, ,

کتاب ABH-PINN: حل پیشرفته و کارآمد مدل‌های عامل ناهمگن با شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه

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 ABH-PINN: حل پیشرفته و کارآمد مدل‌های عامل ناهمگن با شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه

موضوع کلی: اقتصاد محاسباتی

موضوع میانی: مدل‌سازی عامل‌های ناهمگن با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اقتصاد محاسباتی و مدل‌سازی مدرن
  • 2. اهمیت ناهمگونی عامل‌ها در اقتصاد کلان
  • 3. محدودیت‌های مدل‌های عامل نماینده (Representative Agent)
  • 4. آشنایی با مدل‌های عامل ناهمگن (Heterogeneous Agent Models)
  • 5. تاریخچه و تکامل مدل‌های عامل ناهمگن
  • 6. مدل آیگری (Aiyagari Model) به عنوان نمونه کلاسیک
  • 7. مدل کروسل-اسمیت (Krusell-Smith Model) و شوک‌های کلان
  • 8. معادلات کلیدی در مدل‌های ناهمگن: معادله همیلتون-جیکوبی-بلمن (HJB)
  • 9. معادلات کلیدی در مدل‌های ناهمگن: معادله کلموگروف پیشرو (KFE)
  • 10. مفهوم تعادل عمومی بازگشتی (Recursive Competitive Equilibrium)
  • 11. چالش‌های محاسباتی در حل مدل‌های عامل ناهمگن
  • 12. نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality) و چرایی آن
  • 13. مروری بر روش‌های حل سنتی: تکرار تابع ارزش (VFI)
  • 14. مروری بر روش‌های حل سنتی: روش اویلر معکوس (EGM)
  • 15. مروری بر روش‌های حل سنتی: روش‌های پروژکشن و گسسته‌سازی
  • 16. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای اقتصاددانان
  • 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان تقریب‌زننده‌های جهانی توابع
  • 18. مبانی شبکه‌های عصبی: نورون، وزن‌ها و بایاس
  • 19. توابع فعال‌سازی: ReLU، Sigmoid و Tanh
  • 20. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 21. فرآیند یادگیری: تابع هزینه (Loss Function)
  • 22. بهینه‌سازی با گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 23. الگوریتم پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 24. بهینه‌سازهای پیشرفته: Adam و RMSprop
  • 25. مفهوم مشتق‌گیری خودکار (Automatic Differentiation) و اهمیت آن
  • 26. آماده‌سازی داده‌ها و تنظیم هایپرپارامترها
  • 27. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
  • 28. کاربرد شبکه‌های عصبی در حل معادلات دیفرانسیل
  • 29. ایده کلیدی: شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه (PINNs) چیستند؟
  • 30. "فیزیک" در PINNهای اقتصادی: معادلات ساختاری مدل
  • 31. ساختار تابع هزینه در PINNها: ترکیب خطای داده و خطای فیزیک
  • 32. محاسبه باقی‌مانده (Residual) معادلات دیفرانسیل با شبکه عصبی
  • 33. نقش مشتق‌گیری خودکار در محاسبه باقی‌مانده PDE
  • 34. پیاده‌سازی شرایط مرزی و اولیه در تابع هزینه
  • 35. مزایای PINNها: عدم نیاز به داده‌های برچسب‌دار و شبکه‌های گسسته‌سازی
  • 36. نمونه ساده: حل یک معادله دیفرانسیل معمولی (ODE) با PINN
  • 37. نمونه ساده: حل یک معادله دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDE) با PINN
  • 38. ترکیب ایده‌ها: حل مدل‌های عامل ناهمگن با PINN
  • 39. چارچوب ABH-PINN: تعریف مسئله
  • 40. نمایش تابع ارزش (Value Function) با یک شبکه عصبی
  • 41. نمایش توزیع عامل‌ها (Distribution) با یک شبکه عصبی دیگر
  • 42. فرموله‌بندی باقی‌مانده معادله HJB برای تابع هزینه
  • 43. فرموله‌بندی باقی‌مانده معادله KFE برای تابع هزینه
  • 44. شرایط مرزی برای تابع ارزش و توزیع
  • 45. ترکیب باقی‌مانده‌های HJB و KFE در یک تابع هزینه واحد (Master Equation)
