, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی شیمیایی

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 شیمیایی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر شیمی محاسباتی و شبیه‌سازی مولکولی
  • 2. اهمیت محاسبات سطح بالا (HPC) در علوم شیمی
  • 3. مروری بر معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، و ذخیره‌سازی
  • 4. آشنایی با سیستم‌عامل لینوکس و دستورات پایه ترمینال
  • 5. مبانی کنترل نسخه با Git برای پروژه‌های علمی
  • 6. انتخاب زبان برنامه‌نویسی: C++، فرترن، و پایتون در شیمی
  • 7. راه‌اندازی محیط توسعه: کامپایلرها، دیباگرها، و کتابخانه‌ها
  • 8. اصول اولیه مکانیک کوانتومی: معادله شرودینگر
  • 9. مبانی روش هارتری-فاک (HF)
  • 10. آشنایی با روش‌های Post-HF: CI, MP2, CC
  • 11. مبانی نظریه تابعی چگالی (DFT)
  • 12. مجموعه‌های پایه (Basis Sets) و تأثیر آن‌ها بر دقت و هزینه
  • 13. مکانیک مولکولی (MM) و میدان‌های نیرو (Force Fields)
  • 14. مبانی شبیه‌سازی دینامیک مولکولی (MD)
  • 15. مبانی شبیه‌سازی مونت کارلو (MC)
  • 16. روش‌های ترکیبی کوانتوم/مکانیک مولکولی (QM/MM)
  • 17. برنامه‌نویسی C++ برای محاسبات علمی
  • 18. برنامه‌نویسی فرترن مدرن برای محاسبات علمی
  • 19. ساختارهای داده کلیدی در شبیه‌سازی‌ها
  • 20. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
  • 21. اصول پروفایلینگ کد: شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 22. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ مانند gprof و perf
  • 23. سلسله مراتب حافظه: رجیستر، کش (L1, L2, L3)، و حافظه اصلی
  • 24. برنامه‌نویسی آگاه از حافظه نهان (Cache-Aware Programming)
  • 25. تأثیر چیدمان داده‌ها در حافظه (Data Layout) بر عملکرد
  • 26. فلگ‌های کامپایلر و سطوح بهینه‌سازی (O1, O2, O3-)
  • 27. مقدمه‌ای بر برداری‌سازی (Vectorization) و دستورات SIMD
  • 28. استفاده از توابع ذاتی (Intrinsics) برای بهینه‌سازی دستی
  • 29. مقدمه‌ای بر مفاهیم محاسبات موازی
  • 30. قانون امدال (Amdahl's Law) و قانون گوستافسون (Gustafson's Law)
  • 31. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
  • 32. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با حافظه مشترک با OpenMP
  • 33. دستورات اصلی OpenMP: parallel, for, sections
  • 34. مدیریت داده‌ها در OpenMP: private, shared, reduction
  • 35. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: critical, barrier, atomic
  • 36. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با حافظه توزیع‌شده با MPI
  • 37. ارتباطات نقطه به نقطه (Point-to-Point) در MPI
  • 38. ارتباطات گروهی (Collective) در MPI: Bcast, Reduce
  • 39. ارتباطات گروهی پیشرفته: Scatter, Gather, Alltoall
  • 40. ارتباطات غیرمسدودکننده (Non-Blocking) در MPI
  • 41. مفهوم توپولوژی و کارتزین در MPI
  • 42. معماری کلاسترهای HPC: نودها، شبکه‌های اتصال (Interconnects)
  • 43. سیستم‌های مدیریت صف (Job Schedulers): SLURM, PBS
  • 44. نوشتن و ارسال اسکریپت‌های اجرا (Job Scripts)
  • 45. تجزیه دامنه (Domain Decomposition) در شبیه‌سازی‌ها
  • 46. تکنیک‌های توازن بار (Load Balancing)
  • 47. برنامه‌نویسی ترکیبی (Hybrid Programming): MPI + OpenMP
  • 48. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های موازی
  • 49. بهینه‌سازی ارتباطات و کاهش سربار در MPI
  • 50. مقدمه‌ای بر ورودی/خروجی موازی (Parallel I/O)
  • 51. آشنایی با کتابخانه‌های ورودی/خروجی موازی: HDF5, NetCDF
  • 52. معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و مدل برنامه‌نویسی آن
  • 53. مقایسه محاسبات CPU-محور و GPU-محور
  • 54. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی CUDA
  • 55. مفاهیم هسته (Kernel)، نخ (Thread)، بلوک (Block) و گرید (Grid) در CUDA
