Информатика и химия: Химия, информатика — Факультет математики, физики, химии, информатики Государственного социально-гуманитарного университета — Учёба.ру

Содержание

Химия, информатика — Факультет математики, физики, химии, информатики Государственного социально-гуманитарного университета — Учёба.ру

Высшее образование онлайн

Федеральный проект дистанционного образования.

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Введение в Химическую Информатику — учебный курс

Введение в Химическую Информатику — учебный курс | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Введение в Химическую Информатикуучебный курс

  • Авторы: Жохова Н.И., Баскин И.И.
  • Год создания: 2015
  • Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
  • Описание: План курса лекций «Введение в Химическую информатику» Лекция 1 ( 2 часа). Введение. Химическая информатика как новая научная дисциплина. Основные направления, задачи и методы Хемоинформатики. Место хемоинформатики среди других областей теоретической химии. Моделирование связи между структурой и свойствами химических объектов (SAR/QSAR/QSPR) с целью прогнозирования свойств новых химических соединений и конструирования материалов с заранее заданными свойствами. Понятие о методологии построения статистических моделей “структура-свойство”. Их применение в различных областях исследований для прогнозирования свойств химических соединений и дизайна новых материалов. Организация хранения, анализа и поиска химической информации, представления о химических базах данных. Общий протокол Хемоинформатики. Современные направления развития Химической информатики. Понятие об информатике полимеров, материалов и наноинформатике. Связь Хемоинформатики с хемометрикой и биоинформатикой. Историческая справка. Основные научные материалы по Хемоинформатике. Тема 1. Представление химических объектов в Хемоинформатике. Лекция 2 ( 2 часа). Основные понятия о химическом объекте. Типичные представления молекул в химии (структурная формула, химическая формула, тривиальное имя). Элементы структуры химических соединений (атомы, химическая связь, степень окисления, электронная структура и др.). Трехмерная геометрия молекул. Типы изомерии. Основные понятия стереохимии. Конформации молекул. Химические реакции. Химическая структура полимеров и кристаллов. Понятие о структурах биологических макромолекул. Лекция 3 ( 2 часа). Особенности представления химических объектов в Хемоинформатике. Виды компьютерных представлений химических структур. Кодирование представлений и требования к ним. Типы линейных представлений — имена; линейные нотации SMILES, их правила и форматы; нотации SMARTS; SLN; InChI. Понятие о битовой строке. Битовые представления — Структурные ключи, молекулярные отпечатки пальцев, хэш-коды, хэшированные молекулярные отпечатки. Лекция 4 ( 2 часа). Структурные диаграммы. Представление молекулярных графов. Базовые элементы теории графов. Матричные представления, виды матриц. Таблицы связности. Структуры Маркуша. Трехмерные представления. Координатные представления. Виды трехмерных представлений. Стандартные форматы файлов в Хемоинформатике. Основные форматы файлов химических структур (mol, sdf, mol2,). Конвертация между представлениями различного уровня 1D-2D-3D. Основные программы конвертации. Семинар 1 ( 2 часа). Ввод и редактирование структур молекул с использованием интерактивных графических редакторов. Создание файлов в стандартных форматах, содержащих целевое представление молекул. Работа с программой MarvinSketch из комплекса ChemAxon. Перекодировка представлений молекул с использованием свободно доступного программного обеспечения (программа OpenBabel). Визуализация файлов, содержащих структуры: малых молекул (с помощью программы MarvinView из комплекса ChemAxon), кристаллов низкомолекулярных соединений и неорганических материалов (с помощью программы Mercury), а также макромолекул (с помощью программы MarvinSpace из программного комплекса ChemAxon, а также программного комплекса Chimera). Тема 2. Базы данных в Химической информатике Лекция 5 (2 часа). Общие сведения о химических базах данных и их особенностях. Классификация баз данных. Характеристика важнейших базы данных, содержащих информацию о структурах и свойствах соединений, а также информацию о спектрах и кристаллах (CAS/SciFinder, Cambridge Structural Database , PubChem , ZINK, Protein Data Bank, ChemSpider). Виды поиска в базах данных. Структурный поиск. Подструктурный поиск. Поиск по молекулярному сходству. Поиск по структурам Маркуша. Поиск в базах данных трехмерных структур. Понятие о фармакофорах, поиск по фармакофорам. Семинар 2 (2 часа). Создание баз данных по структурам и свойствам химических соединений и работа с ними с использованием программного комплекса ChemAxon. Тема 3. Моделирование связи “структура-свойство” (SAR/QSAR/QSPR, structure-activity relationships/quantitative structure-activity/property relationships) Лекция 6 (2 часа). Методология моделирования связи “структура-свойство”. Задачи. История развития моделирования “структура-свойство”. Области использования моделей “структура-свойство”. Концепция молекулярных дескрипторов. Классификация и характеристики. Топологические(2D) дескрипторы: фрагментные дескрипторы, топологические индексы. Трехмерные (3D) дескрипторы: геометрические, дескрипторы поверхности. Фармакофорные дескрипторы. Физико-химические дескрипторы. Квантово-химические дескрипторы. Дескрипторы молекулярных полей. Дескрипторы молекулярного подобия. Компьютерные программы и ресурсы для расчета дескрипторов. Лекция 7 (2 часа). Построение и валидация моделей “структура-свойство”. Предоработка данных. Общие принципы построения моделей “структура-свойство”. Метод наименьших квадратов. Понятие о переобучении и принцип оптимальной сложности моделей. Принципы отбора дескрипторов. Общие принципы валидации моделей. Понятие о внутреннем и внешнем, перекрестном и скользящем контроле. Количественные показатели качества регрессионных моделей. Количественные показатели качества классификационных моделей. Оценка качества моделей для виртуального скрининга: ROC-кривые. Понятие об области применимости моделей. Лекция 8 (2 часа). Регрессионные методы машинного обучения, используемые для построения моделей “структура-свойство”. Множественная линейная регрессия. Метод частичных наименьших квадратов (PLS). Регрессия на опорных векторах. Многослойные нейронные сети. Лекция 9 (2 часа). Классификационные методы машинного обучения, используемые для построения моделей “структура-свойство”. Метод ближайших соседей. Машина опорных векторов. Деревья решений. Случайный лес. Метод «наивного» Байеса. Семинар 3 (2 часа). Программы моделирования “структура-свойство”. Построение регрессионных и классификационных моделей “структура-свойство” с помощью программных комплексов WEKA и NASAWIN. Лекция 10 (2 часа). Введение в информатику материалов. Обработка информации о структурах полимеров на компьютерах. Количественное прогнозирование физических свойств аморфных полимеров с помощью методов Аскадского, Ван-Кревелена и Бицерано. Использование моделей QSPR для прогнозирования свойств полимерных материалов. Примеры направленного дизайна полимерных материалов, обладающих заданными свойствами, с использованием методов QSPR. Особенности построения моделей «структура-свойство» для разных типов материалов. Моделирование свойств наноматериалов, кристаллов, керамики, сплавов металлов, гетерогенных катализаторов, поверхностно-активных веществ и др. Тема 4. Дизайн химических соединений и материалов с заданными свойствами Лекция 11 (2 часа). Химическое пространство. Химические пространства, основанные на графах и векторах дескрипторов. Понятие о сходстве молекул. Индекс Танимото. Квантовое сходство молекул. Принцип молекулярного подобия. Методы визуализации химического пространства. Методы понижения размерности данных. Метод главных компонент, карты Кохонена, генеративные топографические карты и примеры их использования в химической информатике. Навигация по химическому пространству. Понятие о картографии материалов. Лекция 12 (2 часа). Формирование виртуальных библиотек химических соединений и материалов. Формирование комбинаторных библиотек. Понятие о виртуальном скрининге. Методы виртуального скрининга, основанные на структурах лигандов (низкомолекулярных соединений). Поиск по сходству с использованием 1D, 2D и 3D-представлений молекул. Примеры дизайна новых химических структур и материалов. Лекция 13 (2 часа). Основные этапы разработки лекарственных препаратов. Понятие о “воронке” виртуального скрининга. Свойства ADMET и основанные на них фильтры. Прогнозирование токсичности. Правило Липинского. Понятие о методах 3D-QSAR. Методы пространственного выравнивания. Проблема выбора активной конформации. Использование воображаемой решетки. Методы CoMFA, CoMSIA, GRID/GOLPE. Методы, основанные на квантовом сходстве. Метод непрерывных полей. Комбинирование методов 3D-QSAR с квантово-химическим моделированием. Факмакофоры и фармакофорный поиск. Виртуальный скрининг, основанный на структурах биологических мишений. Молекулярный докинг. Оценочные функции для взаимодействия «лиганд-белок».
  • Добавил в систему: Жохова Нэлла Ибрагимовна

Преподавание курса


Математика, информатика, физика, ХИМИЯ

Математика, информатика, физика, химия.

ЖДЕМ ВАШИ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ПУБЛИКАЦИИ

Кочелаев Арсений Викторович
Корнеева София Максимовна Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение г. Астрахани «Гимназия №3»
ШИФРОВАЛЬНАЯ МАШИНА «ЭНИГМА»
Руководитель: Кочелаева Е. Р.

Яковенко Матвей Александрович
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение г. Астрахани «Гимназия №3»
ЭЛЕКТРОСТАТИКА В ИГРУШКАХ
Руководитель: Кочелаева Е. Р.

Евдокимовская Александра Владиславовна
Частное учреждение «Общеобразовательная школа «Классика-М» г. Мытищи, Московская область
НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА ПО МАТЕМАТИКЕ «ЭКСКУРСИЯ ПО ПИФАГОРЕЙСКОЙ ШКОЛЕ»
Руководитель: Сорокина Н. В.

Красюк Данил Владимирович
Муниципальное казённое общеобразовательное учреждение Новосибирского района Новосибирской области – Плотниковская средняя общеобразовательная школа № 111
Исследование парадоксальных свойств брахистохроны
Руководитель: Лаврентьева С. В.

Андреева Аделина Ильинична
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа № 6» г.о.Мытищи Московской области
Выращивание кристаллов из сахара и соли в домашних условиях
Руководитель: Зыкова М. В.

Аненкова Анастасияч Александровна
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение Пышминского городсокого округа «Пышминская средняя общеобразовательная школа» пгт Пышма, Свердловская область
Математика и литература – два крыла одной культуры
Руководители: Калимуллина Н. В., Чертовикова О. Н.

Лошагин Игорь Викторович
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение Пышминского городского округа «Пышминская средняя общеобразовательная школа» пгт Пышма, Свердловская область
Пилотажная модель «Extra-300»
Руководитель: Чертовикова О. Н.

Сутормина Алина Евгеньевна
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение Пышминского городсокого округа «Пышминская средняя общеобразовательная школа» пгт Пышма, Свердловская область
Карта изучения квадратных уравнений
Руководитель: Чертовикова О. Н.

Крыпаев Егор Дмитриевич
Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение Самарской области средняя общеобразовательная школа №2 с углубленным изучением отдельных предметов п.г.т. Усть – Кинельский городского округа Кинель Самарской области
Научно-практические работа «Ручка: вчера и сегодня»
Презентация
Руководитель: Крыпаева В. Б.

Радкевич Савелий Николаевич
МАДОУ ДСКН № 1 города Сосновоборска Красноярского края
Исследовательская работа Как устроен калейдоскоп
Руководитель: Болоненкова Т. С.

Паршина Ольга Сергеевна
Паршина Анна Сергеевна
Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа №24 с углубленным изучением отдельных предметов» Белгородская область, г. Старый Оскол
Исследовательская работа. Построения с помощью циркуля и линейки
Руководитель: Руис М. М.

Лабанова Виктория Александровна
БОУ «СОШ №4» г. Калачинска Омской области
Научно-практическая работа. Тема: «Решение задач средствами Pascal ABC»
Презентация
Руководитель: Лабанова Т. В.

Лосик Анна Сергеевна
ГУО «Средняя школа № 4 г. Червеня» Республика Беларусь, Минская область, г. Червень
Научно-исследовательская работа. Конические горки
Руководитель: Алиева О. И.

Агзамов Динар
Муниципальное общеобразовательное автономное учреждение Башкирская гимназия го Нефтекамск Республика Башкортостан
Научно-практическая работа на тему: «Дополненная реальность EligoVision Studio»
Приложения
Руководитель: Талипова В. К.

Хайруллина Амина Альбертовна
Республика Башкортостан, Туймазинский район, город Туймазы Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 8
г.Туймазы муниципального района Туймазинский район Республики Башкортостан
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ СОЗДАНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО ЗАДАЧНИКА «ГОТОВИМСЯ К ОЛИМПИАДЕ ПО МАТЕМАТИКЕ 4 КЛАСС»
Приложения 
Руководитель: Музипова И. З.

Фаттахова Сабина Сагитовна
Кирсанова Виктория Васильевна
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 6 с. Миндяк МР Учалинский район РБ
БЫСТРАЯ МАТЕМАТИКА: СЕКРЕТЫ УСТНОГО СЧЕТА
Приложение
Руководитель: Ильгамова Г. Р.

Тюшнякова Наталья Сергеевна
Муниципальное казённое общеобразовательное учреждение Новосибирского района Новосибирской области – Плотниковская средняя общеобразовательная школа № 111
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ, ПРОИСХОДЯЩИХ ПРИ ВЫТЕКАНИИ ЖИДКОСТИ ИЗ СОСУДА (ИССЛЕДОВАНИЕ ДЕЙСТВИЯ МОДЕЛИ ПОМПАЖНЫХ ЯВЛЕНИЙ)
Руководитель: Лаврентьева С.В.

Войнов Дмитрий Евгеньевич
Муниципальное казённое общеобразовательное учреждение Новосибирского района Новосибирской области – Плотниковская средняя общеобразовательная школа № 111
ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ВИБРИРУЮЩИХ СЫПУЧИХ ТЕЛ
Руководитель: Лаврентьева С.В.

Пискулина Анастасия Евгеньевна
Сытник Вероника Александровна
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа №4» Ханты-Мансийский Автономный Округ г. Мегион 
ГОЛОГРАФИЯ. ГОЛОГРАММА И ЕЁ ПРИМЕНЕНИЕ (практико-ориентированный проект)
Руководитель: Долгова Т.А.

Степанов Антон Игоревич
Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение Гимназия №399 Красносельского района Санкт-Петербурга
Взрывчатые вещества: мирное применение
Руководитель: Анацко О. Э.

Прикладная информатика в химии — Студопедия

Область профессиональной деятельности выпускника:

· системный анализ прикладной области, формализация решения прикладных задач и процессов ИС;

· разработка требований к созданию и развитию ИС и ее компонентов;

· разработка проектов автоматизации и информатизации прикладных процессов и создание ИС в прикладных областях управление проектами информатизации предприятий и организаций;

Объекты профессиональной деятельности выпускника:

данные, информация, знания; прикладные и информационные процессы; прикладные информационные системы.

Виды профессиональной деятельности выпускника:

проектная, производственно-технологическая, организационно-управленческая, аналитическая, научно-исследовательская.

Основные изучаемые дисциплины профессионального цикла:

Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, Операционные системы, Проектный практикум, Базы данных, Информационная безопасность, Неорганическая химия, Физическая химия, Качественный и количественный химический анализ, Физико-химические методы анализа и исследование химических реакций, Органическая химия.


В результате освоения ООП выпускник будет профессионалом в области информатики и сможет заниматься разработкой, проектированием, внедрением, анализом и администрированием современных профессионально-ориентированных информационных систем в химии. Сможет решать функциональные и предметные задачи в области химии с помощью информационных систем и технологий, а также управлять информационными процессами и ресурсами в предметной области химии.

36.Прикладная информатика в геодезии. 080801

Прикладная информатика (в геодезии) — это комплексная научная и инженерная дисциплина, изучающая все аспекты проектирования, разработки, оценки и функционирования, основанных на ЭВМ систем переработки информации, а также их применение и воздействие на практическую деятельность в отрасли геодезия и картография.

Объектом исследования прикладной информатики в геодезии является информационная инфраструктура сложных организационно-технических систем, функционирующих в отрасли геодезия и картография.

Предметом исследования прикладной информатики в области геодезии являются методы и способы реализации информационных процессов в сложных организационно-технических системах, функционирующих в отрасли геодезия и картография, с использованием компьютерных информационных систем .

Кафедра информационных систем в химической технологии — Структура института

Положение о кафедре информационных систем в химической технологии

Состав ППС и НПР:

Должность

Количество ППС

Профессора

3

Доценты

7

Преподаватели и ассистенты

5

НПР

0

Основные дисциплины, читаемые преподавателями кафедры
  1. Информатика (1 курс бакалавриат)
  2. Информационные технологии в химии (2 курс бакалавриат)
  3. Цифровизация химических объектов (2 курс бакалавриат)
  4. Базы данных и программные продукты в биотехнологии (1 курс магистратура)
  5. Цифровые технологии в научных исследованиях химических систем (1 курс магистратура)
  6. Информационные технологии в управлении химико-технологическими системами (3 курс аспирантура)
  7. Методы получения, анализа и обработки информации (3 курс аспирантура)

Направления подготовки

09.06.01 «Информатика и вычислительная техника», шифр научной специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)».

Основные направления научных исследований на кафедре

Компьютерные технологии в научных исследованиях в химической технологии, биотехнологии и образовании.

Информационное и математическое моделирование химико-технологических процессов.

Проектирование и разработка прикладных информационных систем и баз данных в различных отраслях промышленности.

