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Prof. Enrico Smargiassi

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Fisica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Enrico Smargiassi

Materie del prof. Enrico Smargiassi

Metodi Numerici per la Meccanica Statistica Canale unico

Corso di laurea: Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste · Laurea triennale (L-30) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Fisica · 6 CFU · apri nel catalogo · Fisica – sede di Trieste, Sede di Trieste · 3º anno · 2º semestre ›

Smit – Understanding Molecular SimulationCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Algoritmi di simulazione: Dinamica Molecolare(di tipo Verlet), e Montecarlo, minimizzazione locale e globale. Strumenti di estrazione dei dati; calcolo di pressione, distribuzioni di coppia, funzioni di autocorrelazione. Potenziali di interazione: a breve e a lungo raggio (somme di Ewald). Metodi di lagrangiana estesa per la simulazione di ensembles non NVE: Andersen e Nose'-Hoover. Sistemi continui: DFT classica.

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Fisica 2 Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Trieste · Laurea triennale (L-35) · 3º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Concetto di sistema termodinamico. Energia interna, lavoro. Calore e primo principio, calori specifici e calori latenti. Secondo principio ed entropia. Carica elettrica e campo elettrico. Leggi di Coulomb e Gauss. Potenziale elettrostatico ed equazione di Poisson. Capacità. Corrente e resistenza. Campo magnetico e forza di Lorentz. Legge di Ampere e Biot-Savart. Cenni ai campi nella materia.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Enrico Smargiassi per Metodi Numerici per la Meccanica Statistica?

Smit – Understanding Molecular Simulation