  • 56. مدل حافظه در CUDA: Global, Shared, Constant
  • 57. انتقال داده بین میزبان (CPU) و دستگاه (GPU)
  • 58. نوشتن اولین هسته CUDA برای یک مسئله شیمی
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد در CUDA: دسترسی یکپارچه به حافظه (Memory Coalescing)
  • 60. بهینه‌سازی عملکرد در CUDA: کاهش واگرایی شاخه‌ها (Branch Divergence)
  • 61. مقدمه‌ای بر OpenACC: برنامه‌نویسی GPU مبتنی بر دستورات
  • 62. استفاده از کتابخانه‌های GPU-محور: cuBLAS, cuFFT, cuSOLVER
  • 63. بهینه‌سازی محاسبات انتگرال‌های الکترونی در روش‌های کوانتومی
  • 64. بهینه‌سازی تبدیل فوریه سریع (FFT) در روش‌های PME
  • 65. الگوریتم‌های قطری‌سازی ماتریس‌ها (Diagonalization)
  • 66. الگوریتم‌های لیست همسایگی (Neighbor Lists) در دینامیک مولکولی
  • 67. بهینه‌سازی محاسبه نیروها در میدان‌های نیروی کلاسیک
  • 68. کاهش ارتباطات در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی موازی
  • 69. بهینه‌سازی نوشتن و خواندن فایل‌های مسیر حرکت (Trajectory Files)
  • 70. استراتژی‌های ذخیره‌سازی وضعیت (Checkpointing) و بازیابی
  • 71. انتخاب بین دقت یگانه (Single Precision) و مضاعف (Double Precision)
  • 72. بازآرایی الگوریتم‌ها برای موازی‌سازی بهتر
  • 73. تکنیک‌های کاهش ردپای حافظه (Memory Footprint)
  • 74. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک کد ساده دینامیک مولکولی
  • 75. آشنایی و استفاده از کتابخانه BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)
  • 76. آشنایی و استفاده از کتابخانه LAPACK (Linear Algebra Package)
  • 77. جبر خطی موازی با ScaLAPACK
  • 78. محاسبات علمی با پایتون: NumPy, SciPy, و Matplotlib
  • 79. یکپارچه‌سازی کدهای C++/Fortran با پایتون (Cython, f2py)
  • 80. استفاده از کتابخانه FFTW برای تبدیل فوریه بهینه
  • 81. ابزارهای پروفایلینگ پیشرفته: Intel VTune, NVIDIA Nsight
  • 82. مصورسازی داده‌های حجیم شبیه‌سازی: VMD, ParaView
  • 83. اتوماسیون گردش کار (Workflow Automation) در HPC
  • 84. بهترین شیوه‌های مهندسی نرم‌افزار در محاسبات علمی
  • 85. پتانسیل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning Potentials)
  • 86. استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch) در HPC
  • 87. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی برای مسائل شیمی
  • 88. محاسبات سطح بالا مبتنی بر ابر (Cloud HPC)
  • 89. استفاده از کانتینرها (Docker, Singularity) برای تکرارپذیری
  • 90. محاسبات ناهمگون (Heterogeneous Computing): CPU, GPU, FPGA
  • 91. محاسبات با بهره‌وری انرژی (Green Computing)
  • 92. روندهای آینده در معماری HPC و محاسبات اگزامقیاس (Exascale)
  • 93. مطالعه موردی: موازی‌سازی یک محاسبه DFT
  • 94. مطالعه موردی: شتاب‌دهی یک شبیه‌سازی MD با GPU
  • 95. مطالعه موردی: بهینه‌سازی ورودی/خروجی برای یک شبیه‌سازی بزرگ
  • 96. پروژه نهایی: تعریف مسئله و برنامه‌ریزی
  • 97. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی
  • 98. پروژه نهایی: تحلیل عملکرد، ارائه نتایج و جمع‌بندی دوره
  • 99. **بهینه‌سازی جریان‌های کاری شبیه‌سازی با استفاده از اسکریپت‌نویسی و اتوماسیون:** شامل کار با اسکریپت‌های پایتون/بش برای خودکارسازی مراحل پیش‌پردازش، اجرا، و پس‌پردازش شبیه‌سازی‌ها، و همچنین بهینه‌سازی پارامترها و تنظیمات برای افزایش بهره‌وری.
  • 100. **تجزیه و تحلیل و تفسیر نتایج شبیه‌سازی و اعتبارسنجی مدل:** شامل استفاده از روش‌های آماری و بصری‌سازی داده برای تجزیه و تحلیل نتایج شبیه‌سازی، ارزیابی دقت و صحت مدل، و مقایسه با داده‌های تجربی برای اعتبارسنجی مدل.

📚 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 شیمیایی”

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

پیمایش به بالا