithms of molecular dynamics
  • Integration of the equations of motion
  • Thermostats and barostats (NVT and NPT ensembles)
  • Monte Carlo as an alternative
  • Analyzing molecular simulations
  • Energies and their partition
  • Distribution functions and their interpretation
  • Kirkwood-Buff theory
  • Fluctuation-Dissipation Theorem, linear response
  • obtaining bulk elastic and transport properties from

molecular simulation

  • Microscopic stress tensor
  • Free energies and biased sampling
  • Umbrella sampling
  • Thermodynamic integration
  • Free-Energy perturbation and Bennett acceptance ratio
  • Simulating proteins

Means of Instruction:

The entire class, its materials as the final exercise will be provided online for those students that wish to take the course online. The course

will be weekly from the start of the winter semester. To acquire the credits, students will need to successfully complete an exercise project at home.

Goals:

This course aims to provide a solid understanding of statistical thermodynamics and selected non-equilibrium processes, thus enabling students

to independently conduct molecular simulations of soft matter systems. Technical instructions on how to perform these simulations on current

hardware will be provided.

Molecular simulations generate a large amount of data. Their analysis by statistical methods is very instructive for

other data-driven applications. In this way, the course will increase the data literacy of the students.

Vstupní požadavky - angličtina
Poslední úprava: doc. Mgr. Petr Kaplický, Ph.D. (02.06.2020)

Basic knowledge of thermodynamics, mechanics, statistical physics and algorithms. No knowledge of chemistry or biology required.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK