Los grupos de innovación docente en Física y para la enseñanza a distancia de la Ingeniería Química, en colaboración con el CCAR, y con el patrocinio del Plan de Apoyo a la Innovación Docente de la UNED y del Máster Universitario en Física Avanzada, ofertarán durante el curso 2024/2025 la cuarta edición de talleres destinados a la obtención de competencias transversales en computación científica para estudiantes de la Facultad de Ciencias. Dirigido principalmente a estudiantes de último curso de grado y máster, y en particular a los de las siguientes asignaturas:
Grado en Física
Técnicas experimentales I
Técnicas experimentales II
Técnicas experimentales IV
Física computacional II
Física cuántica I
Trabajo fin de grado
Grado en Química
Proyectos en ingeniería química
Trabajo fin de grado
Máster en Física Avanzada/Ciencia y Tecnología Química
Fenómenos de transporte: técnicas de simulación en fluidos
Métodos cuánticos en sistemas poliatómicos
Introducción a la ciencia y el análisis de datos
Teoría de la información
Teoría del funcional de la densidad
Métodos numéricos avanzados
Trabajo fin de máster
Los talleres, con un marcado carácter práctico, harán una introducción de las principales herramientas de software que se se utilizan en sistemas de computación distribuida. También se utilizarán programas de ámbito científico para el tratamiento y análisis de datos. Los talleres previstos para el curso 2024/2025 son los siguientes:
Introducción a los sistemas de supercomputación
Uso, recetas y trucos de Linux
Matlab
Aprendizaje automático con Python
Julia
Paralelización con MPI
Gaussian
Simulación cuántica con Qibo/Qiskit
Dinámica de fluidos computacional: OpenFOAM
LAMMPS
Aspen Hysys
Con esta iniciativa, pretendemos que los estudiantes puedan adquirir los conocimientos necesarios para afrontar, con garantías de éxito, los retos que puedan plantearse en computación científica. Se trata de una formación complementaria para estudiantes que expande las posibilidades de actuación en numerosas asignaturas, lo que supone un valor añadido para las titulaciones en las que se enmarca.
Tanto en los cursos virtuales como en la web del CCAR daremos información sobre las fechas y los contenidos de los talleres.
El CCAR tiene habilitado el software Gaussian para aquellos usuarios que cuenten con una licencia de uso. Para utilizarlo, basta cargar el módulo correspondiente:
$ module load gaussian/g16_2021
Gaussian soporta dos modos de paralelización. En ALICE se encuentra habilitado el soporte multinúcleo, que permite la ejecución en paralelo dentro de un mismo nodo de cálculo. Para ello es necesario, además de hacer la reserva de hilos desde el archivo .job (con #$ -pe smp N), indicarle a Gaussian que debe utilizar los hilos disponibles con alguna de las siguientes directivas:
En el archivo de entrada de Gaussian (.gjf), añadiendo la instrucción %CPU=1-N
Como parámetro al llamar al ejecutable, con g16 -c="1-N" ...
Definiendo la variable de entorno GAUSS_CDEF, añadiendo al archivo .job antes de la llamada a Gaussian export GAUSS_CDEF="1-N"
El uso de -p o $NProcShared está desaconsejado, ya que son instrucciones obsoletas que es posible que desaparezcan en futuras versiones del software. El sitio web de Gaussian dispone de más información sobre todas las opciones de ejecución disponibles.
Confiamos en que estas indicaciones sean útiles para optimizar los cálculos. Recordamos que, para no infrautilizar los recursos disponibles, es necesario que la reserva de hilos de un .job coincida con la carga de trabajo real del software.
