, ,

کتاب راهنمای جامع برای بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی Gibbs

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع برای بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی Gibbs

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی Gibbs و اهمیت پارامترها
  • 2. مفاهیم پایه ترمودینامیک در شبیه‌سازی
  • 3. مبانی نظری مدل‌سازی در مکانیک آماری
  • 4. معرفی نرم‌افزارهای شبیه‌سازی Gibbs
  • 5. نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای شبیه‌سازی
  • 6. آشنایی با محیط کاربری نرم‌افزار
  • 7. تعریف سیستم‌ها و مولکول‌ها در شبیه‌سازی
  • 8. انتخاب و ورودی‌گذاری پارامترهای اولیه
  • 9. انواع مدل‌های شیمیایی در Gibbs
  • 10. شرح مدل‌های Force Field کلاسیک
  • 11. پارامترسازی Force Fieldهای مبتنی بر تجربیات
  • 12. کاربرد Force Fieldهای مبتنی بر کوانتوم
  • 13. انتخاب صحیح Force Field برای سیستم‌های مختلف
  • 14. درک مفهوم انرژی پتانسیل در Gibbs
  • 15. محاسبه انرژی پتانسیل در مدل‌های اتمی
  • 16. نحوه پیاده‌سازی انرژی پتانسیل در کد
  • 17. بهینه‌سازی پارامترهای مربوط به پیوندها
  • 18. تنظیم پارامترهای زاویه‌های پیوندی
  • 19. بهینه‌سازی پارامترهای اتم‌های غیرپیوندی
  • 20. مدل‌سازی نیروهای واندروالسی و الکترواستاتیک
  • 21. تنظیم پارامترهای کانال لنارد-جونز
  • 22. بهینه‌سازی پارامترهای کولنی
  • 23. اهمیت پارامترهای مربوط به دی‌هدرال
  • 24. تنظیم پارامترهای چرخش حول پیوندها
  • 25. بهینه‌سازی پارامترهای مربوط به گروه‌های عاملی
  • 26. مدل‌سازی حلال‌ها و برهم‌کنش‌های حلال-حل‌شونده
  • 27. پارامترسازی برای سیستم‌های آبی
  • 28. بهینه‌سازی پارامترهای برای حلال‌های آلی
  • 29. شبیه‌سازی سیستم‌های ناهمگن
  • 30. بهینه‌سازی پارامترهای سطوح جامد
  • 31. مدل‌سازی فصل مشترک مایع-جامد
  • 32. شبیه‌سازی پلیمرها و ماکرومولکول‌ها
  • 33. پارامترسازی برای انواع پلیمرها
  • 34. بهینه‌سازی پارامترهای زنجیره‌های پلیمری
  • 35. شبیه‌سازی پروتئین‌ها و DNA
  • 36. پارامترسازی برای اسیدهای آمینه
  • 37. بهینه‌سازی پارامترهای نوکلئوتیدها
  • 38. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
  • 39. روش‌های تجربی برای تعیین پارامتر
  • 40. روش‌های محاسباتی برای تعیین پارامتر
  • 41. استفاده از داده‌های طیف‌سنجی برای پارامترسازی
  • 42. کاربرد داده‌های پراکندگی اشعه ایکس
  • 43. استفاده از داده‌های NMR برای پارامترسازی
  • 44. بهینه‌سازی پارامترها با استفاده از روش‌های کوانتومی
  • 45. تطابق با داده‌های ترموشیمیایی
  • 46. بهینه‌سازی پارامترها با استفاده از DFT
  • 47. مقایسه Force Fieldهای مختلف برای یک سیستم
  • 48. ارزیابی کیفیت پارامترسازی
  • 49. معیارهای انتخاب بهترین پارامترها
  • 50. اعتبارسنجی پارامترها با داده‌های تجربی
  • 51. اعتبارسنجی با داده‌های مقایسه ای
  • 52. تکنیک‌های مونت کارلو در شبیه‌سازی Gibbs
  • 53. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در پارامترسازی
  • 54. روش گرادیان کاهشی برای بهینه‌سازی
  • 55. الگوریتم‌های ژنتیک در پارامترسازی
  • 56. بهینه‌سازی پارامترها با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 57. استفاده از شبکه‌های عصبی در پارامترسازی
  • 58. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامتر
  • 59. مدل‌سازی گذار فاز در Gibbs
  • 60. بهینه‌سازی پارامترها برای پیش‌بینی گذار فاز
  • 61. تأثیر پارامترها بر خواص ترمودینامیکی
  • 62. محاسبه آنتروپی و انرژی آزاد گیبس
  • 63. بهینه‌سازی پارامترها برای دقت در خواص ترمودینامیکی
  • 64. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 65. پارامترسازی برای شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 66. اهمیت پارامترهای زمانی در دینامیک مولکولی
  • 67. بهینه‌سازی پارامترها برای شتاب‌دهنده‌های محاسباتی
  • 68. کاربرد شبیه‌سازی Gibbs در علم مواد
  • 69. بهینه‌سازی پارامترها برای پیش‌بینی خواص مواد
  • 70. شبیه‌سازی آلیاژها و کامپوزیت‌ها
  • 71. کاربرد در طراحی کاتالیست‌ها
  • 72. بهینه‌سازی پارامترها برای خواص کاتالیستی
  • 73. شبیه‌سازی سیستم‌های زیستی و دارویی
  • 74. پارامترسازی برای مولکول‌های زیستی
  • 75. بهینه‌سازی پارامترها برای طراحی دارو
  • 76. شبیه‌سازی فرآیندهای شیمیایی
  • 77. بهینه‌سازی پارامترها برای پیش‌بینی سینتیک
  • 78. مدل‌سازی اثر حلال بر واکنش‌ها
  • 79. کاربرد در مهندسی شیمی
  • 80. بهینه‌سازی پارامترها برای فرآیندهای صنعتی
  • 81. شبیه‌سازی نانوذرات و مواد نانو
  • 82. بهینه‌سازی پارامترها برای خواص نانومواد
  • 83. شبیه‌سازی در فیزیک حالت جامد
  • 84. بهینه‌سازی پارامترها برای خواص الکترونیکی
  • 85. شبیه‌سازی سیستم‌های مغناطیسی
  • 86. بهینه‌سازی پارامترها برای خواص مغناطیسی
  • 87. مباحث پیشرفته در پارامترسازی
  • 88. پارامترسازی برای سیستم‌های کوانتومی
  • 89. مدل‌سازی اثرات نسبیتی
  • 90. بهینه‌سازی پارامترها برای محاسبات دقیق
  • 91. استفاده از داده‌های تجربی جدید برای به‌روزرسانی پارامترها
  • 92. چالش‌های پارامترسازی سیستم‌های پیچیده
  • 93. روش‌های مقایسه Force Fieldهای مختلف
  • 94. ارزیابی عدم قطعیت در پارامترهای بهینه‌شده
  • 95. اصول اخلاقی در شبیه‌سازی محاسباتی
  • 96. کاربرد نتایج در تحقیقات علمی و صنعتی
  • 97. گزارش‌دهی نتایج شبیه‌سازی
  • 98. بهینه‌سازی پارامترها برای قابلیت تکرارپذیری
  • 99. استانداردسازی فرآیند پارامترسازی
  • 100. آینده پارامترسازی در شبیه‌سازی Gibbs

📚 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 راهنمای جامع برای بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی Gibbs”

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

پیمایش به بالا