کتاب بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی شیمیایی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی شیمیایی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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.