سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حل معادله فوکر-پلانک با شبکه‌های عصبی خودسازگار و نرمال‌سازی شده: رویکرد DSN-PINNs

کتاب حل معادله فوکر-پلانک با شبکه‌های عصبی خودسازگار و نرمال‌سازی شده: رویکرد DSN-PINNs

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 حل معادله فوکر-پلانک با شبکه‌های عصبی خودسازگار و نرمال‌سازی شده: رویکرد DSN-PINNs

موضوع کلی: یادگیری عمیق و مدل‌سازی سیستم‌های تصادفی

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی مبتنی بر فیزیک (PINNs) و معادلات فوکر-پلانک

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تصادفی
  • 2. فرآیندهای تصادفی: تعاریف و مفاهیم اولیه
  • 3. حرکت براونی: مدل‌سازی و خواص آن
  • 4. معادلات دیفرانسیل تصادفی (SDEs): آشنایی اولیه
  • 5. کاربردهای SDEs در علوم و مهندسی
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی پایه: پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 8. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 9. اصول آموزش شبکه‌های عصبی: تابع زیان و پس‌انتشار
  • 10. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با تنسورفلو/پایتورچ
  • 11. حساب ایتو: مفاهیم و قواعد
  • 12. انتگرال ایتو و مشتقات تصادفی
  • 13. فرمول ایتو برای فرآیندهای تصادفی
  • 14. استخراج معادله فوکر-پلانک-کولموگروف (FPK) از SDEs
  • 15. تفسیر فیزیکی معادله FPK: تکامل چگالی احتمال
  • 16. معادله FPK برای فرآیندهای مارکوفی
  • 17. شرایط مرزی و اولیه برای معادله FPK
  • 18. خواص اساسی چگالی احتمال در معادله FPK (غیرمنفی بودن، نرمالیزاسیون)
  • 19. حل تحلیلی معادله FPK در موارد ساده (مانند فرآیند اورنشتاین-اولنبک)
  • 20. چالش‌های حل معادله FPK در ابعاد بالا
  • 21. مبانی شبکه‌های عصبی مبتنی بر فیزیک (PINNs)
  • 22. ایده اصلی PINNs: ترکیب داده و قوانین فیزیکی
  • 23. معماری یک PINN استاندارد
  • 24. تابع زیان در PINNs: اجزای فیزیک و داده
  • 25. مشتق‌گیری خودکار (Automatic Differentiation) در PINNs
  • 26. حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs) با PINNs
  • 27. حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) با PINNs (معادله لاپلاس)
  • 28. حل معادلات حرارت با PINNs
  • 29. حل معادلات موج با PINNs
  • 30. نقش نقاط کولوکیشن (Collocation Points) در PINNs
  • 31. محدودیت‌ها و چالش‌های PINNs برای برخی مسائل (از جمله FPK)
  • 32. انتخاب بهینه معماری شبکه در PINNs
  • 33. بهینه‌سازی و استراتژی‌های آموزش PINNs
  • 34. مدیریت شرایط اولیه و مرزی در PINNs
  • 35. چرا حل FPK با PINNs استاندارد دشوار است؟
  • 36. نمایش چگالی احتمال (PDF) با شبکه‌های عصبی: مشکلات غیرمنفی بودن
  • 37. چالش نرمالیزاسیون چگالی احتمال در PINNs
  • 38. حفظ انتگرال PDF بر روی دامنه در PINNs
  • 39. وابستگی PDF به زمان و مکان در FPK
  • 40. دقت عددی و پایداری در حل FPK
  • 41. "نفرین ابعاد" در مدل‌سازی FPK با شبکه‌های عصبی
  • 42. معرفی رویکرد DSN-PINNs برای حل معادله FPK
  • 43. ایده اصلی DSN-PINNs: خودسازگاری توزیع
  • 44. فرمول‌بندی PDF به صورت خودسازگار
  • 45. تضمین غیرمنفی بودن PDF در DSN-PINNs (مانند استفاده از توابع توان دوم یا نمایی)
  • 46. مکانیسم خودسازگاری برای نرمالیزاسیون PDF
  • 47. تابع آنزاتز (Ansatz Function) و نقش آن در DSN-PINNs
  • 48. استخراج تابع زیان DSN-PINNs: بخش فیزیک
  • 49. استخراج تابع زیان DSN-PINNs: بخش نرمالیزاسیون
  • 50. استخراج تابع زیان DSN-PINNs: بخش شرایط اولیه و مرزی
  • 51. معماری دقیق DSN-PINNs: لایه‌های ورودی و خروجی
  • 52. پیاده‌سازی لایه‌های خاص برای خودسازگاری
  • 53. مقایسه DSN-PINNs با PINNs استاندارد از منظر فرمول‌بندی
  • 54. مزایای DSN-PINNs در حل معادلات FPK
  • 55. بررسی عمیق‌تر مکانیسم نرمالیزاسیون در DSN-PINNs
  • 56. انتگرال‌گیری عددی چگالی احتمال برای نرمالیزاسیون
  • 57. استفاده از نقاط گاوسی یا روش‌های مونت کارلو برای انتگرال‌گیری
  • 58. تأثیر مکانیسم نرمالیزاسیون بر پایداری آموزش
  • 59. تنظیم پارامترهای خودسازگاری
  • 60. اطمینان از همگرایی به یک PDF معتبر
  • 61. کنترل خطا در فرآیند خودسازگاری
  • 62. بررسی نمونه‌های عملی برای نمایش غیرمنفی بودن و نرمالیزاسیون
  • 63. نقش توابع کمکی (Auxiliary Functions) در DSN-PINNs
  • 64. تحلیل حساسیت نسبت به انتخاب آنزاتز
  • 65. استراتژی‌های نمونه‌برداری از نقاط کولوکیشن در DSN-PINNs
  • 66. نمونه‌برداری تصادفی و تطبیقی برای DSN-PINNs
  • 67. بهینه‌سازها در آموزش DSN-PINNs (Adam، L-BFGS)
  • 68. زمان‌بندی نرخ یادگیری و بهینه‌سازی پیشرفته
  • 69. تنظیم هایپرپارامترها برای DSN-PINNs
  • 70. تکنیک‌های رگولاریزاسیون در DSN-PINNs
  • 71. بررسی همگرایی و خطای آموزش DSN-PINNs
  • 72. نکات پیاده‌سازی DSN-PINNs با تنسورفلو/پایتورچ
  • 73. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی
  • 74. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU)
  • 75. معیارهای ارزیابی عملکرد DSN-PINNs (خطا، پایداری)
  • 76. حل معادله FPK برای فرآیندهای چندبعدی
  • 77. کاربرد DSN-PINNs در مدل‌سازی سیستم‌های کنترل تصادفی
  • 78. استفاده از DSN-PINNs در مدل‌سازی رفتار ذرات براونی
  • 79. کاربرد DSN-PINNs در مهندسی مالی (مدل‌سازی قیمت دارایی‌ها)
  • 80. حل FPK معکوس با DSN-PINNs (استنتاج پارامترهای SDE)
  • 81. مقایسه DSN-PINNs با روش‌های عددی سنتی برای FPK (روش‌های تفاضل محدود، مونت کارلو)
  • 82. مزایا و معایب DSN-PINNs نسبت به روش‌های سنتی
  • 83. مورد مطالعه: حل FPK برای نوسانگر دافینگ تصادفی
  • 84. مورد مطالعه: حل FPK برای سیستم‌های غیرخطی
  • 85. تعمیم DSN-PINNs به معادلات دیفرانسیل تصادفی عمومی‌تر
  • 86. بهبود کارایی DSN-PINNs با شبکه‌های عصبی عمیق‌تر
  • 87. بررسی پتانسیل DSN-PINNs با شبکه‌های عصبی کانولوشنی/بازگشتی
  • 88. ترکیب DSN-PINNs با روش‌های مبتنی بر داده خالص
  • 89. مدیریت عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در DSN-PINNs
  • 90. توسعه DSN-PINNs برای سیستم‌های دارای پرش (Jump-Diffusion Processes)
  • 91. چالش مقیاس‌پذیری DSN-PINNs به ابعاد بسیار بالا
  • 92. کاربردهای DSN-PINNs در یادگیری تقویتی تصادفی
  • 93. جهت‌گیری‌های پژوهشی آینده در DSN-PINNs و PINNs
  • 94. مسائل باز و چالش‌های حل نشده در FPK و PINNs
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 96. طراحی یک پروژه DSN-PINNs: از ایده تا اجرا
  • 97. انتخاب زبان برنامه‌نویسی و فریمورک (Python, TensorFlow/PyTorch)
  • 98. گام به گام پیاده‌سازی یک DSN-PINN ساده
  • 99. اشکال‌زدایی و عیب‌یابی مدل‌های DSN-PINNs
  • 100. ارائه نتایج و تفسیر آن‌ها: بهترین شیوه‌ها

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.