کتاب بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی بیماری‌های عفونی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی بیماری‌های عفونی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیماری‌های عفونی
• 2. مفاهیم اساسی اپیدمیولوژی: شیوع، بروز، نرخ تولیدمثل پایه (R0)
• 3. مدل‌های اپیدمیولوژیک کلاسیک: SIR، SEIR و SIVR
• 4. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models) در اپیدمیولوژی
• 5. مدل‌های مبتنی بر شبکه و کاربرد آن‌ها
• 6. شبیه‌سازی رویداد گسسته (Discrete-Event Simulation)
• 7. چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی بیماری‌های عفونی
• 8. روش‌های تصادفی در مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
• 9. نرم‌افزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی رایج برای شبیه‌سازی (پایتون، R، متلب)
• 10. داده‌های مورد نیاز برای مدل‌سازی و شبیه‌سازی بیماری‌ها
• 11. معرفی محاسبات سطح بالا (HPC): چرا و چگونه؟
• 12. معماری‌های کامپیوتری مدرن: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
• 13. مفهوم موازی‌سازی و انواع آن (داده، وظیفه)
• 14. معیارهای عملکرد در HPC: شتاب (Speedup)، کارایی (Efficiency)، مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 15. قانون آمدال (Amdahl's Law) و قانون گستافسون (Gustafson's Law)
• 16. معرفی محیط‌های توسعه HPC و ابزارهای کامپایل
• 17. مفهوم هم‌روندی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
• 18. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: کلیات
• 19. مدیریت منابع و زمان‌بندی در خوشه‌های HPC
• 20. تحلیل گلوگاه (Bottleneck Analysis) در کدهای شبیه‌سازی
• 21. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی حافظه مشترک
• 22. OpenMP: مفاهیم اولیه و دستورالعمل‌های پایه
• 23. موازی‌سازی حلقه‌ها (Loop Parallelism) با OpenMP
• 24. مدیریت داده‌ها در OpenMP: shared, private, firstprivate
• 25. بخش‌های موازی (Sections) و وظایف (Tasks) در OpenMP
• 26. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: barrier, critical, atomic, lock
• 27. کاهش (Reduction) و دستورالعمل‌های آن
• 28. بهینه‌سازی عملکرد OpenMP: زمان‌بندی حلقه‌ها، چسبندگی نخ (Thread Affinity)
• 29. مثال کاربردی: موازی‌سازی یک جزء از مدل SIR با OpenMP
• 30. عیب‌یابی و پروفایلینگ کدهای OpenMP
• 31. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی حافظه توزیع‌شده
• 32. MPI: مفاهیم اولیه، ارتباط‌دهنده‌ها (Communicators) و رتبه‌ها (Ranks)
• 33. ارتباطات نقطه به نقطه (Point-to-Point): ارسال و دریافت بلوک‌کننده (Blocking)
• 34. ارتباطات نقطه به نقطه: ارسال و دریافت غیربلوک‌کننده (Non-Blocking)
• 35. ارتباطات جمعی (Collective Communications): Broadcast, Reduce, Allreduce
• 36. ارتباطات جمعی: Scatter, Gather, Allgather
• 37. انواع داده مشتق‌شده (Derived Datatypes) در MPI
• 38. توپولوژی‌های فرآیند (Process Topologies) در MPI
• 39. مثال کاربردی: توزیع‌سازی مدل SIR در خوشه‌های MPI
• 40. عیب‌یابی و پروفایلینگ کدهای MPI
• 41. برنامه‌نویسی ترکیبی MPI + OpenMP
• 42. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها
• 43. الگوریتم‌های موازی برای ساختارهای داده گراف
• 44. زمان‌بندی پویا و توزیع بار (Load Balancing) در سیستم‌های موازی
• 45. ارتباطات ناهمگام (Asynchronous Communication) و پنهان‌سازی تاخیر (Latency Hiding)
• 46. تحمل خطا (Fault Tolerance) در محاسبات سطح بالا
• 47. تحلیل مقیاس‌پذیری (Scalability Analysis) برای برنامه‌های ترکیبی
• 48. بهینه‌سازی I/O در HPC: N-dimensional arrays, HDF5, NetCDF
• 49. مجازی‌سازی و کانتینرها (Docker, Singularity) در HPC
• 50. استفاده از GPU برای محاسبات عمومی (GPGPU): مقدمه
