کتاب بهینه‌سازی مداخلات اپیدمیولوژیک با استفاده از الگوریتم‌های انتشار پیام در شبکه‌های پیچیده
, ,

کتاب بهینه‌سازی مداخلات اپیدمیولوژیک با استفاده از الگوریتم‌های انتشار پیام در شبکه‌های پیچیده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000013708 دسته: , , برچسب: ,

📚 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 مداخلات اپیدمیولوژیک با استفاده از الگوریتم‌های انتشار پیام در شبکه‌های پیچیده

موضوع کلی: شبکه‌ها و مدل‌سازی انتشار

موضوع میانی: الگوریتم‌های انتشار پیام و کاربردهای آن در شبکه‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های پیچیده: چرا مطالعه شبکه‌ها مهم است؟
  • 2. مفاهیم اساسی در نظریه گراف: گره‌ها و یال‌ها
  • 3. انواع شبکه‌ها: تصادفی، مقیاس‌ناپذیر، دنیای کوچک
  • 4. کاربردهای شبکه‌ها در علوم مختلف
  • 5. نمایش داده‌های شبکه: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 6. مسیرها، چرخه‌ها و مولفه‌های همبند
  • 7. درجه گره و توزیع درجه
  • 8. گراف‌های جهت‌دار و بدون جهت
  • 9. وزن یال‌ها و شبکه‌های وزن‌دار
  • 10. درخت‌ها و DAG (گراف‌های غیرمدور جهت‌دار)
  • 11. طول مسیر مشخصه و قطر شبکه
  • 12. ضریب خوشه‌بندی محلی و جهانی
  • 13. مرکزیت گره‌ها: درجه، بینابینی، نزدیکی، و Eigenvector
  • 14. تشخیص جوامع و خوشه‌بندی در شبکه‌ها
  • 15. مقاومت شبکه و آسیب‌پذیری
  • 16. مبانی اپیدمیولوژی و انتشار بیماری‌ها
  • 17. مدل SIR: مفاهیم پایه و دینامیک
  • 18. مدل SIS و SEIR: تفاوت‌ها و کاربردها
  • 19. عدد تکثیر پایه (R0) و اهمیت آن
  • 20. معرفی پدیده‌های انتشار در شبکه‌ها
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 22. نقش گره‌ها و یال‌ها در مدل‌های احتمالی
  • 23. متغیرهای تصادفی و توابع توزیع احتمال
  • 24. استقلال شرطی در مدل‌های گرافیکی
  • 25. گراف‌های فاکتور و نمایش توابع پتانسیل
  • 26. شبکه‌های بیزی: ساختار و استنتاج
  • 27. میدان‌های تصادفی مارکوف (MRF): نمایش و ویژگی‌ها
  • 28. مقایسه شبکه‌های بیزی و MRF
  • 29. کاربردهای MRF در مسائل بهینه‌سازی و بینایی ماشین
  • 30. گراف‌های اتصالی (Junction Trees) و نقش آن‌ها
  • 31. مفهوم کلی انتشار پیام و استنتاج تقریبی
  • 32. چرا به انتشار پیام نیاز داریم؟ (پیچیدگی دقیق)
  • 33. الگوریتم‌های پیام‌رسانی به عنوان یک رویکرد کلی
  • 34. مفهوم پیام‌ها (Messages) در گراف
  • 35. انتشار پیام و تکرار (Iteration)
  • 36. الگوریتم Sum-Product (Belief Propagation): مبانی
  • 37. فرمولاسیون پیام‌ها در Sum-Product
  • 38. نحوه به‌روزرسانی پیام‌ها و محاسبه باورها (Beliefs)
  • 39. الگوریتم Max-Product (Viterbi): برای مسائل بهینه‌سازی
  • 40. مقایسه Sum-Product و Max-Product و کاربردهای آن‌ها
  • 41. انتشار پیام در درخت‌ها: اثبات همگرایی و دقت
  • 42. الگوریتم Sum-Product در درخت‌های بدون جهت
  • 43. انتشار پیام در DAGها: مرتب‌سازی توپولوژیک
  • 44. پیاده‌سازی انتشار پیام در ساختارهای ساده
  • 45. مثال‌های کاربردی انتشار پیام در درخت‌ها
  • 46. تعریف حلقه‌ها (Loops) در گراف‌ها
  • 47. مشکل عدم همگرایی یا همگرایی به پاسخ‌های غلط در حضور حلقه‌ها
  • 48. وابستگی‌های متقابل و پیام‌های تکراری
  • 49. اهمیت مدل‌سازی دقیق حلقه‌ها در مسائل واقعی