El Grupo de Innovación Docente en Física, en colaboración con el CCAR, y con el patrocinio del Plan de Apoyo a la Innovación Docente UNED y del Máster Universitario en Física Avanzada, ofertará durante el curso 2023/2024 la tercera edición de talleres destinados a la obtención de competencias transversales en computación científica para estudiantes de la Facultad de Ciencias. Dirigido principalmente a estudiantes de último curso de grado y máster, y en particular a los de las siguientes asignaturas:
Grado en Física
Técnicas experimentales I, II y IV
Fundamentos de física I
Física cuántica I
Trabajo fin de grado
Máster en Física Avanzada
Fenómenos de transporte: técnicas de simulación en fluidos
Métodos cuánticos en sistemas poliatómicos
Introducción a la ciencia y el análisis de datos
Teoría de la información
Teoría del funcional de la densidad: sistemas electrónicos
Teoría de campos
Trabajo fin de máster
Los talleres, con un marcado carácter práctico, harán una introducción de las principales herramientas de software que se se utilizan en sistemas de computación distribuida. También se utilizarán programas de ámbito científico para el tratamiento y análisis de datos. Los talleres ofertados para el curso 2023/2024 son los siguientes:
Introducción a sistemas de supercomputación
Uso, recetas y trucos de la terminal y SSH
Matlab: métodos numéricos
Mathematica
Introducción a Julia
Paralelización con MPI
Gaussian
Random Phase
Computación cuántica con Qibo/Qiskit
Dispersión y absorción de luz con DDSCAT
Con esta iniciativa, pretendemos que los estudiantes puedan adquirir los conocimientos necesarios para afrontar, con garantías de éxito, los retos que puedan plantearse en computación científica. Se trata de una formación complementaria para estudiantes que expande las posibilidades de actuación en numerosas asignaturas, lo que supone un valor añadido para las titulaciones en las que se enmarca.
Tanto en los cursos virtuales como en la web del CCAR como en redes sociales daremos información sobre las fechas y los contenidos de los talleres.
El Grupo de Innovación Docente en Física, en colaboración con el CCAR, y con el patrocinio del Plan de Apoyo a la Innovación Docente UNED, del Máster Universitario en Física de Sistemas Complejos y del Máster Universitario en Física Avanzada, ofertará durante el curso 2022/2023 una serie de talleres destinados a la obtención de competencias transversales en computación científica para estudiantes de la Facultad de Ciencias. Dirigido principalmente a estudiantes de último curso de grado y máster, y en particular a los de las siguientes asignaturas:
Grado en Física
Trabajo Fin de Grado
Técnicas Experimentales
Máster en Física Avanzada/Sistemas Complejos
Trabajo Fin de Máster
Fenómenos de transporte
Métodos cuánticos en sistemas poliatómicos
Introducción a la ciencia y el análisis de datos
Los talleres, con un marcado carácter práctico, harán una introducción de las principales herramientas de software que se se utilizan en sistemas de computación distribuida: LAMMPS, Gaussian, programación en MPI, etc. También se utilizarán programas de ámbito científico para el tratamiento y análisis de datos: gnuplot, python, shell scripting, etc. Los talleres ofertados para el curso 2022/2023 son los siguientes:
Introducción a sistemas de computación distribuida.
Visualización de datos y shell scripting.
Uso de MATLAB para representaciones gráficas.
Ciencias y análisis de datos en Python.
Paralelización con MPI.
Dinámica molecular.
Gaussian.
Random Phase.
Con esta iniciativa, pretendemos que los estudiantes puedan adquirir los conocimientos necesarios para afrontar, con garantías de éxito, los retos que puedan plantearse en computación científica. Se trata de una formación complementaria para estudiantes que expande las posibilidades de actuación en numerosas asignaturas, lo que supone un valor añadido para las titulaciones en las que se enmarca.
Tanto en los cursos virtuales como en la web del CCAR como en redes sociales daremos información sobre las fechas y los contenidos de los talleres.
El Grupo de Innovación Docente en Física, en colaboración con el CCAR, y con el patrocinio del Plan de Apoyo a la Innovación Docente UNED y del Máster Universitario en Física de Sistemas Complejos, ofertará durante el curso 2021/2022 una serie de talleres destinados a la obtención de competencias transversales en computación científica para estudiantes de la Facultad de Ciencias. Dirigido principalmente a estudiantes de último curso de grado y máster, y en particular a los de las siguientes asignaturas:
Grado en Física
Trabajo Fin de Grado
Técnicas Experimentales IV
Máster en Física Avanzada/Física de Sistemas Complejos/Ciencia y Tecnología Química
Trabajo Fin de Máster
Fenómenos de Transporte: Técnicas de simulación en fluidos
Métodos Cuánticos en Sistemas Poliatómicos
Introducción a la Ciencia y el Análisis de Datos
Los talleres, con un marcado carácter práctico, harán una introducción de las principales herramientas de software que se se utilizan en sistemas de computación distribuida: LAMMPS, Gaussian, Siesta, etc.
Con esta iniciativa, pretendemos que los estudiantes puedan adquirir los conocimientos necesarios para afrontar, con garantías de éxito, los retos que puedan plantearse en computación científica distribuida. Se trata de una formación complementaria para estudiantes que expande las posibilidades de actuación en numerosas asignaturas, lo que supone un valor añadido para las titulaciones en las que se enmarca.
Tanto en los cursos virtuales como en la web del CCAR como en redes sociales daremos información sobre las fechas y los contenidos de los talleres.
BRUNO es un clúster administrado por el CCAR que dispone de muchas herramientas de cálculo científico. En este taller introductorio se presentarán las características básicas de este clúster, similar a los que se encuentran en muchos sistemas de computación distribuida. En la parte práctica del taller se mostrará cómo realizar conexiones remotas, la subida y bajada de ficheros y cómo se realizan y monitorizan los cálculos enviados.
MATLAB es una plataforma de programación y cálculo numérico de gran popularidad entre ingenieros y científicos y usada en miles de centros académicos e institutos de investigación. Es una herramienta versátil adecuada para el análisis de datos, programar simulaciones y la resolución numérica de integrales, derivadas y ecuaciones algebraicas, diferenciales e incluso integrodiferenciales. Matlab es acrónimo de MATrix LABoratory ya que su lenguaje utiliza de modo natural la representación matricial y sus operaciones. Esto lo convierte en la herramienta más eficiente a la hora de implementar las ecuaciones desarrolladas por científicos y matemáticos en forma de programas.
Ponente: Jaime Arturo de la Torre (Física Fundamental)
LAMMPS es un programa de dinámica molecular ampliamente usado en la comunidad científica. Con una sintaxis propia, está especializado en problemas de estado sólido (metales, semiconductores), materia blanda (biomoléculas, polímeros) y modelos mesoscópicos. Puede usarse para modelar interacciones atómicas o, de forma más general, como un simulador en las escalas atómicas, mesoscópicas o del continuo. En este taller veremos, a través de ejemplos sencillos, las características generales de LAMMPS, cómo interaccionar con él y usarlo para resolver problemas de dinámica molecular o de dinámica browniana.
RandomPhase es un programa de simulación que utiliza el método Metropolis Monte Carlo, desarrollado como parte del proyecto de tesis de un estudiante de doctorado de la UNED. Es utilizado en el ámbito de investigación para estudiar las transiciones de fase en sistemas bidimensionales así como en el ámbito docente para realizar una práctica de simulación en el laboratorio de Estado Sólido de Técnicas Experimentales IV del grado de Física. En este taller veremos, a través de ejemplos sencillos, las características generales de RandomPhase, cómo interaccionar con él.
Gaussianes un programa de cálculo ab initio para simular las propiedades físico-químicas (estructura, energía, frecuencias vibracionales, etc.) de las moléculas. Se trata de un programa comercial ampliamente usado por la comunidad científica. Tiene implementado diferentes métodos de función de onda y de teoría de funcionales de la densidad para realizar los cálculos, así como diferentes conjuntos de funciones de base (principalmente gaussianas) y también pseudopotenciales. En este taller veremos algunas características generales de Gaussian, y el programa de entorno gráfico Gaussview, y cómo utilizarlos dentro de BRUNO.
SIESTA (Spanish Initiative for Electronic Simulations with Thousands of Atoms) es un método original y una implementación de software para efectuar cálculos de estructura electrónica y simulaciones de dinámica molecular ab initio para moléculas y sólidos.
Usa un código de teoría del funcional de la densidad que predice las propiedades de una agrupación de átomos. Entre tales propiedades se encuentran la estructura de bandas Kohn-Sham, la densidad electrónica y las poblaciones de Mulliken.
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