Основные научные результаты, полученные на кафедре

  1. количество статей WoS, опубликованных работниками кафедры за последние 5 лет, — 4
  2. общее количество опубликованных научных статей за последние 5 лет — 40

Наиболее значимые научные статьи за последние 3 года:

  1. Функциональное моделирование управления синтезом углеродных сорбентов. Тонкие химические технологии.  Бурляев В.В., Бурляева Е.В., Николаев А.И., Пешнев Б.В. 2019. Т. 14. № 1. С. 39-46. DOI: 10.32362/2410-6593-2019-14-1-39-46
  2. Верификация функциональных моделей химических производств. Тонкие химические технологии. Бурляева Е.В., Бурляев В.В., Кононенко В.В., Цеханович В.С. 2019. Т. 14. № 4. С. 69-76. DOI: 10.32362/2410-6593-2019-14-4-69-76
  3. Synthesis of fuzzy algorithms controlling the temperature of the polymer in the extruder. Advances in Intelligent Systems and Computing (Достижения в области интеллектуальных систем и вычислений). Bozhko V.I., Naumenko E.V., Kornyushko V.F., Biglov R.R. Том 1224. (CSOC 2020, Apr 23-26, 2020) Springer, Cham. с 484-491. DOI: 10.1007/978-3-030-51965-0_42
  4. Программно-алгоритмическая поддержка интеллектуальной системы управления синтезом активных фармацевтических ингредиентов. Программные продукты и системы. Кузнецов А.С., Корнюшко В.Ф., Николаева О.М., Богунова И.В., Панов А.В. 2020. № 1. С. 132-143.
  5. Оптимизация управления непрерывным синтезом активных фармацевтических ингредиентов (АФИ) Прикладная информатика. Корнюшко В.Ф., Кузнецов А.С., Николаева О.М., Богунова И.В., Панов А.В. 2020. Т. 15. № 2 (86). С. 89-104
  6. Цифровизация этапа фармацевтической разработки лекарственных средств. Информационные и телекоммуникационные технологии Корнюшко В.Ф., Биглов Р.Р., Боридко В.С., Николаева О.М. 2020. № 46. С. 15-24
  7. Optimization of control of chemical and technological processes of mixing and structuring multi-component elastomeric composites based on mathematical modeling methods В сборнике: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. conference proceedings. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Kornyushko V.F., Kuznetsov A.S., Kolybanov K.Yu., Burliaeva E.V. 2020. С. 72016. DOI: 10.1088/1755-1315/421/7/072016
  8. Алгоритмы и программа верификации функциональных моделей Программные продукты и системы. Бурляева Е.В., Кононенко В.В., Корнюшко В.Ф., Разливинская С.В. 2021. Т. 34. № 2. С. 221–229. DOI: 10.15827/0236-235X.134.221-229
  9. Управление качеством химико-технологического процесса непрерывного синтеза активной фармацевтической субстанции лекарственных соединений в проточных микрореакторах. Тонкие химические технологии. В.Ф. Корнюшко, О.М. Николаева, А.В. Панов, Р.Р. Биглов, Кузнецов А.С. 2021;16(3): с. 252–266
  10. Информационное и программное обеспечение гибридной интеллектуальной системы при управлении технологическими процессами Программные продукты и системы. Корнюшко В.Ф., Кузнецов А.С., Садеков Л.В. 2021. Т. 34. № 4. С. 197–206. DOI: 10.15827/0236-235X.136.197-206.

    Аттестационная работа. Образовательная программа «Информатика плюс химия равно проект»

    1. Аттестационная работа

    Слушателя курсов повышения квалификации по
    программе:
    «Проектная и исследовательская деятельность как
    способ формирования метапредметных результатов
    обучения в условиях реализации ФГОС»
    _________Дмитрусь Надежда Георгиевна_________
    Фамилия,
    Фамилия, имя,
    имя, отчество
    отчество
    ___МБОУ ДО «ГЦНО «ЦИТ», Гатчинский район_____
    Образовательное
    Образовательное учреждение,
    учреждение, район
    район
    На тему:
    Образовательная программа
    «Информатика + химия = проект»
    1

    2. Краткая характеристика образовательного учреждения

    Муниципальное
    бюджетное
    образовательное
    учреждение
    дополнительного
    образования
    «Гатчинский центр непрерывного образования «Центр
    информационных технологий» работает в нескольких
    направлениях: мы обучаем педагогов Гатчинского
    муниципального района, детей и взрослых, ведем
    большую культурно-образовательную деятельность,
    оказываем техническую и провайдерскую поддержку
    образовательных учреждений.
    2

    3. Образовательная программа дополнительного образования «Информатика + химия = проект»

    • Программа рассчитана на
    учащихся 10-11 классов
    • 34 часа в год
    • Основной акцент на развитие
    познавательного интереса к
    предмету через применение
    ИКТ в предметной области
    3

    4. Актуальность

    Использование современных информационных
    технологий в обобщении материала за курс основной
    школы при подготовке к ЕГЭ по химии в рамках ФГОС
    4

    5. Новизна

    • большинство задач и упражнений взято из
    методических указаний ФИПИ по подготовке к ЕГЭ.
    • Работа с автоматизированными тестами, созданными
    в среде MOODLE.
    5

    6. Цель курса:

    • — закрепление и систематизация знаний
    обучающихся по химии через активные формы и
    методы обучения с использованием
    современных информационных технологий
    Задачи курса:
    • — выявить основные затруднения и ошибки при
    выполнении заданий ЕГЭ по химии;
    • — закрепить теоретические знания школьников по
    наиболее сложным темам курса общей,
    неорганической и органической химии с помощью
    создания интеллект-карт;
    • -работа с автоматизированными тестами в среде
    Moodle, Google-форм в формате ЕГЭ.
    6

    7. Формы исследовательской/проектной деятельности

    • Создание обобщающих интеллект-карт по
    наиболее трудным темам в программе Xmind
    • Использование Google-сервисов (таблицы,
    формы, презентации) для создания
    коллективных работ по важным темам
    • Создание итоговой презентации в он-лайн
    сервисах (например, prezi.com)
    7

    8. Учебно-тематическое планирование

    Тема 1. Введение.
    Теоретические основы
    химии. Химическая
    связь строение
    вещества.
    Тема 2.
    Неорганическа
    я химия.
    Тема 5. Общие
    представления о
    промышленных
    способах получения
    важнейших веществ.
    Тема 4.
    Органическая
    химия.
    Тема 3.
    Химическая
    реакция.
    8

    9. Методы диагностики

    • Выполнение автоматизированных
    тестов в среде Google-форм, Moodle
    • Использование системы
    интерактивного тестирования
    учащихся ActiVote интерактивной
    доски Promethean
    • Создание интеллект-карт в программе
    Xmind
    • Создание презентаций интеллект-карт
    в prezi.com
    9

    10. Перспективы развития исследовательской/проектной деятельности

    • В нашем учреждении активно включается во
    все образовательные программы курсов для
    учащихся
    проектно/исследовательская
    деятельность в объеме не менее 4 часов
    • Проведение муниципальных фестивалей на
    базе учреждения с презентацией проектов
    учащихся («Мультфестиваль»)
    • Участие в дистанционных конкурсах
    олимпиадах
    регионального
    международного уровня
    и
    и
    10

    Воронеж | Приглашаем на профильную смену «Мир наук: информатика/химия» в «Солнышко»

    С 4 по 17 мая 2021 года на базе АУ ВО «Пансионат с лечением «Репное» проводится профильная смена «Мир наук: информатика/химия». 

    К участию в профильной смене приглашаются обучающихся 8-10 классов, проявившие себя в познавательной, исследовательской, проектной и иных формах деятельности по направлениям профильной смены, добившиеся успехов в изучении предметов:

  1. — технического профиля (информатика, математика, физика), интересующиеся современными тенденциями развития информационных технологий, компьютерных наук и физических процессов в информатике;
  2. — естественнонаучного профиля (химия).
  3. На смене участники направления «Информатика (математика, физика)» будут реализовывать проекты по актуальным направлениям информатики и физики: программирование, оптимизационное моделирование, теория графов, методы вычислительной и компьютерной математики, компьютерное моделирование физических процессов, методы искусственного интеллекта; проявят себя в роли программистов, исследователей и схемотехников. В финале смены участники представят результаты проектной деятельности в рамках выбранного направления информатики представителям IT-компаний и университетов.

    По направлению «Химия» будет организовано проведение образовательных интенсивов, включающих следующие разделы: неорганическая химия, общая, аналитическая, органическая и физическая химия, мастер-классы по решению теоретических и практических задач; применение полученных знаний при изучении окружающей среды.

    Чтобы попасть на смену, надо будет пройти конкурсный отбор.

    Скачать положение о проведении .

    Новости соседних регионов по теме:

    Завершилась олимпиада по информатике Кубка города по физике, математике и информатики

    16 апреля прошла заключительная олимпиада по информатике Кубка города по физике, математике и информатике.
    09:22 17.04.2021 Рубцовский филиал АлтГУ — Рубцовск

    Награждение победителей Кубка города по физике, математике и информатике

    Уважаемые победители и призёры олимпиады для школьников «Кубок города по физике, математике и информатике»!
    09:22 17.04.2021 Рубцовский филиал АлтГУ — Рубцовск

    Новости. В КГУ проходит Неделя математики, информатики, физики, посвященная Году науки и технологий

    Последние новости 14 апреля 12 апреля на факультете физики, математики, информатики КГУ стартовала ежегодная тематическая Неделя математики, информатики, физики, которую открыли два мероприятия,
    12:34 15.04.2021 КГУ — Курск

    Завершилась олимпиада по математике Кубка города по физике, математике и информатики

    14 апреля прошла олимпиада по математике Кубка города по физике, математике и информатике.
    10:12 15.04.2021 Рубцовский филиал АлтГУ — Рубцовск

    Стартовала олимпиада школьников «Кубок города по физике, математике и информатике»

    13 апреля в стенах института стартовала олимпиада школьников «Кубок города по физике, математике и информатике».
    08:22 14.04.2021 Рубцовский филиал АлтГУ — Рубцовск

    Пересечение информатики и химии?

    Я опаздываю на вечеринку, и все здесь подсказали, как опыт информатики может способствовать развитию химии. Я собираюсь сделать это немного, но также укажу, как химический опыт может потенциально способствовать некоторым (очень избранным) возможностям CS.

    Я нахожусь в том же положении, что и вы. Недавно я объявил, что получил двойную специализацию по химии и прикладной математике с акцентом на науку, потому что мне нравились оба предмета.Я изначально планировал удвоить в чистом компе. Наук, но наш факультет информационных технологий полон ужасных лекторов, а математика полна удивительных лекторов, так что меня как бы втиснули в другого.

    Вычислительная химия — одна из многих областей, в которых CS и химия пересекаются в наши дни. Это не очевидно, но есть много, много других, поскольку люди, хорошо разбирающиеся в компьютерах и науке, встречаются реже, чем следовало бы. Многие лаборатории, даже те, которые не являются вычислительными по своей природе, полагаются на базовое моделирование.В настоящее время я работаю с группой наночастиц, и ИП недавно жаловался, что большинство его аспирантов не могут ничего запрограммировать для спасения своей жизни.

    В противном случае в нашей области всегда можно было бы использовать несколько хороших разработчиков программного обеспечения. Возможно, я немного избалован, но некоторые наши так называемые «передовые» программные комплексы приходится частично перекомпоновывать каждый раз при запуске, и они страдают от спонтанного сбоя модулей связи, что требует перезагрузки нескольких компьютеров, чтобы все наладилось. и снова бег.Для меня совершенно очевидно, что многое из этого было разработано разработчиком программного обеспечения, а не практикующим ученым — например, миллион нажатий кнопок, необходимых для загрузки данных и работы с ними, и общая непокорность такого программного обеспечения. различные типы данных.

    Если вы не хотите работать над этой проблемой, мы все еще пытаемся решить, как делиться кодом и моделями / данными. Все переходит на компьютеры, и исследования не исключение. Исследователи все еще пытаются выяснить, как легко обмениваться файлами, хранить их и публиковать (более одного исследования было отправлено в печать в виде письма без прикрепленного к нему кода).

    В конце концов, я не знаю, что вам нужно. Судя по вашим последним параграфам, это, вероятно, не то, что вы искали, но поскольку вы начали с вопроса о перекрытии между двумя полями, а не о том, как одно может способствовать другому, я оставляю их здесь как идеи. о том, как несколько полей могут потенциально взаимодействовать.

    П.С. В качестве интересного примера можно привести докторскую диссертацию Филипа Гуо, посвященную вопросу о том, как один и тот же код может давать одинаковые результаты при запуске в разных системах, несмотря на разные среды.Вопрос привел его к созданию инструмента (я полагаю, Python), который позволяет симуляции запускать в безопасной изолированной (и, следовательно, идентичной) среде без потери производительности. http://www.pgbovine.net/PhD-memoir.htm

    Информатика добавляет новое измерение в изучение химии

    116-летнее старое химическое здание, одно из последних зданий из песчаника Джейн Стэнфорд, подлежит реставрации за 66,7 миллиона долларов, будет оснащено новейшими технологиями и планируется к ремонту. откроется осенью 2016 года.(KATHERINE CARR / Stanford Daily)

    Скрутив игрушечную игрушку из красных и синих палочек и сфер, профессор Дэн Стек попытался демистифицировать органическую химию.

    «Это молекула дибромбутана», — сказал Стэк, показывая классу структуру. «Но есть другой способ изобразить эту химическую структуру — компьютерную модель».

    Отбросив пластиковую модель в сторону, Стек спроецировал ту же трехмерную модель на экран своего ноутбука с помощью компьютерной программы для химии.Он перемещал химическую структуру с помощью мыши, показывая ее со всех сторон, и объяснил, как настроить онлайн-модель для оценки химических веществ.

    Изучение химии дополняется компьютерными приложениями, появившимися в результате недавнего всплеска технологий. Будучи предшественником компьютерных наук среди университетов, Стэнфорд сочетает в себе вычислительную и химическую науки, что приводит к новым открытиям, междисциплинарным программам и Нобелевским премиям.

    По всей стране количество специальностей по информатике выросло на 22 процента в 2013 году, и теперь, по данным ежегодного опроса Computing Research Association, в среднем на каждый университет приходится 400 специальностей по информатике — шестой год подряд растет число студентов, обучающихся на бакалавриате.

    Набор на эти специальности быстро растет в таких университетах, как Гарвард, Массачусетский технологический институт, Стэнфорд и Пенсильванский университет. Информатика приносит пользу изучению химии, добавляя слой для анализа химических процессов.

    CS специальности с интересом к химии

    С Кремниевой долиной на заднем дворе и Стэнфордом как центром информатики, многие потенциальные студенты бакалавриата химии предпочитают информатику химией.

    В прошлом году 26 процентов ученых степеней Стэнфорда были в области информатики или инженерии, включая химическую инженерию, что примерно в три раза больше, чем в Гарварде. Только три процента студентов Стэнфорда заканчивают бакалавриат по химии, с сопоставимым процентом в Гарварде.

    Амани Педдада ’16 приехал в Стэнфорд, чтобы получить специализацию по химии.

    «Химия, в особенности органическая химия, имеет загадочную природу, требующую воображения, чтобы понять, как синтезируются молекулы», — сказал Педдада.

    Педдада прошел курс информатики и курс органической химии, а затем объявил информатику своей специализацией. «Химия и информатика во многом похожи», — сказал он. «Они требуют от вас много думать».

    Педдада сказал, что выбрал информатику, потому что «это самая близкая вещь к научной фантастике. Сначала вы учитесь программировать, а затем в течение нескольких недель создаете свою первую компьютерную игру ». Такого быстрого поворота в химии нет.

    Химия тогда и сейчас

    Методы проведения химических экспериментов столетие назад были другими.Важные открытия, такие как синтез жизненно важных лекарств или поиск лекарств от болезней, были сделаны в результате работы с практическими пластиковыми моделями молекул в виде шариков и палочек, подобных тем, которые Стек показал своему классу.

    Одетый в белый лабораторный халат и защитные очки, химик-классик сидел за своим лабораторным столом, наливая растворы и лязгая из мензурок и пробирок, пока не сделал открытие. Хотя раньше эти методы были полезны, они мало пригодны в микроскопическом масштабе при анализе мельчайших изменений и быстрых химических реакций.

    Теперь, когда мы узнаем больше о химии и передовых технологиях, химия осуществляется с помощью других средств — например, компьютера.

    «Я не работаю со многими химическими веществами», — сказал химик Даррен Демапан ’14 о своем текущем исследовании.

    Демапан работает на третьем этаже химического корпуса Сили Дж. Мадда, часто по шесть-десять часов подряд, проводя исследования рядом с двумя большими металлическими цилиндрами — ни горелки Бунзена, ни стакана не видно.

    Демапан лишь немного изменяет ту или иную часть эксперимента и работает на своем компьютере.

    «[Мои исследования] в основном состоят из длительного ожидания и написания математических расчетов», — сказал он, объяснив, что его работа больше ориентирована на физику и вычисления, чем на чисто химию.

    Компьютерное моделирование необходимо для получения Нобелевской премии

    Вычислительное моделирование с химией было ключевым в исследовании профессора химии Майкла Левитта, за которое он получил Нобелевскую премию по химии в 2013 году.

    Премия была присуждена Левитту, а также Мартину Карплюсу, почетному профессору химии Гарвардского университета и Арие Варшелу, профессору химии Университета Южной Калифорнии, за создание компьютерных моделей для прогнозирования химических процессов.

    Левитт создал химические реакции с помощью компьютеров в 1970-х годах, и по мере развития компьютеров он изобразил сложные химические механизмы и эксперименты.

    В 2013 году компьютерная химия позволила этой троице смоделировать, как лекарство работает внутри организма. Используя компьютерные вычисления, лауреаты Нобелевской премии смоделировали реакцию атомов и белков на лекарство.

    Такие технологии используются сегодня фармацевтическими компаниями для моделирования взаимодействия лекарства в организме, после чего в химической лаборатории проводятся практические эксперименты с лекарствами, которые выглядели многообещающими.

    В интервью после получения Нобелевской премии Карплус сказал, что вначале его коллеги-химики считали использование компьютеров для моделирования молекулярных процессов пустой тратой времени.

    Но времена изменились: «теперь он стал центральной частью химии и структурной биологии», — сказал Карплюс.

