Química computacional aplicada
GUÍA DOCENTE Curso 2026-27
| |  | This is an English Friendly course. It is taught in Spanish, but offers support and mentoring in English.
Students also have the posibility to take exams in English upon request. | |
| Titulación: | Grado en Química | 702G |
| Asignatura: | Química computacional aplicada | 537 |
| Materia: | Química Computacional Aplicada |
| Módulo: | Específico |
| Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial | Carácter: | Obligatoria |
| Curso: | 4 | Créditos ECTS: | 6,00 | Duración: | Semestral (Segundo semestre) |
| Horas presenciales: | 60,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 90,00 |
| Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
| Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
| QUÍMICA | R112 |
| Dirección: | C/ Madre de Dios, 53 | Código postal: | 26006 |
| Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
| Teléfono: | 941299620 | Fax: | 941299621 | Correo electrónico: | dpto.dq@unirioja.es |
Profesorado previsto
| Profesor: | Enriquez Palma, Pedro Alberto | Responsable de la asignatura |
| Teléfono: | 941299638 | Correo electrónico: | pedro.enriquez@unirioja.es |
| Despacho: | 1202 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
| Profesor: | Martínez Ruiz, Rodrigo |
| Teléfono: | 941299672 | Correo electrónico: | rodrigo.martinez@unirioja.es |
| Despacho: | 1103 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
| Profesor: | Puyuelo García, María Pilar |
| Teléfono: | 941299639 | Correo electrónico: | pilar.puyuelo@unirioja.es |
| Despacho: | 1203 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
- Concepto de superficie de energía potencial (SEP).
- Métodos ab-initio.
- Métodos semiempíricos.
- Métodos del funcional de la densidad (DFT).
- Métodos de mecánica molecular (MM).
- Otros métodos.
- Prácticas en aula informática basadas en los contenidos teóricos anteriores
- Caracterización de propiedades moleculares
- Estudio de reacciones químicas
- Biomoléculas sencillas
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Recomendados para poder superar la asignatura.
Se recomienda conocer Matemáticas, Química Cuántica, Termodinámica estadística, Estructura de la materia, Cinética Química, Bioquímica, Física, Nomenclatura química, Química Orgánica, Química Inorgánica
Asignaturas que proporcionan los conocimientos y competencias:
- Química
- Complementos de química
- Física
- Matemáticas I
- Matemáticas II
- Bioquímica
- Química física I
- Química física II
- Química orgánica
- Química inorgánica I
Contexto
La Química Computacional juega un papel de primer orden en el desarrollo de la química moderna. El desarrollo de ordenadores de gran potencia de cálculo y bajo coste permite realizar cálculos de elevada complejidad en tiempos relativamente cortos que para muchos sistemas moleculares permiten calcular y predecir propiedades moleculares a un nivel cuantitativo o semicuantitativo. Así los cálculos computacionales permiten una mejor comprensión de los resultados experimentales al proporcionar información del sistema a nivel molecular.
Además, el desarrollo de las técnicas de visualización por ordenador y de programas informáticos con interfaces de usuario sencillas, ha permitido que el uso de la Química Computacional no se limite al químico especializado y sea una herramienta habitual para el químico experimental.
Si bien en muchos casos, los resultados derivados de las simulaciones complementan la información obtenida en experimentos químicos, en otros, es posible predecir fenómenos químicos no observados hasta la fecha. Además, la Química Computacional es imprescindible para llevar a cabo el diseño racional de nuevos fármacos y materiales.
En este curso se introducen dos tipos de metodologías utilizadas habitualmente en Química Computacional. En la primera parte del curso se introducen los métodos Químico Cuánticos mientras que en la segunda se introducirán los métodos de Mecánica Molecular. Los primeros se utilizaran para la predicción de geometrías y propiedades moleculares, el análisis de mecanismos de reacción de sistemas moleculares de pequeño tamaño, mientras que con los segundos se estudiarán sistemas moleculares de mayor tamaño como las fases condensadas o macromoléculas de interés biológico.
La teoría impartida se complementa con la realización de prácticas de ordenador, donde se utilizan herramientas computacionales para la aplicación de lo aprendido en la parte teórica.
Competencias
Competencias generales
CGIT01: Ser capaz de analizar y sintetizar información.
CGIT02: Mostrar capacidad de organización y planificación.
CGIT03: Comunicar información de manera oral y escrita.
CGIT04: Comprender textos escritos en una segunda lengua relacionados con la propia especialidad
CGIT05: Usar las tecnologías de información y comunicación.
CGIT06: Resolver problemas.
CGIP01: Trabajar en equipo.
CGIP03: Adquirir y aplicar el compromiso ético.
CGIP04: Razonar de manera crítica.
CGS02: Realizar un aprendizaje autónomo.
Competencias específicas
Resultados del aprendizaje
- Conocer el papel de la Química Computacional en la Química actual y su relevancia.
- Conocer el fundamento teórico, las limitaciones y los ámbitos de aplicación de los principales métodos de la Química Computacional.
- Conocer los distintos métodos teóricos que puede utilizar para resolver problemas sencillos de estructura, espectroscopía o reactividad.
- Adquirir la capacidad para utilizar los programas de uso habitual en Química Computacional para resolver problemas sencillos de estructura, espectroscopía o reactividad.
- Adquirir la capacidad para utilizar los programas de visualización y análisis adecuados para analizar los resultados de los cálculos computacionales realizados.
Objetivos de desarrollo sostenible
Temario
Contenidos teóricos.
- 1.- Introducción a la Química Computacional.
- 2.- Fundamentos de Mecánica Cuántica. La ecuación de Schrödinger para moléculas.
- 3.- Método de Hartree-Fock.
- 4.- Métodos post Hartree-Fock.
- 5.- Métodos basados en la teoría del Funcional de la Densidad (DFT). Métodos semiempíricos.
- 6.- Mecánica Estadística Aplicada.
- 7.- Mecánica Molecular.
- 8.- Dinámica Molecular.
- 9.- Otras metodologías en Química Computacional
Prácticas de aula informática
- Cálculos de estructura electrónica y predicción de propiedades con métodos químico-cuánticos.
- Predicción y caracterización de sistemas moleculares complejos con métodos de de Mecánica Molecular (MM) y Dinámica Molecular (DM).
Bibliografía
| Tipo: | Título |
| Básica | Joan Bertrán Rusca y Javier Núñez Delgado (coords.). Química Física, Ariel, 2002. Absys |
| Básica | Thomas Engel y Philip Reid, Química Física , Pearson-Addison Wesley, 2006 Absys |
| Básica | Rusca et al. Química Cuántica. Fundamentos y Aplicaciones Computacionales,
Síntesis, 2000 Absys |
| Básica | J. Harvey, Computational Chemistry, Oxford University Press, 2018. Absys |
| Básica | J. Foresman and A. Frisch, Exploring chemistry with electronic structure methods 3rd ed, Gaussian, 2015. Absys |
| Básica | Iñaki Tuñón y Estanislao Silla, Química Molecular Estadística: Termodinámica Estadística para químicos y bioquímicos, Sintesis, 2008. Absys |
| Básica | A. Hinchliffe, Molecular modelling for beginners, Wiley, 2003 Absys |
| Básica | C. J. Cramer, Essentials of Computational Chemistry: Theories and Models, Wiley, 2004. Absys |
| Complementaria | D. A. McQuarrie, Quantum Chemistry 2nd ed., University Science Books, 2008. Absys |
| Recursos en Internet |
Pagina de los programas Gaussian y GaussView |
Página principal del programa de dinámica molecular gromacs |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Clases prácticas
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Estudio de casos
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje orientado a proyectos
Aprendizaje cooperativo
Contrato de aprendizaje
Organización
| Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
| Clases Teóricas | Grande | 34,00 |
| Seminarios y talleres | Reducido | 6,00 |
| Clases prácticas de aula informática (asistencia obligatoria) | Informática | 20,00 |
| Total de horas presenciales | 60,00 |
| Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
| Resolución de ejercicios, cuestiones, trabajos de simulación u otros trabajos mediante actividades en aula informática | 40,00 |
| Estudio autónomo individual o en grupo | 20,00 |
| Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actividades en biblioteca o similar
| 10,00 |
| Estudio y trabajo autónomo individual | 10,00 |
| Preparación en grupo de trabajos, presentaciones (orales, debates, ...), actividades en biblioteca o similar | 5,00 |
| Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actividades en biblioteca o similar
| 5,00 |
| Total de horas de trabajo autónomo | 90,00 |
Evaluación
| Sistema de evaluación | Recuperable | No Recup. |
| Pruebas escritas | 40% | |
| Trabajos y proyectos | 10% | 15% |
| Informes y memorias de prácticas | 15% | 10% |
| Técnicas de observación | | 10% |
| Total | 100% |
Comentarios
La evaluación contínua (60%) se realizará desglosada mediante los sistemas de evaluación de: Informes y memorias de prácticas (25%), Trabajos y proyectos (25%) y técnicas de observación (10%).
Las técnicas de observación (10%) valorarán las asistencia con aprovechamiento a las actividades presenciales y la realización de las prácticas. Para poder obtener la calificación de 5.0 o más puntos en este criterio, el alumno debe asisitir a los prácticas de grupo de laboratorio informático.
Sólo se valorarán los informes o memorias de prácticas en las que el alumno haya asistido a la sesión de prácticas. La no asistencia a la sesión de prácticas supone que la calificación de esa memoria de prácticas es de cero puntos.
En relación con los informes o memorias de prácticas, como el uso de la inteligencia artificial en la elaboración de trabajos académicos es una realidad, se realizarán, si hay indicio de fraude, pruebas orales con el fin de comprobar si son capaces de demostrar que entienden el contenido del trabajo que han entregado.
El material didáctico se encontrará disponible en el aula virtual para todos los alumnos matriculados en esta asignatura.
Criterios críticos para superar la asignatura
Para asegurar que el estudiante aquiere las competencias de la asignatura se consideran criteríos críticos para superar la asignatura:
- Obtener un 5.0 o más sobre 10.0 en el Exámen teórico.
- Obtener un 5.0 o más sobre 10.0 en la calificación de los Informes y Memorias de prácticas (evaluación contínua)
- Obtener un 4.0 o más sobre 10.0 en la calificación de los Trabajos y Proyectos (evaluación contínua)
En caso de no superar uno o más de los criterios críticos anteriores, la nota máxima que aparecerá en el acta será 4,0.
Versión: 29/05/2026 11:53:23 - G 2026-27 - 702G - 537 - Impresión: 07/08/2026 20:43:00
