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Tipo A
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Código |
Competencias Específicas | | | A1.1 |
Aplicar efectivamente el conocimiento de las materias básicas, científicas y tecnológicas propias de la ingeniería. |
| | A1.2 |
Diseñar, ejecutar y analizar experimentos relacionados con la ingeniería |
| | A1.4 |
Saber establecer modelos matemáticos y desarrollarlos mediante la informática apropiada, como base científica y tecnológica para el diseño de nuevos productos, procesos, sistemas y servicios, y para la optimización de otros ya desarrollados. (G5) |
| | A3.3 |
Conceptualizar modelos de ingeniería, aplicar métodos innovadores en la resolución de problemas y aplicaciones informáticas adecuadas, para el diseño, simulación, optimización y control de procesos y sistemas (I3) |
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Tipo B
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Código |
Competencias Transversales | | | B1.1 |
Comunicar y discutir propuestas y conclusiones en foros multilingües, especializados y no especializados, de un modo claro y sin ambigüedades. |
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Tipo C
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Código |
Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
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Tipo A
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | A1.1 |
Conoce las herramientas para modelar el comportamiento macroscópico de sistemas de interés en Ingeniería Química a partir de un punto de vista microscópico
| | | A1.2 |
Comprueba a través de la simulación por ordenador los fundamentos teóricos explicados en el aula.
| | | A1.4 |
Domina la dinámica molecular.
| | | A3.3 |
Domina la simulación por el método de Monte Carlo.
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Tipo B
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| | B1.1 |
Interviene de forma efectiva y transmite información relevante.
Prepara y realiza presentaciones estructuradas cumpliendo con los requisitos exigidos.
Planifica la comunicación: genera ideas, busca informaciones, selecciona y ordena la información, hace esquemas, determina el tipo de público y los objetivos de la comunicación, ...
Redacta documentos con el formato, contenido, estructura, corrección lingüística, registro adecuados e ilustra conceptos utilizando correctamente las convenciones: formatos, títulos, pies, leyendas, ...
Utiliza estrategias para presentar y llevar a cabo sus presentaciones orales (ayudas audiovisuales, mirada, voz, gesto, control de tiempo, ...).
Usa un lenguaje apropiado a la situación.
Produce un texto oral gramaticalmente correcto.
Produce un texto oral muy estructurado, claro y eficaz.
Produce un texto oral adecuado a la situación comunicativa.
Produce un texto escrito gramaticalmente correcto.
Produce un texto escrito muy estructurado, claro y rico.
Produce un texto escrito adecuado a la situación comunicativa.
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Tipo C
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Código |
Resultados de aprendizaje |
| tema |
Subtema |
| 1. Postulados de la termodinámica |
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| 2. La mecánica clásica y la mecánica cuántica. La mecánica estadística |
La ley de Distribución de Boltzmann
El gas ideal
El gas no ideal
El estado líquido |
| 3. Dinámica molecular |
integración de las ecuaciones de movimiento
Estimación de la información estadística |
| 4. La técnica de Monte Carlo. |
Importancia de muestreo
Algoritmo de Metropolis
Algoritmo básico de Monte Carlo
Movimientos de prueba |
| 5. Simulación Monte Carlo en colectivos diferentes |
Microcanónico
Isotérmico-isobárico
Gran canónico |
| Metodologías :: Pruebas |
| |
Competencias |
(*) Horas en clase
|
Horas fuera de clase
|
(**) Horas totales |
| Actividades introductorias |
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1 |
1 |
2 |
| Sesión magistral |
|
16 |
32 |
48 |
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
|
10 |
20 |
30 |
| Supuestos prácticos / Estudio de casos en el aula ordinaria |
|
24 |
24 |
48 |
| Atención personalizada |
|
1 |
1 |
2 |
| |
| Pruebas de desarrollo |
|
4 |
8 |
12 |
| Pruebas orales |
|
4 |
4 |
8 |
| |
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
| |
descripción |
| Actividades introductorias |
Una visión general del curso |
| Sesión magistral |
Clases magistrales sobre el material del curso basado en el material de los libros recomendados |
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
Resolución de problemas, ejercicios de clase con el fin de obtener una mejor comprensión de la materia dada en las clases magistrales |
| Supuestos prácticos / Estudio de casos en el aula ordinaria |
Ejercicios de simulación molecular y estudios de casos que deben resolverse durante las sesiones de laboratorio |
| Atención personalizada |
preguntas concretas y dudas por resolver de manera individual |
|
descripción |
|
Tutorías individuales durante las horas de oficina |
|
Metodologías |
Competencias
|
descripción |
Peso |
|
|
|
|
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
|
Problemas para resolver y entregar dentro y fuera de clase.
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20 |
| Supuestos prácticos / Estudio de casos en el aula ordinaria |
|
Informes sobre los estudios de casos y ejercicios realizados durante el laboratorio de simulación.
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30 |
| Pruebas orales |
|
Un artículo de investigación reciente seleccionado donde se utiliza la simulación molecular para un problema relevante de Ingeniería Química se presentará delante de la clase durante una presentación oral corta |
20 |
| Pruebas de desarrollo |
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Un examen escrito deben resolverse de forma individual |
30 |
| Otros |
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Otros comentarios y segunda convocatoria |
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Durant les proves avaluatives, els telèfons mòbils, tablets i altres aparells electrònics que no siguin expressament autoritzats per la prova, han d'estar apagats i fora de la vista. En el cas que l'estudiant no aprova la primera convocatòria, hi ha una segona. En la segona convocatòria alguns o tots els elements d'avaluació de la primera es pot utilitzar en el cas que ajudin a superar l'assignatura; es repetiran els altres elements amb els mateixos pesos com en la primera convocatòria. |
| Básica |
D. Frenkel and B. Smit, Understanding Molecular Simulation, Academic Press,
B Widom, Statistical Mechanics: A Concise Introduction for Chemists, Cambridge University Press,
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| Complementaria |
D. A. McQuarrie, Statistical Thermodynamics, University Science Books,
J-P. Hansen and I.R. McDonald, Theory of Simple Liquids, Academia Press,
D. Chandler, Introduction to Modern Statistical Mechanics, Oxford University Press,
P. Ungerer, B.Tavitian and A. Boutin, Applications of Molecular Simulation in the Oil and Gas Industry. Monte Carlo Methods, Editions Technip,
M. P. Allen and D.J. Tildesley, Computer Simulation of Liquids, Oxford Science Publications,
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
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