, ,

کتاب مقدمه‌ای بر روش‌های عددی پیشرفته در پایتون

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مقدمه‌ای بر روش‌های عددی پیشرفته در پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا پایتون برای محاسبات علمی و عددی؟
  • 2. مروری بر محاسبات سطح بالا (HPC) و نقش روش‌های عددی
  • 3. معرفی اکوسیستم محاسبات علمی در پایتون (NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib)
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه: Anaconda و Conda
  • 5. کار با Jupyter Notebook و JupyterLab برای محاسبات تعاملی
  • 6. مرور سریع بر مفاهیم ضروری پایتون: ساختارهای داده و توابع
  • 7. مرور سریع بر مفاهیم ضروری پایتون: کلاس‌ها و شیءگرایی
  • 8. آشنایی با قلب NumPy: شیء ndarray
  • 9. روش‌های ایجاد آرایه در NumPy: توابع arange, linspace, zeros, ones
  • 10. انواع داده (Data Types) در آرایه‌های NumPy
  • 11. اندیس‌گذاری و برش (Slicing) پایه‌ای در آرایه‌های تک‌بعدی و چندبعدی
  • 12. اندیس‌گذاری پیشرفته: اندیس‌گذاری با آرایه‌های بولی و صحیح
  • 13. تغییر شکل آرایه‌ها: توابع reshape, resize, flatten
  • 14. اتصال و تقسیم آرایه‌ها: توابع concatenate, vstack, hstack, split
  • 15. مفهوم برداری‌سازی (Vectorization) و اهمیت آن در کارایی
  • 16. توابع جهانی (Universal Functions – ufuncs) در NumPy
  • 17. قوانین انتشار (Broadcasting): انجام عملیات روی آرایه‌های با ابعاد مختلف
  • 18. عملیات آماری پایه روی آرایه‌ها: mean, median, std, sum
  • 19. مبانی جبر خطی با NumPy: ضرب ماتریس، معکوس و دترمینان
  • 20. تولید اعداد تصادفی با ماژول `numpy.random`
  • 21. ذخیره و بازیابی آرایه‌های NumPy در فایل‌ها
  • 22. مقدمه‌ای بر Pandas برای کار با داده‌های ساختاریافته
  • 23. معرفی ساختارهای داده Pandas: Series و DataFrame
  • 24. خواندن و نوشتن داده‌ها با Pandas (CSV, Excel, HDF5)
  • 25. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل عددی
  • 26. مقدمه‌ای بر تصویرسازی داده با Matplotlib
  • 27. ایجاد نمودارهای خطی، نقطه‌ای و میله‌ای ساده
  • 28. شخصی‌سازی نمودارها: عنوان، برچسب‌ها، راهنما و رنگ‌ها
  • 29. کار با چندین نمودار در یک تصویر (Subplots)
  • 30. معرفی کتابخانه Seaborn برای تصویرسازی آماری پیشرفته
  • 31. مروری بر کتابخانه SciPy و ماژول‌های اصلی آن
  • 32. جبر خطی پیشرفته با `scipy.linalg`: تجزیه LU, QR, SVD
  • 33. حل دستگاه معادلات خطی با کارایی بالا
  • 34. مسائل مقدار ویژه (Eigenvalue Problems)
  • 35. درونیابی (Interpolation) یک‌بعدی و چندبعدی با `scipy.interpolate`
  • 36. برازش منحنی (Curve Fitting) به داده‌ها
  • 37. بهینه‌سازی (Optimization): یافتن کمینه توابع تک متغیره و چند متغیره
  • 38. بهینه‌سازی سراسری (Global Optimization) در مقابل بهینه‌سازی محلی
  • 39. ریشه‌یابی معادلات غیرخطی با `scipy.optimize`
  • 40. انتگرال‌گیری عددی (Numerical Integration) با `scipy.integrate`
  • 41. تبدیل فوریه سریع (FFT) و کاربردهای آن با `scipy.fft`
  • 42. پردازش سیگنال‌های دیجیتال با `scipy.signal`
  • 43. کار با ماتریس‌های خلوت (Sparse Matrices) و کاربردهای آن
  • 44. آمار و احتمالات با `scipy.stats`: توزیع‌ها و آزمون‌های آماری
  • 45. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی کارایی در کدهای پایتون
  • 46. اندازه‌گیری زمان اجرا: استفاده از `timeit`
  • 47. پروفایل‌سنجی (Profiling) کد برای یافتن گلوگاه‌ها: ماژول cProfile
  • 48. تحلیل بصری نتایج پروفایل‌سنجی با snakeviz
  • 49. پروفایل‌سنجی خط به خط با `line_profiler`
  • 50. پروفایل‌سنجی حافظه با `memory_profiler`
  • 51. قفل مفسر سراسری (Global Interpreter Lock – GIL) و تاثیر آن بر کارایی
  • 52. مفهوم کامپایل درجا (Just-In-Time Compilation)
  • 53. افزایش سرعت کدهای عددی با Numba و دکوراتور `@jit`
  • 54. حالت `nopython` در Numba و نکات مربوط به آن
  • 55. توابع جهانی سفارشی با دکوراتور `@vectorize` نومبا
  • 56. مقدمه‌ای بر Cython برای ترکیب پایتون و C
  • 57. نوشتن کدهای Cython: فایل‌های `pyx.` و تعریف انواع ایستا
  • 58. کامپایل ماژول‌های Cython و استفاده از آن‌ها در پایتون
  • 59. یکپارچه‌سازی کدهای C/C++ موجود با استفاده از Cython
  • 60. مقایسه عملکرد و موارد استفاده Numba و Cython
  • 61. مدیریت حافظه در NumPy: تفاوت View و Copy
  • 62. انتخاب ساختارهای داده مناسب برای بهینه‌سازی حافظه و سرعت
  • 63. مقدمه‌ای بر محاسبات نمادین با SymPy
  • 64. تولید کد عددی سریع از عبارات نمادین SymPy
  • 65. مفاهیم پایه موازی‌سازی: همزمانی (Concurrency) در مقابل موازی‌سازی (Parallelism)
  • 66. معماری‌های حافظه: حافظه مشترک (Shared Memory) در مقابل حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory)
  • 67. موازی‌سازی مبتنی بر فرآیند با ماژول `multiprocessing`
  • 68. استفاده از `Pool` برای توزیع وظایف بین پردازنده‌ها
  • 69. ارتباط بین فرآیندها: صف‌ها (Queues) و لوله‌ها (Pipes)
  • 70. استفاده از حافظه مشترک بین فرآیندها
  • 71. رابط سطح بالای `concurrent.futures` برای مدیریت فرآیندها و نخ‌ها
  • 72. مقدمه‌ای بر Dask برای محاسبات موازی و بزرگ‌مقیاس
  • 73. آرایه‌های Dask: موازی‌سازی عملیات مشابه NumPy
  • 74. دیتافریم‌های Dask: موازی‌سازی عملیات مشابه Pandas
  • 75. زمان‌بندها (Schedulers) در Dask و داشبورد تشخیصی
  • 76. مقدمه‌ای بر رابط پیام‌رسان (Message Passing Interface – MPI)
  • 77. نصب و راه‌اندازی `mpi4py`
  • 78. ارتباط نقطه به نقطه (Point-to-Point) در MPI
  • 79. ارتباطات گروهی (Collective Communications): Broadcast, Scatter, Gather
  • 80. عملیات کاهش (Reduction) موازی با MPI
  • 81. مقدمه‌ای بر محاسبات روی GPU
  • 82. معرفی CUDA به عنوان پلتفرم محاسبات موازی انویدیا
  • 83. استفاده از CuPy به عنوان جایگزین NumPy برای GPU
  • 84. شتاب‌دهی به کدهای NumPy روی GPU با استفاده از Numba و CUDA
  • 85. حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs) با `scipy.integrate.solve_ivp`
  • 86. مقدمه‌ای بر معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDEs)
  • 87. روش تفاضل محدود (Finite Difference Method) برای حل PDEs
  • 88. روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی تصادفی
  • 89. پیاده‌سازی یک شبیه‌سازی مونت کارلو به صورت موازی
  • 90. کاربرد روش‌های عددی در یادگیری ماشین: گرادیان کاهشی
  • 91. مطالعه موردی ۱: بهینه‌سازی و موازی‌سازی یک شبیه‌سازی فیزیکی
  • 92. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های علمی بزرگ‌مقیاس با Dask
  • 93. پروژه نهایی: طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی یک حل‌گر عددی کامل
  • 94. **الگوریتم‌های بهینه‌سازی سراسری: جستجوی ممنوعه، الگوریتم ژنتیک و تبرید شبیه‌سازی‌شده**
  • 95. **روش‌های انتگرال‌گیری گاوسی-کوادراتور (Gaussian Quadrature) و کاربردها**
  • 96. **حل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDEs) با روش تفاضل محدود (Finite Difference Method)**
  • 97. **روش‌های المان محدود (Finite Element Method) با استفاده از کتابخانه‌های پایتون**
  • 98. **محاسبات موازی و توزیع‌شده با Dask و Ray**
  • 99. **بهینه‌سازی کد پایتون برای محاسبات عددی: پروفایلینگ و استفاده از Numba**
  • 100. **مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای حل مسائل عددی: رگرسیون و طبقه‌بندی**

📚 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 مقدمه‌ای بر روش‌های عددی پیشرفته در پایتون”

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

پیمایش به بالا