    Вычислительная химия позволяет компьютеру понять определенный аспект науки, например структуру белка, а затем узнать, как он функционирует. Приложения сопряжения компьютеров и химии включают создание солнечных батарей и лекарств, а также оптимизацию транспортных средств.

    Согласно пресс-релизу Нобелевской премии по химии: «Сегодня компьютер является таким же важным инструментом для химиков, как и пробирка». Компьютеризированные модели позволяют исследователям получать точные числа и находить результаты, которые невозможно провести с помощью практических экспериментов.

    Levitt получил финансирование от Human Frontier Science Programme, которая способствует междисциплинарным исследованиям и поддержала более двух десятков лауреатов Нобелевской премии, в том числе трех лауреатов Нобелевской премии 2013 года.

    Междисциплинарная программа Стэнфорда

    Аналогичную междисциплинарную программу финансирования можно найти в Стэнфорде через Bio-X.Начиная с 1998 года, Bio-X предоставляет гранты более чем 50 студентам и 400 преподавателям, чтобы «ускорить открытия, пересекая границы между дисциплинами», согласно его веб-сайту.

    Интеграция биологических исследований с такими областями, как химия, компьютеры и инженерия, позволяет студентам и исследователям делиться своим опытом. Цель Bio-X — понять здоровье и болезни на генетическом уровне с помощью химического подхода, а также разработать устройства и молекулярные машины для помощи пациентам.

    Будущее применение компьютеров в химии

    Компьютерное программирование проникает в курсы химии. Один курс химии в Стэнфорде использует MATLAB, удобный язык компьютерного программирования, который позволяет студентам анализировать данные, которые они собирают в лаборатории.

    MATLAB требует набора навыков, аналогичных языку программирования Java, используемому во вводном курсе по информатике в Стэнфорде. «Сегодня есть новые технологии, которые можно использовать в химии, — сказал Стэк. — В вашем наборе инструментов больше инструментов.”

    Эти новые инструменты скоро будут размещены в 116-летнем здании «старой органической химии» Стэнфорда. Пострадавшее во время Великого землетрясения 1907 года, химическое здание проходит реконструкцию стоимостью 66,7 миллиона долларов и откроется осенью 2016 года.

    В здании будут располагаться современные учебные лаборатории и технологии, от компьютеров до лабораторного оборудования, такого как машины для газовой хроматографии и масс-спектрометры.

    Хотя сейчас он специализируется на информатике, Педдада планирует воспользоваться вычислительными возможностями реконструированного химического корпуса.

    «Я беру последнюю часть серии по органической химии в следующем квартале и, возможно, второстепенные по химии», — сказал Педдада. «Я всегда буду любить химию».

    Свяжитесь с Кэтрин Карр по адресу kcarr2 ‘at’ stanford ‘dot’ edu.

    Связь между информатикой и инженерией и химией | Автор: Md Nuhash Alam

    Изображение: Computational Chemistry

    Если ваш любопытный ум хочет знать, есть ли какая-либо связь между компьютерными науками и инженерией и химией, то эта статья для вас.Судя по названию темы, у вас есть два разных предметных аспекта — химия, информатика и инженерия. Если вы хотите связать их друг с другом, сначала вы должны знать определение химии, информатики и инженерии.

    Химия — это отрасль науки, изучающая свойства материи и изменения, которым она претерпевает. Пример — тающий лед, кипящая или замерзающая вода (физическое изменение), ржавчина на железе (химическое изменение). Компьютерные науки и инженерия (CSE) — это академическая программа, которая объединяет области компьютерной инженерии и информатики, предоставляя знания о вычислительных системах при проектировании как аппаратного, так и программного обеспечения.

    Изображение: Микропроцессор, сделанный из кремния

    Сначала, если вы пойдете на факультет информатики и инженерии, вы найдете компьютер, который является его основной частью. Компьютер состоит из аппаратного и программного обеспечения. Программное обеспечение сообщает оборудованию, что делать. Аппаратное обеспечение — это физическая часть компьютера. Он включает в себя корпус компьютера, центральный процессор (ЦП), монитор, мышь, клавиатуру, компьютерное хранилище данных, графическую карту, звуковую карту, динамики и материнскую плату. CPU называется мозгом компьютера.Он извлекает данные, обрабатывает их и выдает результат. Процессоры в основном состоят из элемента, называемого кремнием. Кремний довольно распространен в земной коре и является полупроводником. Это означает, что в зависимости от того, какие материалы вы добавите к нему, он может проводить при приложении к нему напряжения. Это переключатель, который заставляет работать ЦП. Кремний является химическим элементом с символом «Si» и атомным номером 14. Это твердый, хрупкий кристаллическим веществом с сине-серым металлическим блеском, и является четырехвалентным металлоид и полупроводник.Материнская плата состоит из слоев, между которыми вставлена ​​медь из стекловолокна. Медь — это химический элемент с символом «Cu» и атомным номером 29. Это мягкий, ковкий и пластичный металл с очень высокой теплопроводностью и электропроводностью.

    В компьютере есть два типа памяти — первичная память и вторичная память. Память — это часть компьютера, где хранится информация. Чем больше программ работает в вашей системе, тем больше памяти вам, вероятно, понадобится. В каком-то смысле память похожа на ваш стол.RAM и ROM являются первичной памятью. RAM (оперативная память) состоит из триггеров, бистабильной схемы, состоящей из четырех-шести транзисторов. Транзисторы сделаны из полупроводниковых химических элементов, обычно кремния, который принадлежит к современной группе 14 (ранее группа IV) в периодической таблице элементов. Германий, другой элемент группы 14, используется вместе с кремнием в специализированных транзисторах. ПЗУ (постоянное запоминающее устройство) может хранить информацию постоянно. ПЗУ состоит из декодера и логических элементов ИЛИ в одном корпусе ИС.Большинство затворов изготовлено из полевых МОП-транзисторов (металл-оксид-полупроводниковые полевые транзисторы). Составные логические вентили И-ИЛИ-Инвертировать (AOI) и ИЛИ-И-Инвертировать (OAI) часто используются при проектировании схем, потому что их конструкция с использованием полевых МОП-транзисторов проще и эффективнее, чем сумма отдельных вентилей.

    Теперь, если вы перейдете к химии, вы увидите, что химики не только заняты своими стеклянными мензурками, но и используют компьютеры для управления своими приборами. Они строят свои результаты, пишут свои исследовательские статьи, используя различное компьютерное программное обеспечение.Вычислительная химия — это отрасль химии, которая использует компьютерное моделирование для решения химических проблем. Он использует методы теоретической химии, включенные в эффективные компьютерные программы, для расчета структур и свойств молекул и твердых тел. Он огромен, и его можно использовать для изучения всех форм материи, а именно твердого тела, жидкости, газа и плазмы.

    Изображение: Полиморфы лекарств

    Например, фармацевтическая промышленность использует компьютерную химию (CC) для скрининга многих соединений, чтобы найти наилучшие возможные молекулы лекарства для связывания определенного белкового кармана, или они скринируют несколько полиморфов конкретной молекулы лекарства, чтобы найти наиболее стабильные полиморфы при комнатной температуре.Эти процедуры скрининга помогают промышленным предприятиям во много раз снизить стоимость производства лекарственного средства, при котором они могут продавать лекарство, поскольку окончательные тесты с настоящими экспериментами теперь нужно проводить только с очень небольшим набором соединений. Благодаря недавним радикальным улучшениям в области искусственного интеллекта, использование CC в фармацевтической промышленности резко возросло. Благодаря сочетанию искусственного интеллекта с CC, миллионы молекул лекарств проходят скрининг, чтобы найти потенциальных кандидатов для использования в медицине.

    Итак, с учетом вышеизложенного можно сказать, что между химией, информатикой и инженерией существует коренная связь. Невозможно мыслить информатикой и инженерией без химии, равно как и без химии.

    Ссылки:

    • Википедия (https://www.wikipedia.org/)

    • Новости образования Amrita (https://www.amrita.edu/news/chemistry-inside-computer)

    Химия внутри компьютера — Амрита Вишва Видьяпитам

    Химия в компьютере

    5 января 2019 года — 9:47

    Для широкой публики термин «химия», вероятно, может означать изображение человека в белом лабораторном халате, работающего со стеклянными мензурками, наполненными разноцветными растворами.Эта картина в основном подходит для описания химика 19-го века. Современный химик работает с гораздо более совершенным оборудованием, чем обычные стеклянные мензурки, и занимается довольно сложными процессами, а не просто смешивает растворы! Для изучения реакции современный химик обычно использует различные виды инструментов, такие как спектроскопы / спектрометры (УФ, ИК, ЯМР, ЭПР, XRD, масс-спектрометр и т. Д.), Микроскопы (растровый электронный микроскоп, просвечивающий электронный микроскоп, сканирующий туннельный микроскоп и т. Д.). Атомно-силовой микроскоп и др.) и много других. Очевидно, что не каждый химик использует все эти инструменты, и не все они требуются для каждой химической реакции. Конкретный инструмент, который регулярно использует химик, определяется экспериментами, которые он проводит, и, таким образом, полностью зависит от конкретной области. Таким образом, на первый взгляд может показаться, что не существует другого нового инструмента / материала (например, лабораторного халата или стеклянного стакана), который объединял бы всех химиков нового поколения. Однако, если мы посмотрим немного глубже, мы сразу обнаружим, что каждый химик нового поколения подключен к одному конкретному прибору — компьютеру.Это, очевидно, верно с технологической точки зрения, потому что все химики нового поколения оперируют (или, по крайней мере, взаимодействуют) с большинством своих инструментов через компьютер, они строят свои результаты, используя различное компьютерное программное обеспечение, они пишут на нем свои исследовательские статьи и т. Д. Но, как уже было сказано выше, это всего лишь технологическое присоединение. В этой статье я познакомлю вас с гораздо более сильной и прямой связью между химиками и компьютерами, которая приведет к развитию совершенно новой области химии, в которой химические реакции происходят внутри компьютера!

