, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی مولکولی

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 بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی مولکولی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر شبیه سازی مولکولی
  • 2. مبانی فیزیک آماری و مکانیک کوانتومی در مقیاس مولکولی
  • 3. نیروهای بین مولکولی و مدل های پتانسیل
  • 4. انتخاب مدل پتانسیل مناسب برای سیستم های مولکولی
  • 5. مفاهیم پایه دینامیک مولکولی (MD)
  • 6. الگوریتم های انتگرال گیری زمانی در MD
  • 7. شبیه سازی مونت کارلو (MC)
  • 8. تفاوت ها و شباهت های MD و MC
  • 9. تکنیک های نمونه برداری در MC
  • 10. معرفی محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 11. معماری های رایج HPC (CPU, GPU)
  • 12. برنامه نویسی موازی: مفاهیم اصلی
  • 13. مدل برنامه نویسی MPI (Message Passing Interface)
  • 14. مدل برنامه نویسی OpenMP (Open Multi-Processing)
  • 15. الگوهای موازی سازی برای شبیه سازی های علمی
  • 16. چالش های موازی سازی در شبیه سازی های مولکولی
  • 17. انواع موازی سازی در MD (اتمی، مولکولی، نیرو)
  • 18. موازی سازی با استفاده از MPI در MD
  • 19. موازی سازی با استفاده از OpenMP در MD
  • 20. تکنیک های کاهش سربار ارتباطی در MPI
  • 21. روش های تقسیم کار در موازی سازی MD
  • 22. استفاده از GPU برای تسریع شبیه سازی های مولکولی
  • 23. مبانی برنامه نویسی CUDA
  • 24. برنامه نویسی موازی با CUDA برای MD
  • 25. مدل حافظه در GPU و تاثیر آن بر عملکرد
  • 26. بهینه سازی دسترسی به حافظه در CUDA
  • 27. تکنیک های همگام سازی در GPU
  • 28. معرفی مدل برنامه نویسی OpenACC
  • 29. مزایا و معایب OpenACC در مقایسه با CUDA
  • 30. ترکیب OpenMP و MPI برای شبیه سازی های مقیاس بزرگ
  • 31. ترکیب CUDA با MPI برای شبیه سازی های مقیاس بزرگ
  • 32. بهینه سازی الگوریتم های محاسبه نیرو
  • 33. الگوریتم های سریع تر برای محاسبه نیروهای دوربرد (Ewald, P3M, Fast Multipole Methods)
  • 34. مقدمه ای بر شبیه سازی های مقیاس بزرگ (Large Scale Simulations)
  • 35. نکات کلیدی در طراحی شبیه سازی های مولکولی کارآمد
  • 36. استفاده از مجموعه داده های بزرگ (Big Data) در شبیه سازی های مولکولی
  • 37. تجزیه و تحلیل داده های حاصل از شبیه سازی های مقیاس بزرگ
  • 38. روش های آماری برای تجزیه و تحلیل نتایج شبیه سازی
  • 39. تکنیک های کاهش ابعاد و خوشه بندی داده ها
  • 40. مدیریت حافظه در شبیه سازی های طولانی مدت
  • 41. ذخیره سازی و بازیابی حالت های شبیه سازی
  • 42. اشکال زدایی (Debugging) در برنامه های موازی
  • 43. پروفایلینگ (Profiling) و شناسایی گلوگاه های عملکردی
  • 44. ابزارهای پروفایلینگ برای CPU و GPU
  • 45. بهینه سازی کد برای معماری های مختلف HPC
  • 46. اصول طراحی الگوریتم های مقیاس پذیر
  • 47. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های پروتئین
  • 48. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های مواد
  • 49. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های داروسازی
  • 50. اصول انتخاب نرم افزار شبیه سازی مناسب
  • 51. آشنایی با نرم افزارهای محبوب شبیه سازی مولکولی (GROMACS, LAMMPS, NAMD, AMBER)
  • 52. تنظیمات پارامترها در نرم افزارهای شبیه سازی