  • 46. نمونه‌برداری از نقاط همنشینی (Collocation Points) در فضای حالت
  • 47. پیاده‌سازی گام به گام مدل آیگری (Aiyagari) با ABH-PINN
  • 48. تعریف معماری شبکه عصبی برای تابع ارزش V(a,z)
  • 49. تعریف معماری شبکه عصبی برای توزیع g(a,z)
  • 50. پیاده‌سازی محاسبه باقی‌مانده HJB در کد
  • 51. پیاده‌سازی محاسبه باقی‌مانده KFE در کد
  • 52. پیاده‌سازی شرایط مرزی و شرایط انتگرال توزیع در کد
  • 53. ساخت حلقه آموزش (Training Loop) برای مدل
  • 54. مانیتورینگ فرآیند یادگیری: تحلیل نمودارهای هزینه
  • 55. استخراج تابع سیاست (Policy Function) از تابع ارزش آموخته‌شده
  • 56. تحلیل نتایج: ترسیم تابع ارزش، تابع سیاست و توزیع ثروت
  • 57. اعتبارسنجی مدل: بررسی شرط تسویه بازار (Market Clearing)
  • 58. مقایسه نتایج ABH-PINN با روش‌های سنتی برای مدل آیگری
  • 59. حل مدل‌های با ابعاد بالاتر: افزودن متغیرهای حالت جدید
  • 60. مدل‌سازی ناهمگونی در درآمد نیروی کار
  • 61. مدل‌سازی ناهمگونی در نرخ تنزیل زمانی
  • 62. مدل‌سازی ناهمگونی در ترجیحات ریسک
  • 63. گسترش به مدل‌های چرخه عمر (Life-Cycle Models)
  • 64. ABH-PINN برای مدل کروسل-اسمیت (Krusell-Smith)
  • 65. معرفی متغیر حالت کلان (Aggregate State)
  • 66. چالش اضافه شدن باورها (Beliefs) در مورد متغیر کلان
  • 67. فرموله‌بندی معادلات HJB و KFE در حضور شوک‌های کلان
  • 68. پیاده‌سازی ABH-PINN برای مدل کروسل-اسمیت
  • 69. تحلیل دینامیک‌های گذار (Transition Dynamics) با PINN
  • 70. مقایسه سرعت و دقت ABH-PINN با روش‌های state-of-the-art
  • 71. مباحث پیشرفته: انتخاب معماری بهینه شبکه
  • 72. مباحث پیشرفته: تأثیر توابع فعال‌سازی مختلف
  • 73. مباحث پیشرفته: تکنیک‌های نمونه‌برداری تطبیقی (Adaptive Sampling)
  • 74. مباحث پیشرفته: وزن‌دهی به بخش‌های مختلف تابع هزینه
  • 75. مدیریت حافظه و محاسبات موازی برای مدل‌های بزرگ
  • 76. حل مدل‌های با انتخاب‌های گسسته (Discrete Choice)
  • 77. یکپارچه‌سازی PINN با روش‌های دیگر
  • 78. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی در مدل‌های اقتصادی
  • 79. شناسایی و تحلیل نقاط شکست PINN
  • 80. انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای حل مدل‌های مشابه
  • 81. کاربرد ABH-PINN در اقتصاد مالی: قیمت‌گذاری دارایی
  • 82. کاربرد ABH-PINN در سیاست‌گذاری بهینه پولی
  • 83. کاربرد ABH-PINN در سیاست‌گذاری بهینه مالی (مالیاتی)
  • 84. کاربرد ABH-PINN در مدل‌های رشد با ناهمگونی
  • 85. بررسی استحکام (Robustness) نتایج مدل
  • 86. تحلیل حساسیت نسبت به هایپرپارامترهای شبکه
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 88. مقایسه کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی PINN
  • 89. تجسم (Visualization) نتایج در فضاهای چندبعدی
  • 90. محدودیت‌های فعلی روش ABH-PINN
  • 91. مسیرهای تحقیقاتی آینده: ترکیب PINN با یادگیری تقویتی
  • 92. مسیرهای تحقیقاتی آینده: PINN برای مدل‌های با اطلاعات ناقص
  • 93. مسیرهای تحقیقاتی آینده: مدل‌های غیرایستگاهی (Non-Stationary)
  • 94. جمع‌بندی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
  • 95. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک مدل عامل ناهمگن از ابتدا تا انتها
  • 96. اخلاق و مسئولیت در استفاده از هوش مصنوعی در مدل‌سازی اقتصادی
  • 97. چالش‌های پیش رو و مرزهای دانش در اقتصاد 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 ABH-PINN: حل پیشرفته و کارآمد مدل‌های عامل ناهمگن با شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه”

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

پیمایش به بالا