    Наука в целом и химия в частности за последние два столетия продемонстрировали экспоненциальный рост.Благодаря такому феноменальному росту у самого дерева химии выросло множество ветвей. Некоторые отрасли, такие как органическая химия и аналитическая химия, довольно хорошо известны широкой публике Индии, в основном из-за заметного роста рынка труда (в последние несколько десятилетий) в этих областях химии. Они также могут быть популярны из-за их применения в нефтяной, фармацевтической и других отраслях промышленности. С другой стороны, существует довольно много важных разделов химии, которые произвели революцию в этой области и изменили рабочий процесс в различных отраслях (включая фармацевтическую, нефтяную и энергетическую), но совершенно чужды даже студентам, которые получают степень бакалавра. или магистра химии.Цель этой статьи — познакомить вас с одним из этих революционных разделов химии, а именно с вычислительной химией.

    Отрасль вычислительной химии (ВХ) сама по себе обширна, и ее можно использовать для изучения всех форм материи, а именно твердого тела, жидкости, газа и плазмы. Кроме того, его можно применять для изучения вопроса как в статических, так и в динамических ситуациях. Например, CC можно использовать для изучения свойств алмазов при очень низких температурах (статика) или для изучения реакции молекулы, сталкивающейся с поверхностью (динамическая).В общем, он используется в качестве дополнительного инструмента к экспериментам для объяснения наблюдений, например, почему спектр поглощения соединения смещен в красную область с определенным заместителем? ИЛИ, почему белок связывается со специфическим антителом? ИЛИ, по какому пути идет электрон, когда он передается от донорной части к акцепторной? ИЛИ, как лазерное взаимодействие изменило магнитные свойства материала? ИЛИ, как электрон движется в фемтосекундной шкале времени в солнечном элементе? Таким образом, CC полезен для понимания микроскопических деталей любой изучаемой системы.До последнего десятилетия CC часто использовался как дополнительный инструмент к экспериментам для исследования конкретных деталей системы. Однако с радикальным увеличением вычислительной мощности и развитием точных и эффективных вычислительных методов роль CC постепенно меняется от дополнительного инструмента к полностью индивидуальному и более надежному прогнозирующему инструменту.

    За последние восемь лет или около того было проведено множество исследований, в которых одни только вычисления использовались для предсказания множества новых материалов с интересными электронными, магнитными и оптическими свойствами (например, многие новые слоистые материалы были предсказаны посредством высокопроизводительного скрининга) и многие из этих предсказаний позже были подтверждены экспериментаторами.Кроме того, CC позволяет нам легко изучать материалы в экстремальных условиях, таких как очень высокие / низкие температуры и давления. Даже получение / поддержание таких суровых условий само по себе является сложной задачей для экспериментаторов, и нет необходимости подчеркивать проблемы, связанные с проведением экспериментов в таких экстремальных условиях. Благодаря этому преимуществу CC смог предсказать различные интересные метастабильные материалы, такие как TiN2 (новый сверхтвердый материал), Ti3N4 (единственный известный полупроводниковый нитрид титана) и многие другие, которые были синтезированы экспериментаторами только недавно (но были предсказаны еще 2003 г.).Несмотря на огромный и постоянно растущий успех CC в прогнозировании новых интересных материалов, есть определенные серые области, где прогнозы CC могут ошибаться (например, с сильно коррелированными системами, такими как оксиды определенных элементов d- и f-блока). Однако также хорошо известно, что эти недостатки в основном связаны с неадекватностью применяемой теории. Прежде чем углубляться в детали, давайте сначала попробуем понять, как работает CC.

    Вычислительная химия основана на теоретических принципах многих других важных областей, таких как квантовая механика, молекулярная механика, статистическая механика, специальная теория относительности и химия / физика твердого тела.Здесь теоретические принципы означают совокупность постулатов и уравнений, на которых построена теория. Например, в случае специальной теории относительности одним из постулатов является неизменность скорости света c, а одним из уравнений, описывающих теорию, является E = mc2.

    Когда мы узнаем уравнения, описывающие теорию, мы можем использовать компьютер для их численного решения. Таким образом, в основном вычислительная химия (или, если на то пошло, даже вычислительная физика или вычислительная биология и т. Д.).) — это решение уравнений, определяющих химию системы, с помощью компьютера. В зависимости от решаемых нами уравнений мы сможем узнать конкретные свойства системы. Например, если мы решим уравнение Шредингера, мы сможем понять квантово-химические свойства системы; решение ньютоновских уравнений движения поможет нам описать классическое движение ядер в системе; релятивистские аспекты системы известны из решения уравнения Дирака и так далее.Таким образом, как только мы знаем решения этих уравнений (а именно, волновую функцию в квантовой механике, статистическую сумму в статистической механике и т. Д.), Мы обязаны знать все физические свойства системы. Итак, когда мы говорим, что вычислительный химик выполняет реакции на компьютере, на самом деле мы имеем в виду, что он / она моделирует химическую среду (например, они генерируют структуру соединения) и находит решения некоторых из приведенных выше уравнений ( Какие уравнения они решают, зависит от того, какие свойства системы их интересуют).

    Ценность / полезность химического моделирования легко понять, проведя простую аналогию. Давайте рассмотрим вопрос, какой у вас вес на Плутоне? А теперь скажите, как вы хотели бы ответить на этот вопрос. Хотели бы вы отправиться на Плутон, чтобы взвеситься, или вы бы использовали формулу для вычисления своего веса, сидя на Земле (вес на планете = масса тела * поверхностная гравитация планеты)? Очевидно, что оба способа дадут правильный ответ. Но последнее — это быстрый и эффективный способ ответить на вопрос (я легко могу задать тот же вопрос тысячам людей, и я могу довольно быстро получить ответ.В первом случае мне нужно отправить каждого из них на Плутон, чтобы узнать их вес.) По сути, вычислительный химик следует последнему пути, и во многих случаях (не всегда!) Вычислительная химия — дешевый, быстрый и экологически чистый способ ответить на поставленный вопрос.

    Давайте рассмотрим еще один пример в контексте химии, чтобы лучше его оценить. Давайте рассмотрим простое исследование, в котором вы хотели бы понять, как изменяется кислотность органического соединения при добавлении заместителя.Если вам нужно понять это путем проведения экспериментов, вам может потребоваться рассмотреть исходное соединение (скажем, фенол) в некотором объеме, и вам нужно будет изменить заместитель в родительском соединении, используя некоторые реакции замещения. Для каждого типа заместителя (скажем, -Ch4, -Nh3, -NO2 и т. Д.) Вам, как правило, необходимо пройти различные процедуры реакции для получения требуемых продуктов. К этому времени вы, возможно, израсходовали много химикатов, таких как растворители, для очистки / фильтрации каждого из замещенных соединений.После получения каждого из замещенных продуктов вам может потребоваться провести другие эксперименты (например, лакмусовая бумажка, кислотно-щелочное титрование и т. Д.), Чтобы понять их свойства.

    Некоторые из этих методов являются деструктивными (в том смысле, что характеристики вашего образца будут изменены после проведения эксперимента, и, следовательно, ваш образец не может быть использован повторно). В связи с этим вам может потребоваться приготовить достаточное количество замещенных соединений (а также исходного соединения), чтобы проверить точность ваших результатов.Весь вышеупомянутый процесс ясно подчеркивает тот момент, что для того, чтобы узнать порядок электроноакцепторной природы этих заместителей, вам необходимо провести множество экспериментов, и в процессе вы будете потреблять много реальных химикатов (при приготовлении соединения, а также при тестировании!). Некоторые химические вещества могут быть опасны для человека и окружающей среды.

    С другой стороны, если мы решим найти ответ с помощью компьютера, мы сначала будем рисовать каждую из этих структур с помощью какого-либо программного пакета (так же, как мы рисуем различные структуры на бумаге), а затем решаем уравнение Шредингера: найти волновую функцию для каждой из этих структур.Зная волновую функцию, мы можем вычислить энергию связи протона (или любые другие интересующие нас свойства) для каждой из этих систем, а затем мы можем предсказать их кислотность. Опять же, очевидно, что это быстрый, дешевый и экологически чистый способ узнать ответ на наш вопрос. Комфортность проведения эксперимента внутри компьютера можно дополнительно оценить, представив, через что пришлось пройти экспериментатору, если мы хотим узнать то же самое поведение этих соединений в отношении удаления электронов при экстремальных температурах или давлениях.Для вычислительного химика это просто изменение чисел в его программе!