  • 50. شناسایی حلقه‌ها و مولفه‌های دوهمبند (Biconnected Components)
  • 51. تقریب‌های مبتنی بر میدان میانگین (Mean-Field Approximations)
  • 52. انرژی آزاد بت (Bethe Free Energy) و کاربرد آن
  • 53. Bethe Approximation در انتشار پیام
  • 54. Kikuchi Approximation: بهبود تقریب بت
  • 55. مقایسه Bethe و Kikuchi و دامنه کاربرد آن‌ها
  • 56. تعمیم انتشار باور (Generalized Belief Propagation – GBP)
  • 57. خوشه‌های (Clusters) و مرزهای (Boundaries) در GBP
  • 58. انتشار پیمایش (Survey Propagation – SP) برای مسائل سخت
  • 59. SP برای مسائل ارضای محدودیت (Satisfiability Problems)
  • 60. Warning Propagation: یک الگوریتم مشابه SP
  • 61. نمایش وضعیت سلامتی افراد به عنوان متغیرهای گره‌ای
  • 62. نمایش تماس‌ها و روابط به عنوان یال‌ها
  • 63. مدل‌سازی احتمال انتقال بیماری روی یال‌ها
  • 64. تعریف پتانسیل‌ها و توابع هزینه در مدل‌های اپیدمیولوژیک
  • 65. تبدیل دینامیک مدل‌های SIR/SIS به فرمولاسیون انتشار پیام
  • 66. انتشار پیام برای شبیه‌سازی شیوع بیماری
  • 67. تخمین احتمال آلودگی هر گره (فرد)
  • 68. مدل‌های اپیدمیولوژیک فازی و انتشار پیام
  • 69. پیش‌بینی زمان اوج شیوع و دامنه آن
  • 70. سناریوهای مختلف انتشار بیماری با MP
  • 71. استنتاج پارامترهای مدل اپیدمیولوژیک (مانند نرخ انتقال)
  • 72. استفاده از داده‌های مشاهده شده (مثلاً تعداد بیماران)
  • 73. الگوریتم‌های MP برای استنتاج بیزی پارامترها
  • 74. چالش‌های تخمین پارامتر در شبکه‌های پیچیده
  • 75. عدم قطعیت در تخمین پارامترها
  • 76. پیش‌بینی میزان آلودگی نهایی جمعیت
  • 77. احتمال رسیدن بیماری به یک گره خاص
  • 78. اثر تغییر ساختار شبکه بر پیش‌بینی‌ها
  • 79. تحلیل حساسیت مدل نسبت به پارامترها
  • 80. استفاده از MP در سیستم‌های هشدار اولیه اپیدمی
  • 81. مداخلات غیردارویی (NPIs): فاصله اجتماعی، قرنطینه
  • 82. مداخلات دارویی: واکسیناسیون، درمان
  • 83. ردیابی تماس (Contact Tracing) و اثر آن
  • 84. آزمایش‌های جمعی (Mass Testing) و شناسایی موارد
  • 85. مدیریت منابع محدود برای مداخلات
  • 86. فرمولاسیون مشکل بهینه‌سازی مداخله به عنوان یک مسئله MP
  • 87. انتخاب بهینه گره‌ها برای واکسیناسیون هدفمند
  • 88. استراتژی‌های قرنطینه محلی و جهانی
  • 89. بهینه‌سازی ردیابی تماس برای حداکثر اثربخشی
  • 90. تخصیص بهینه منابع محدود به مناطق مختلف
  • 91. شناسایی گره‌های سوپراسپریدر (Superspreaders)
  • 92. اهمیت مرکزیت در انتخاب گره‌های هدف
  • 93. شناسایی یال‌های حیاتی برای کنترل انتشار
  • 94. رویکردهای مبتنی بر MP برای یافتن "نقاط ضعف" شبکه
  • 95. مقایسه رویکردهای MP با روش‌های مبتنی بر مرکزیت
  • 96. شبکه‌های دینامیک و تکامل‌پذیر در اپیدمیولوژی
  • 97. چالش‌های داده‌های واقعی و نویز
  • 98. ترکیب MP با یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری هوشمند
  • 99. کاربرد در سناریوهای مختلف بیماری (آنفولانزا، کووید-۱۹)
  • 100. محدودیت‌ها، مسائل باز و چشم‌انداز آینده تحقیق

📚 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 مداخلات اپیدمیولوژیک با استفاده از الگوریتم‌های انتشار پیام در شبکه‌های پیچیده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا