کتاب **مدل‌سازی پدیده‌های ناشناخته: کتاب پیشرفته تعمیم‌دهی مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (DHPM) برای کشف قوانین در محیط‌های متغیر**
, ,

کتاب **مدل‌سازی پدیده‌های ناشناخته: کتاب پیشرفته تعمیم‌دهی مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (DHPM) برای کشف قوانین در محیط‌های متغیر**

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000020714 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب **مدل‌سازی پدیده‌های ناشناخته: کتاب پیشرفته تعمیم‌دهی مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (DHPM) برای کشف قوانین در محیط‌های متغیر**

موضوع کلی: **یادگیری عمیق، مدل‌سازی جعبه خاکستری و هوش مصنوعی فیزیک‌پایه (Physics-Informed AI)**

موضوع میانی: **مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (Deep Hidden Physics Models): معماری، تعمیم‌پذیری و کشف قوانین نهفته سیستم‌ها**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: انقلاب AI فیزیک‌پایه و نیاز به تعمیم‌پذیری
  • 2. بخش ۱: مبانی مدل‌سازی فیزیک‌پایه و جعبه خاکستری**
  • 3. تعریف مدل‌سازی جعبه خاکستری (Greybox Modeling) و جایگاه آن در مهندسی
  • 4. مقایسه جعبه سیاه (Blackbox)، جعبه سفید (Whitebox) و جعبه خاکستری
  • 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های فیزیک‌پایه (Physics-Informed Models – PIMs)
  • 6. چالش‌های مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با اطلاعات ناقص
  • 7. محدودیت‌های مدل‌های سنتی مبتنی بر فیزیک محض
  • 8. تاریخچه کوتاه مدل‌های فیزیک نهفته و یادگیری قوانین
  • 9. معرفی معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) به مثابه زبان فیزیک
  • 10. نقش داده‌ها در اصلاح و تکمیل مدل‌های فیزیکی
  • 11. الزامات داده‌ای برای مدل‌سازی جعبه خاکستری
  • 12. مرور معماری‌های شبکه عصبی مناسب برای PIMs
  • 13. بخش ۲: مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (DHPM) و ساختار پایه**
  • 14. تعریف مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (Deep Hidden Physics Models – DHPM)
  • 15. اجزای اصلی معماری DHPM (شبکه داده و شبکه فیزیک)
  • 16. مفهوم **معادلات نهفته** (Hidden Equations) یا **قوانین ناشناخته**
  • 17. ساختار تابع زیان (Loss Function) در DHPM
  • 18. ترم داده (Data Term) و ترم فیزیک (Physics Term) در تابع زیان
  • 19. روش‌های بهینه‌سازی (Optimization) در DHPM
  • 20. پیاده‌سازی DHPM برای معادلات دیفرانسیل عادی (ODEs)
  • 21. پیاده‌سازی DHPM برای معادلات دیفرانسیل جزئی خطی
  • 22. نحوه استخراج و تفسیر قوانین فیزیک نهفته از شبکه
  • 23. چالش‌های مقیاس‌بندی (Scaling) در آموزش DHPM
  • 24. بخش ۳: چالش تعمیم‌پذیری (Generalization) در DHPM**
  • 25. تعریف دقیق **تعمیم‌پذیری** در مدل‌سازی مهندسی
  • 26. دلایل شکست DHPMهای اولیه در تعمیم به ورودی‌های جدید
  • 27. تعمیم‌پذیری در برابر تغییرات **ورودی‌های سیستم** (Inputs)
  • 28. تعمیم‌پذیری در برابر تغییرات **پارامترهای فیزیکی** (Parameters)
  • 29. چالش تعمیم‌پذیری در برابر تغییرات **دامنه/پیکربندی** (Domain Configuration)
  • 30. تعریف **"اقتصادپذیر نبودن"** (Economically Unviable) در بازآموزی مکرر
  • 31. نیاز به چارچوبی که بتواند بدون بازآموزی کامل، تعمیم یابد
  • 32. روش‌های معمول برای مقابله با عدم تعمیم‌پذیری (مانند انتقال یادگیری)
  • 33. مفهوم **Overfitting** به داده‌ها و قوانین فیزیکی خاص
  • 34. معرفی مشکل **کشف قوانین سیستم** (System Discovery) در محیط‌های متغیر
  • 35. بخش ۴: چارچوب جدید برای تعمیم‌دهی DHPM (Novel Framework)**
  • 36. معرفی ایده اصلی چارچوب جدید برای تعمیم‌پذیری
  • 37. معماری تقویت‌شده شبکه عصبی در چارچوب نوین
  • 38. نحوه جداسازی متغیرهای مربوط به **ورودی‌ها/پارامترها** در شبکه
  • 39. مکانیسم **تخصیص‌پذیری** (Adaptability) در لایه‌های میانی
  • 40. استفاده از **رمزگذارها** (Encoders) برای فشرده‌سازی اطلاعات دامنه
  • 41. آموزش شبکه برای **شرطی شدن** (Conditioning) بر پارامترهای متغیر
  • 42. طراحی تابع زیان جدید با در نظر گرفتن تعمیم‌پذیری
  • 43. بهینه‌سازی همزمان ترم‌های داده، فیزیک و تعمیم
  • 44. استراتژی تقسیم داده‌ها برای آموزش تعمیم‌پذیر
  • 45. اجرای مثال ساده با پارامتر فیزیکی متغیر (مانند ضریب اصطکاک)
  • 46. بخش ۵: پیاده‌سازی تعمیم‌پذیری در پارامترهای سیستم**
  • 47. تعریف پارامترهای سیستم که باید تعمیم یابند (مانند جرم، ثابت فنر)
  • 48. روش‌های گنجاندن پارامترها به عنوان ورودی شبکه
  • 49. مفهوم **شبکه مبتنی بر پارامتر** (Parameter-Dependent Network)
  • 50. طراحی شبکه برای یادگیری یک **نقشه از پارامتر به قانون**
  • 51. آموزش بر روی دامنه‌ای از پارامترهای مختلف
  • 52. اعتبارسنجی مدل بر روی پارامترهای جدید (Out-of-Distribution Parameters)
  • 53. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات جزئی پارامترها
  • 54. روال‌های بهینه‌سازی برای ثبات در فضای پارامتر
  • 55. استفاده از **تابع فعال‌سازی**های خاص برای بهبود تعمیم
  • 56. مورد کاوی: تعمیم‌پذیری در معادلات ناویر-استوکس با ویسکوزیته متغیر
  • 57. بخش ۶: پیاده‌سازی تعمیم‌پذیری در دامنه و ورودی‌های سیستم**
  • 58. تعریف تغییرات دامنه (Domain Changes) (مانند تغییر ابعاد هندسی)
  • 59. استفاده از تکنیک‌های **نمایش هندسی** (Geometric Representation) در ورودی
  • 60. روش‌های نرمال‌سازی برای داده‌های ورودی با دامنه متغیر
  • 61. پیاده‌سازی لایه‌های شبکه‌ای که نسبت به تغییر دامنه مقاوم باشند
  • 62. استفاده از **شبکه‌های عصبی گراف (GNN)** برای نمایش توپولوژی متغیر
  • 63. مورد کاوی: تعمیم مدل جریان سیال به پیکربندی‌های مختلف کانال
  • 64. روال‌های آموزش برای همگرایی سریع در دامنه جدید
  • 65. تعمیم‌پذیری در مسائل **مرز متحرک** (Moving Boundary Problems)
  • 66. روش‌های تزریق **اطلاعات مکانی** به شبکه
  • 67. تحلیل نتایج: ارزیابی خطای مدل در دامنه‌های دیده نشده
  • 68. بخش ۷: کشف قوانین نهفته (System Discovery) با چارچوب تعمیم‌دهنده**
  • 69. DHPM به مثابه ابزاری برای **کشف قوانین** (Equation Discovery)
  • 70. نحوه استفاده از خروجی‌های میانی شبکه برای استخراج عبارت‌های فیزیکی
  • 71. اعمال **تنظیم (Regularization)** بر ترم فیزیک برای سادگی معادله
  • 72. استخراج عبارت‌های جبری و دیفرانسیلی از شبکه
  • 73. معرفی ابزارهای نمادین برای تفسیر قوانین نهفته
  • 74. تحلیل پایداری قوانین کشف شده در پارامترهای متغیر
  • 75. تمایز بین **نویز داده** و **اطلاعات فیزیکی جدید** در فرآیند کشف
  • 76. رویکردهای Bayesian برای تخمین عدم قطعیت در قوانین کشف شده
  • 77. مورد کاوی: کشف یک ترم اتلافی ناشناخته در یک سیستم آونگ
  • 78. چالش‌های تفسیر فیزیکی قوانین پیچیده استخراج شده
  • 79. بخش ۸: بهینه‌سازی پیشرفته و تکنیک‌های آموزش**
  • 80. تکنیک‌های وزن‌دهی ترم‌های مختلف تابع زیان (Weighting the Loss Terms)
  • 81. استفاده از **یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning)** در DHPM
  • 82. روش‌های تنظیم هایپرپارامترها برای تعمیم‌پذیری
  • 83. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی DHPM
  • 84. تکنیک‌های **انتقال یادگیری (Transfer Learning)** برای تسریع آموزش در دامنه جدید
  • 85. استفاده از **Autograd** و مزایای آن در محاسبات مشتق PDE
  • 86. تکنیک‌های آموزش پارتیکل‌های متغیر (Varying Particle Training)
  • 87. استفاده از معماری‌های شبکه Residual برای بهبود عمق
  • 88. اعمال **نویز** در داده‌های آموزش برای افزایش مقاومت مدل
  • 89. تحلیل نقاط ضعف مدل در مرزهای دامنه و پارامتر
  • 90. بخش ۹: کاربردهای مهندسی و صنعتی چارچوب جدید**
  • 91. کاربرد DHPM در مدل‌سازی جریان سیالات (Fluid Dynamics)
  • 92. مدل‌سازی پدیده‌های انتقال حرارت و جرم
  • 93. کاربرد در سیستم‌های انرژی و شبکه برق هوشمند
  • 94. پیش‌بینی رفتار مواد و مکانیک جامدات
  • 95. مدل‌سازی بیومکانیک و جریان خون
  • 96. کاربرد DHPM تعمیم‌دهنده در عیب‌یابی صنعتی (Fault Detection)
  • 97. استفاده در رباتیک و کنترل سیستم‌های فیزیکی
  • 98. مدل‌سازی فرآیندهای شیمیایی و واکنش‌های کاتالیستی
  • 99. مورد کاوی: تعمیم‌پذیری مدل‌های فیزیک پنهان در صنایع نفت و گاز
  • 100. تحلیل مزیت اقتصادی استفاده از چارچوب تعمیم‌پذیر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب **مدل‌سازی پدیده‌های ناشناخته: کتاب پیشرفته تعمیم‌دهی مدل‌های فیزیک پنهان عمیق (DHPM) برای کشف قوانین در محیط‌های متغیر**”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا