Z:Malijevský A, Lekce ze statistické termodynamiky, VŠCHT, Praha, 2009, 978-80-7080-710-1

Z:Nezbeda I.,Kolafa J.,Kotrla M., Úvod do počítačových simulací. Metody Monte Carlo a molekulární dynamiky, Karolinum, Praha, 2003, 80-246-0649-6

D: Atkins P.W., de Paula J., Physical Chemistry, Oxford University Press, 2010, 978-0-19-954337-3

D: Frenkel D.,Smit B, Understanding Molecular Simulation � From Algorithms to Applications, New York, 2002, Academic Press, 0-12-267351-4

D: Allen M. P.,Tildesley D. J., Computer Simulation of Liquids, Oxford, Clarendon Press, 2002, 0-19-855375-7

R:Malijevský A, Lekce ze statistické termodynamiky, VŠCHT, Praha, 2009, 978-80-7080-710-1

R:Nezbeda I.,Kolafa J.,Kotrla M., Úvod do počítačových simulací. Metody Monte Carlo a molekulární dynamiky, Karolinum, Praha, 2003, 80-246-0649-6

A: Atkins P.W., de Paula J., Physical Chemistry, Oxford University Press, 2010, 978-0-19-954337-3

A: Frenkel D.,Smit B, Understanding Molecular Simulation � From Algorithms to Applications, New York, 2002, Academic Press, 0-12-267351-4

A: Allen M. P.,Tildesley D. J., Computer Simulation of Liquids, Oxford, Clarendon Press, 2002, 0-19-855375-7

1. Axiomy fenomenologické termodynamiky. Statistická termodynamika.

2. Statistické soubory, postuláty.

3. Pravděpodobnost v mikrokanonickém a kanonickém souboru.

4. Partiční funkce a termodynamické veličiny.

5. Ideální plyn. Translační, rotační a vibrační příspěvky.

6. Ideální krystal. Einsteinův model, Debyeův model.

7. Mezimolekulární síly. Párové mezimolekulární potenciály.

9. Konfigurační integrál. Konfigurační termodynamické funkce.

10. Reálný plyn, viriální rozvoj.

11. Vnitřní struktura kapalin. Párová distribuční funkce.

12. Počítačové experimenty. Monte Carlo a molekulová dynamika.

13. Poruchové teorie kapalin.

14. Teorie integrálních rovnic.

15. Záporné absolutní teploty. Entropie a čas.

1. Classical thermodynamics - a brief overview. Basic principles of statistical mechanics, ergodic hypothesis. Phase space.

2. Mathematical statistics - main distributions: binomial, Poisson, Gaussian. Mean and fluctuation. Stirling's formula (derivation).

3. Microcanonical ensemble. Entropy as a measure of chaos. A link between statistical mechanics and thermodynamics.

4. Virial and equipartition theorem. Calculation of energy and specific heats - examples.

5. Canonical and grand-canonical ensembles. Thermodynamic functions and their fluctuations. Partition function.

6. Ideal gas: from the partition function towards the equation of state.

7. Non-ideal systems. Molecular models. Correlation functions and structure factor. Virial expansion.

8. Application I: Calculation of equilibrium constant for the chemical reactions in the gas phase.

9. Application II: harmonic ideal crystal and black-body radiation.

10. Monte Carlo method: calculation of mean values ​​and integrals. Random number generator. The practical implementation.

11. Advanced methods of Monte Carlo: Markov chain, Metropolis sampling. MC in various ensembles.

12. Molecular dynamics: basic integrators.

13. Tricks and tips for solving simulation problems: periodic boundary conditions, nearest neighbours linked cell list, analysis, estimation of errors

14. Modelling a stochastic system - own work.

http://www.vscht.cz/fch/cz/pomucky/kolafa/N403027.html

http://www.vscht.cz/fch/cz/pomucky/kolafa/N403027.html

Studenti budou umět:

Aktivně používat statistickou termodynamiku pro řešení fyzikálně-chemických úloh

Používat statistické a simulační metody pro stochastické procesy

Spočítat měřitelné (makroskopické) vlastnosti látky na základě molekulárního chování

The students will be able to:

Understand fundamentals of (classical) molecular systems

Apply statistical and simulation methods for stochastic processes

Determine measurable (macroscopic) quantities from the molecular characteristics of matter

fyzikální chemie I a II

Physical chemistry I and II