  • 53. نحوه اجرای Job های شبیه سازی بر روی کلاستر HPC
  • 54. مدیریت صف Job در سیستم های HPC
  • 55. ملاحظات امنیتی در اجرای Job های HPC
  • 56. معرفی مفاهیم نوین در HPC
  • 57. ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در بهینه سازی شبیه سازی ها
  • 58. استفاده از AI برای پیش بینی پتانسیل های مولکولی
  • 59. کاربرد AI در انتخاب پارامترهای شبیه سازی
  • 60. کاربرد AI در تجزیه و تحلیل نتایج شبیه سازی
  • 61. شبیه سازی های کوانتومی در مقیاس مولکولی (Quantum Molecular Simulations)
  • 62. مبانی نظری شبیه سازی های کوانتومی
  • 63. الگوریتم های شبیه سازی کوانتومی (DMRG, Quantum Monte Carlo)
  • 64. موازی سازی در شبیه سازی های کوانتومی
  • 65. چالش های برنامه نویسی برای سخت افزارهای کوانتومی
  • 66. مروری بر آینده محاسبات در شبیه سازی های مولکولی
  • 67. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در کشف دارو
  • 68. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در علم مواد
  • 69. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در طراحی کاتالیزورها
  • 70. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در مطالعه سیستم های زیستی
  • 71. نکات پیشرفته در استفاده از GPU برای شبیه سازی های دینامیک مولکولی
  • 72. بهینه سازی kernel های CUDA برای الگوریتم های MD
  • 73. استفاده از کتابخانه های تخصصی GPU (cuFFT, cuBLAS)
  • 74. تحلیل ترافیک حافظه در GPU
  • 75. مدیریت توان مصرفی در GPU
  • 76. راهنمایی برای انتخاب سخت افزار HPC مناسب
  • 77. اندازه گیری و گزارش عملکرد (Benchmarking)
  • 78. تکنیک های کاهش خطای محاسباتی
  • 79. تکنیک های ارتقای پایداری عددی
  • 80. شبیه سازی های مولکولی در مقیاس های بزرگتر (Coarse-grained simulations)
  • 81. انتقال پذیری (Portability) کد های شبیه سازی
  • 82. استفاده از معماری های کامپیوتری هیبریدی
  • 83. طراحی سیستم های شبیه سازی خودکار
  • 84. مفاهیم پیشرفته در شبیه سازی مونت کارلو
  • 85. تکنیک های نمونه برداری پیشرفته در MC
  • 86. شبیه سازی های پیشرفته در دینامیک مولکولی (NVT, NPT ensembles)
  • 87. روش های دینامیک مولکولی شتاب یافته (Accelerated MD)
  • 88. بهینه سازی الگوریتم های انتخاب گام زمانی
  • 89. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های شیمیایی
  • 90. اصول برنامه نویسی تمیز و قابل نگهداری (Clean Code)
  • 91. اهمیت کامنت گذاری و مستندسازی
  • 92. مدیریت وابستگی ها (Dependency Management)
  • 93. مفاهیم طراحی نرم افزار در پروژه های HPC
  • 94. معرفی ابزارهای تحلیل کد (Code Analysis Tools)
  • 95. روش های اعتبارسنجی (Validation) نتایج شبیه سازی
  • 96. چالش های مقیاس پذیری در نرم افزارهای شبیه سازی
  • 97. روش های ارتباط بین فرآیندی (Inter-process Communication)
  • 98. تکنیک های مدیریت خطا و بازیابی (Error Handling and Recovery)
  • 99. جمع بندی دوره و مرور مباحث کلیدی
  • 100. بهینه سازی پارامترهای مدل پتانسیل با استفاده از داده های تجربی و محاسباتی

📚 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 بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی مولکولی”

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

پیمایش به بالا