1.1 - Conocer los postulados de la mecánica cuántica y las consecuencias que tienen tanto conceptualmente, como lo que implican en el desarrollo de las ecuaciones básicas de la mecánica cuántica.
1.10 - Identificar los métodos computacionales que pueden ser asistidos por métodos de inteligencia artificial.
1.11 - Conocer tanto a nivel de usuario como de administrador de sistema el funcionamiento del sistema operativo UNIX/ Linux.
1.12 - Comprender las herramientas matemáticas requeridas para el desarrollo de la Química Teórica en sus aspectos fundamentales y sus aplicaciones.
1.2 - Identificar los principales métodos utilizados en química cuántica para resolver la ecuación de Schrödinger y predecir la estructura electrónica de moléculas y sistemas en fases condensadas: sistemas en disolución, en fase sólida y la descripción de propiedades de superficies.
1.3 - Conocer los principios de la mecánica estadística, permitiendo reconocer las ecuaciones que permiten pasar del mundo microscópico la macroscópico y así poder determinar propiedades en sistemas biológicos y otros sistemas de interés.
1.4 - Conocer los lenguajes de programación más utilizados en aplicaciones científicas: Python y Fortran.
1.5 - Identificar los principales métodos que permiten realizar estudios dinámicos a nivel molecular y calcular propiedades termodinámicas.
1.6 - Identificar propiedades estructurales y su conexión con la simetría del sistema.
1.7 - Describir la interacción de la luz con la materia e identificar las principales metodologías para estudiar esta interacción.
1.8 - Identificar los distintos métodos numéricos utilizados para resolver de forma aproximada las ecuaciones de la mecánica cuántica.
1.9 - Conocer los principales algoritmos de Aprendizaje automático (regresión, clasificación, clustering, redes neuronales) y su aplicabilidad.
2.1 - Identificar las características más relevantes de un sistema químico, físico o biológico que permita elegir los métodos clásicos y/o cuánticos más apropiados para poder describirlo de la manera más exacta posible.
2.2 - Programar algoritmos computacionales, o escoger uno o varios de los ya existentes, de manera eficiente para poder llevar a cabo las simulaciones de interés que resuelvan un problema químico, físico o biológico concreto.
2.3 - Desarrollar nuevos métodos de química computacional, o extender los ya existentes, de manera que se puedan estudiar problemas conocidos sin solución conocida o problemas que aún no se han formulado.
2.4 - Organizar y analizar los resultados obtenidos de las simulaciones computacionales de manera lógica, objetiva y cuantitativa de manera que se puedan extraer conclusiones que proporcionen información relevante de las características del sistema objeto de estudio.
2.5 - Encontrar información científica relevante en Química Teórica y Modelización Computacional en páginas web de datos estructurales, de datos experimentales químicos físicos, en bases de datos de cálculos moleculares, y en general, en base de datos bibliográficas científicas.
2.6 - Desarrollar programas en varios lenguajes de programación para llevar a cabo simulaciones cuánticas o clásicas o analizar los resultados de las mismas.
3.1 - Defender una hipótesis científica o una serie de conclusiones obtenidas a partir de la investigación ante la crítica propia o de otros colegas de profesión.
3.2 - Juzgar y evaluar de manera científica y objetiva tanto la investigación realizada por uno mismo como la realizada por otros colegas de profesión.
3.3 - Predecir y explicar el comportamiento de sistemas químicos, físicos o biológicos mediante la interpretación de simulaciones computacionales de manera que se complemente la información obtenida mediante medidas experimentales.
3.4 - Desarrollar un pensamiento y razonamiento crítico y saber comunicarlo.
3.5 - Demostrar que se puede trabajar en equipo tanto a nivel multidisciplinar como con sus compañeros respetándose mutuamente.
3.6 - Predecir y resolver situaciones complejas mediante buenas metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador y profesional.
3.7 - Comunicar en contextos académicos y profesionales el avance del conocimiento científico-tecnológico.
3.8 - Producir contenidos y herramientas digitales desde la ética profesional, fomentando la práctica de nuevas tecnologías seguras para la sociedad.