• 51. معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 52. Kernelها، Threadها، Blockها و Gridها در CUDA
• 53. مدل حافظه CUDA: Global, Shared, Local, Constant, Texture
• 54. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA (Memory Coalescing)
• 55. مدیریت Warp Divergence و بهینه‌سازی عملکرد هسته‌ها
• 56. تخصیص و انتقال داده بین Host و Device
• 57. معرفی کتابخانه‌های CUDA (مانند cuBLAS, cuFFT, cuRAND)
• 58. مثال کاربردی: پیاده‌سازی جزء موازی از مدل در GPU
• 59. OpenACC: برنامه‌نویسی GPU بر مبنای دستورالعمل‌ها
• 60. عیب‌یابی و پروفایلینگ کدهای CUDA
• 61. شناسایی گلوگاه‌ها در مدل‌های شبیه‌سازی بیماری‌ها
• 62. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تولید تماس (Contact Generation)
• 63. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در مدل‌های بزرگ‌مقیاس
• 64. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها و ساختارهای داده‌ای مناسب
• 65. روش‌های نمونه‌برداری بهینه برای کاهش حجم محاسبات
• 66. استفاده از مدل‌های Surrogate (Metamodeling) برای شبیه‌سازی‌های گران‌قیمت
• 67. کاهش و فشرده‌سازی داده‌ها در شبیه‌سازی‌های حجیم
• 68. الگوریتم‌های سریع برای حل معادلات دیفرانسیل (در صورت استفاده)
• 69. تکنیک‌های برنامه‌نویسی برای کاهش سربار حافظه (Memory Overhead)
• 70. موازی‌سازی پیشرفته برای مدل‌های مبتنی بر عامل (ABM)
• 71. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های اپیدمیولوژی
• 72. آنالیز حساسیت (Sensitivity Analysis) محلی و جهانی
• 73. روش‌های جستجوی فضای پارامتر
• 74. الگوریتم‌های بهینه‌سازی جهانی: الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithms)
• 75. الگوریتم‌های بهینه‌سازی جهانی: شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 76. الگوریتم‌های بهینه‌سازی جهانی: بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
• 77. کالیبراسیون مدل با استفاده از داده‌های واقعی
• 78. استنتاج بیزی (Bayesian Inference) برای تخمین پارامترها
• 79. روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 80. ارزیابی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در پیش‌بینی‌های مدل
• 81. کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اپیدمیولوژی محاسباتی
• 82. استفاده از ML برای تسریع بخش‌های محاسباتی مدل
• 83. مدل‌های Surrogate مبتنی بر یادگیری ماشین
• 84. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی سیاست‌ها
• 85. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) برای مدل‌های مبتنی بر شبکه
• 86. یادگیری عمیق برای استنتاج پارامترها از خروجی‌های شبیه‌سازی
• 87. تکنیک‌های ادغام داده‌ها (Data Assimilation) با HPC (مانند فیلتر کالمن)
• 88. پیش‌بینی شیوع بیماری با استفاده از مدل‌های هیبریدی ML-HPC
• 89. خوشه‌بندی و دسته‌بندی داده‌های شبیه‌سازی با ML
• 90. تشخیص الگوهای پیچیده در خروجی‌های مدل با AI
• 91. اتصال مدل‌های چندمقیاسی (Multiscale Coupling) در شبیه‌سازی بیماری‌ها
• 92. شبیه‌سازی‌های بلادرنگ (Real-time Simulation) برای واکنش سریع به بحران‌ها
• 93. چالش‌های بیگ دیتا در اپیدمیولوژی و راه‌حل‌های HPC
• 94. HPC ابری (Cloud HPC) برای شبیه‌سازی‌های بیماری‌های عفونی
• 95. پلتفرم‌ها و فریم‌ورک‌های اختصاصی برای مدل‌سازی بیماری‌ها در HPC
• 96. قابلیت بازتولید (Reproducibility) در اپیدمیولوژی محاسباتی
• 97. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌ها و HPC
• 98. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی COVID-19
• 99. روندهای آینده در HPC و مدل‌سازی بیماری‌های عفونی
• 100. جمع‌بندی و پروژه‌های پیشرفته در بهینه‌سازی شبیه‌سازی بیماری‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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