    Из приведенного выше обсуждения читателю должна быть очевидна важность выполнения расчетов для прогнозирования химической природы системы. Действительно, из-за рентабельности использования CC в различных отраслях промышленности CC используется для разных целей. Например, фармацевтическая промышленность использует CC для скрининга многих соединений, чтобы найти наилучшие молекулы лекарства для связывания определенного белкового кармана, или они скринируют несколько полиморфов конкретной молекулы лекарства, чтобы найти наиболее стабильные полиморфы при комнатной температуре.Эти процедуры скрининга помогают отраслям во много раз снизить стоимость производства лекарства (что действительно поможет снизить цену, по которой они могут продавать лекарство (если они захотят)), поскольку заключительные тесты с реальными экспериментами теперь должны только выполняться с очень небольшим набором соединений (вместо тестирования всей библиотеки соединений). В связи с недавними радикальными улучшениями в области искусственного интеллекта (такими как разработка надежных алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения), наблюдается огромный всплеск использования CC в фармацевтической промышленности.Благодаря сочетанию искусственного интеллекта с CC, миллионы молекул лекарств проходят скрининг, чтобы найти потенциальных кандидатов для использования в медицине. Учитывая эти тенденции, мы можем предвидеть первостепенную роль CC в открытии лекарств в самом ближайшем будущем. (Взгляните, например, на такие веб-сайты, как Computational Resources for Drug Discovery и Chem Bridge , и попытайтесь узнать больше о предмете «Химинформатика», чтобы узнать больше об открытии лекарств с использованием компьютеров).

    Подобные процедуры проверки также проводятся в нефтяной промышленности.Здесь они проверяют различные поверхности (помните, что каталитическая активность поверхности (100) будет отличаться от поверхности (111) металла) нескольких металлических катализаторов, чтобы найти лучшую поверхность катализатора для выполнения конкретной химической реакции. Скрининг также проводится для понимания эффективности реакции при различных покрытиях адсорбатом и с учетом границ раздела различных катализаторов. Подобные приложения также существуют в энергетической промышленности, где проверяются несколько материалов для поиска лучших проводников, изоляторов, фотоэлектрических материалов, суперконденсаторов, электролитов, материалов для аккумуляторов и т. Д.Заинтересованным читателям рекомендуется обратиться к:

    1. Проект материалов
    2. Лаборатория НОМАД
    3. AFLOW
    4. Автоматизированная интерактивная инфраструктура и база данных для вычислительных наук и несколько других веб-сайтов, на которых тысячи соединений уже прошли проверку на наличие вышеупомянутых приложений.

    Прежде чем закончить эту статью, для нас очень важно понять проблемы, относящиеся к CC.Поскольку вычислительная химия решает проблему с помощью компьютера, точность результатов будет во многом зависеть от метода, который мы выберем для решения проблемы. Например, если вы используете классическую механику для понимания электронных свойств системы, то очевидно, что результаты будут совершенно неверными, поскольку электронные свойства системы регулируются принципами квантовой механики. Хотя это может выглядеть как проблема, связанная со знанием вычислительного химика, который работает над проблемой, как объясняется ниже, это не всегда так.

    Например, давайте рассмотрим случай, когда нужно решить уравнение Шредингера системы, состоящей из тысячи атомов углерода, чтобы узнать энергию ее основного состояния. Здесь можно решить уравнение Шредингера, используя любой из квантово-химических методов, таких как метод Хартри-Фока (HF), теория функций плотности (DFT) и теория связанных кластеров. Точность расчета энергии, предсказываемая каждым из этих методов, различается: HF является наименее точным методом, а связанный кластер — наиболее точным методом.Несмотря на наличие этих конкретных знаний об этих методах, любой разумный вычислительный химик даже не подумал бы решить уравнение Шредингера для указанной выше системы из 1000 атомов, используя теорию связанных кластеров, и вместо этого он / она обычно полагался бы на другие вычислительные методы, такие как DFT. Это связано с огромными вычислительными затратами, связанными с использованием теории связанных кластеров. Но, как вы, возможно, уже догадались, по мере отхода от теории связанных кластеров точность предсказанной энергии будет низкой.Несмотря на эти проблемы с точностью, такие методы, как DFT, регулярно используются для прогнозирования тенденций, поскольку они оказались весьма полезными во многих случаях (а также потому, что другого выбора нет!).

    Еще одним важным аспектом, определяющим точность результатов, является числовая точность моделирования. Хотя метод точен, если численная точность нашего моделирования невысока, мы неизбежно получим неверные прогнозы. Важность числовой точности можно понять, вспомнив нашу школьную математику об интеграции.Возможно, вы помните тот факт, что выполнение интегрирования кривой эквивалентно прогнозированию площади под кривой. Для известных кривых, таких как синусоида, мы можем выполнить интегрирование, применив формулу и подставив пределы для прогнозирования площади под кривой. Однако для сложных кривых у нас нет никакой формулы, и нам нужно полагаться на численные методы, такие как правила Симпсона или правила трапеций, чтобы выполнить интегрирование (очевидно, их можно использовать для интегрирования любой нормальной кривой, такой как синусоидальная кривая).

    При использовании этих правил мы делим всю кривую на очень маленькие интервалы и вычисляем площадь под каждым из таких интервалов (например, аппроксимируя площадь, образованную кривой и осью x, как прямоугольник), а затем, наконец, суммируем все эти интервалы. небольшие области, чтобы получить область под сложной кривой. Конечно, такое приближение очень хорошо только тогда, когда мы разделим кривую на множество маленьких частей. Если каждый такой кусок очень маленький, то точность результата будет ближе к ожидаемой (потому что площадь под каждым таким маленьким кусочком может быть фактически аппроксимирована как площадь прямоугольника для всех практических целей).С другой стороны, если мы рассмотрим больший размер интервала, то, очевидно, мы получим плохие результаты (потому что теперь область под этим большим фрагментом больше не выглядит ближе к прямоугольнику). При работе с компьютерами размер интервала может быть связан с использованием одинарной точности (читается как большой размер интервала) и двойной точности (малый размер интервала) для представления переменных. Несомненно, есть несколько других проблем, таких как масштабируемость метода (можно ли его использовать для одновременной работы на многих процессорах), потребление памяти и т. Д., но они выходят за рамки данной статьи. Таким образом, как точность теории, так и точность численного моделирования очень важны для оценки точности результата, предсказанного с помощью вычислительной химии.

    С этим кратким введением в область вычислительной химии, я полагаю, вы получили обзор того, как она работает и как она полезна в различных отраслях промышленности. Я также предполагаю, что вы узнали о некоторых плюсах и минусах применения вычислительной химии для поиска решений различных химических проблем.Наконец, я надеюсь, что в следующий раз, когда вы подумаете о химике, вы также добавите компьютер в свое воображение!

    Интересный факт: в 1998 и 2013 годах Нобелевские премии были присуждены химикам, работающим в области вычислительной химии. Попытайтесь узнать, кто их получил, и узнайте их вклад в эту область!


    «Автором этой статьи является Шарма С. Р. К. К. Ямиджала, факультет химического машиностроения Калифорнийского университета, Риверсайд, Калифорния».

    Компьютерные науки — Химия | Рипон Колледж

    Компьютерные науки и науки о данных сочетает в себе технические навыки с гуманитарными науками, чтобы отточить навыки решения проблем, которые можно использовать в самых разных условиях.Интегрированные специальности с математическими науками, химией и физикой углубляют эти навыки, развивая конкретные дисциплинарные знания в этих науках.

    Консультирование

    Преподаватели и профессиональные сотрудники Ripon College готовы помочь вам в достижении ваших целей, какими бы они ни были и как бы часто они ни менялись в процессе. Это часть нашего заявления о ценностях для вас.

    Будучи студентом Ripon, вам будет назначен консультант факультета в зависимости от области ваших интересов.Во время учебы вы будете встречаться со своим советником факультета, чтобы обсудить свои текущие устремления, спланировать расписание курса и наметить будущую траекторию. Мы также сотрудничаем с Ripon College Career and Professional Development, чтобы помочь сопоставить ваши интересы и навыки с конкретными целями и составить план профессионального успеха, предлагая индивидуальные консультации по вопросам карьеры, возможности обучения за пределами кампуса и онлайн-доску по трудоустройству с потенциалом для связи с местными, национальные и международные работодатели.Наше сотрудничество со Службой поддержки студентов обеспечивает обучение и дополнительное обучение и развитие навыков, а также инструменты, помогающие делать заметки, подготовку к экзаменам, постановку целей и управление временем. Точно так же наставники в Центре Франзена обеспечивают углубленное индивидуальное или групповое наставничество для учащихся по вопросам классных проектов и написания статей на уровне колледжа, а также могут поделиться стратегиями решения проблем для преодоления академических препятствий.

    Консультации в Ripon

    Исследование вне кампуса

    Учеба за пределами университетского городка, будь то за границей или внутри США в Соединенных Штатах, — это опыт, который обязательно изменит ваш взгляд на мир.Как правило, студенты дневной формы обучения с хорошей академической успеваемостью имеют право подать заявку на зачисление на программы за пределами кампуса.

    Узнать больше об обучении вне кампуса

    Компьютерные науки — химия, компьютерные и физические науки

    Программа : КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ
    Специальность : Компьютерные науки
    Степень : Бакалавр наук (BS)
    Кафедра : Химия, компьютерные и физические науки
    Школа : Искусство и наука
    Основной код : 052

    ОБЩЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ (44 семестровых часа)

    Связь (9 часов)
    Английский (ENG 1113 и ENG 1213)
    Речевое общение (COMM 1233 или 2213)

    Социальные и поведенческие науки (12 часов)
    Политология (POSC 1513)
    Американская история (HIST 1513 или 1523)
    Социальные науки (ECON 2113, GEOG 2723, HIST 3513 или SOC 1113)
    Психическое и физическое здоровье ( KIN 1113 или PSY 1113)

    Наука и математика (14 часов)
    Биологические науки (BIOL 1114 или 1404)
    Физические науки (CHEM 1004, 1114, 1315; PHYS 1114, 2015; PSCI 1114, 1214 или 1414)
    Математика (MATH 2215)
    Требование владения компьютером (BIM 1513 или CIS 1003)

    Гуманитарные науки (9 часов)
    Гуманитарные науки, философия и литература (ENG 2313, 3893; HUM 2113, 2223, 2313; или PHIL 2113, 2223)
    Изобразительное искусство (ART 1003, 1103, 2103, 3013, 3083; MUS 1113, 1123, 3133; THTR 1143, 1183, 2183 или 3183)
    Иностранный язык (CHTW 1513; FREN 1113; GERM 1113; SPAN 1113, 1223; ASL 1113; NS 1213)

    ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ: информатика (58 семестровых часов)

    Базовые курсы (28 семестровых часов)
    CS 1613 Информатика I
    CS 1623 Информатика II
    CS 2513 Семинар по программированию
    CS 2813 Структуры данных
    CS 3143 Компьютерная архитектура
    CS 4113 Операционные системы
    CS 4223 Анализ алгоритмов
    CS 4423 Разработка программного обеспечения
    CS 4623 Расширенный разработчик веб-приложений
    CS 4980 Семинар для руководителей (один кредитный час)

    Major (12 семестровых часов)
    CS семестровых часов (девять высших учебных заведений), утвержденных отделом для завершения 40 семестровых часов.

    ОСНОВНЫЕ / НЕЗАВИСИМЫЕ ТРЕБОВАНИЯ: информатика (58 семестровых часов)

    Базовые курсы (28 семестровых часов)
    CS 1613 Информатика I
    CS 1623 Информатика II
    CS 2513 Семинар по программированию
    CS 2813 Структуры данных
    CS 3143 Компьютерная архитектура
    CS 4113 Операционные системы
    CS 4223 Анализ алгоритмов
    CS 4423 Разработка программного обеспечения
    CS 4623 Расширенный разработчик веб-приложений
    CS 4980 Семинар для руководителей (один кредитный час)

    Major-Minor (30 семестровых часов)
    CS 4323 Языки программирования
    CS 4643 Распределенные сети
    CIS 2343 Программирование веб-страниц
    CIS 3223 Net-Centric Computing
    CIS 3323 Advanced Database Analysis
    CIS 4343 Applied Net-Centric Computing MATH 2013 Введение в дискретную математику
    Статистические методы STAT 2153

    Шесть часов факультативов (старшие классы), утвержденные кафедрой для завершения 58 семестрового часа майор-минор

    Установленные общеобразовательные требования:
    MATH 2215 Calculus I

    Химия и информатика объединяют свои усилия для применения искусственного интеллекта в химических реакциях

    В последние несколько лет исследователи все чаще обращаются к методам науки о данных, чтобы помочь в решении проблем в органическом синтезе.

    Исследователи из лаборатории Эбигейл Дойл, профессора химии А. Бартона Хепберна из Принстона, разработали программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое предоставляет им современный алгоритм оптимизации для использования в повседневной работе, складывая то, что было изучено в область машинного обучения в синтетической химии.

    Принстонские химики Бенджамин Шилдс и Эбигейл Дойл работали с компьютерным ученым Райаном Адамсом (не на фото) над созданием программного обеспечения для машинного обучения, которое может оптимизировать реакции — используя искусственный интеллект для ускорения тысяч реакций, которые химики выполняли одну за другой.

    Фото

    К. Тодд Райхарт, Департамент химии

    Программное обеспечение адаптирует ключевые принципы байесовской оптимизации (BO), чтобы обеспечить более быстрый и эффективный синтез химических веществ.

    Основанная на теореме Байеса, математической формуле для определения условной вероятности, БО является широко используемой стратегией в науке. В широком смысле он позволяет людям и компьютерам использовать предыдущие знания для информирования и оптимизации будущих решений.

    Химики в лаборатории Дойла в сотрудничестве с Райаном Адамсом, профессором информатики, и коллегами из Bristol-Myers Squibb сравнили способность человека принимать решения с программным пакетом.Они обнаружили, что инструмент оптимизации дает как большую эффективность по сравнению с участниками-людьми, так и меньшую предвзятость реакции теста. Их работы публикуются в текущем номере журнала Nature.

    «Оптимизация реакции широко применяется в химическом синтезе, как в академических кругах, так и во всей химической промышленности», — сказал Дойл. «Поскольку химическое пространство настолько велико, химики не могут экспериментально оценить все реакционное пространство. Мы хотели разработать и оценить БО как инструмент синтетической химии, учитывая его успех в решении связанных задач оптимизации в естественных науках.”

    Бенджамин Шилдс, бывший научный сотрудник лаборатории Дойла и ведущий автор статьи, создал пакет Python.

    «Я получил образование в области синтетической химии, поэтому я определенно ценю, что химики-синтетики довольно хорошо умеют решать эти проблемы самостоятельно», — сказал Шилдс. «Я думаю, что реальная сила байесовской оптимизации заключается в том, что она позволяет нам моделировать эти многомерные проблемы и фиксировать тенденции, которые мы сами не можем видеть в данных, чтобы она могла обрабатывать данные намного лучше.

    «И во-вторых, в пространстве, это не будет сдерживаться предубеждениями химика-человека», — добавил он.

    Как это работает

    Программное обеспечение началось как внеплановый проект для выполнения докторских требований Шилдса. Затем Дойл и Шилд сформировали команду в рамках Центра компьютерного синтеза (C-CAS), инициативы Национального научного фонда, запущенной в пяти университетах с целью изменить способы планирования и осуществления синтеза сложных органических молекул. Дойл был главным исследователем в C-CAS с 2019 года.

    «Оптимизация реакции может быть дорогостоящим и трудоемким процессом», — сказал Адамс, который также является директором программы по статистике и машинному обучению. «Такой подход не только ускоряет его с помощью новейших технологий, но и находит лучшие решения, чем обычно думают люди. Я думаю, что это только начало возможностей байесовской оптимизации в этой сфере ».

    Пользователи начинают с определения области поиска — возможных экспериментов для рассмотрения — например, списка катализаторов, реагентов, лигандов, растворителей, температур и концентраций.Как только это пространство подготовлено и пользователь определяет, сколько экспериментов следует запустить, программа выбирает начальные экспериментальные условия для оценки. Затем он предлагает провести новые эксперименты, повторяя все меньшее и меньшее количество вариантов, пока реакция не будет оптимизирована.

    «При разработке программного обеспечения я попытался включить способы, с помощью которых люди могут как бы вводить то, что они знают о реакции», — сказал Шилдс. «Независимо от того, как вы используете это или машинное обучение в целом, всегда будет тот случай, когда человеческий опыт будет ценным.”

    Программное обеспечение и примеры его использования доступны в этом репозитории. Ссылки на GitHub доступны для следующего: программное обеспечение, которое представляет исследуемые химические вещества в машиночитаемом формате с помощью теории функционала плотности; программное обеспечение для оптимизации реакции; и игра, которая собирает информацию о решениях химиков по оптимизации тестовой реакции.

    «Оптимизация байесовской реакции как инструмент химического синтеза», Бенджамин Дж. Шилдс, Джейсон Стивенс, Джун Ли, Марвин Парасрам, Фархан Дамани, Хесус I.Мартинес Альварадо, Джейкоб М. Джейни, Райан П. Адамс и Эбигейл Дж. Дойл появляются в номере журнала Nature от 3 февраля (DOI: 10.1038 / s41586-021-03213-y). Это исследование финансировалось Bristol-Myers Squibb, Princeton Catalysis Initiative, Национальным научным фондом при Центре компьютерного синтеза CCI (CHE-1925607) и программой DataX в Принстонском университете при поддержке Schmidt Futures Foundation.

    Примечание редактора: Вы можете прочитать полную версию этого рассказа на домашней странице Химического факультета.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *