اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دینامیک مولکولی و کاربردهای آن
• 2. محدودیت‌های روش‌های آزمایشگاهی در مقیاس اتمی
• 3. تاریخچه و تحول شبیه‌سازی‌های مولکولی
• 4. معرفی محاسبات سطح بالا (HPC)
• 5. اهمیت HPC در دینامیک مولکولی
• 6. سیستم‌های مدل‌سازی شده: اتم‌ها، مولکول‌ها، میدان نیرو
• 7. میدان‌های نیرو: مفهوم و اجزا (پیوندی و ناپیوندی)
• 8. ترکیبات پیوندی: پیوند، زاویه، پیچش
• 9. ترکیبات ناپیوندی: واندروالسی و الکترواستاتیک
• 10. مدل‌های آب و حلال‌ها
• 11. معادلات حرکت نیوتن و مکانیک کلاسیک
• 12. الگوریتم‌های انتگرال‌گیری: مقدمه
• 13. الگوریتم ورلت (Verlet) و انواع آن
• 14. الگوریتم Leapfrog و ویژگی‌های آن
• 15. انتخاب گام زمانی مناسب
• 16. ساختار داده‌ها در شبیه‌سازی‌های علمی
• 17. الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی آنها
• 18. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C++/Fortran)
• 19. اصول برنامه‌نویسی ساخت‌یافته و شی‌گرا (مفاهیم اولیه)
• 20. مدیریت حافظه (استاتیک و دینامیک) در برنامه‌نویسی
• 21. اشاره‌گرها و آرایه‌ها در C/C++
• 22. ساختارها و کلاس‌ها (مفاهیم اولیه)
• 23. کامپایل و لینک‌کردن کد برنامه‌ها
• 24. خطایابی و دیباگ‌کردن (مقدماتی)
• 25. سیستم‌عامل‌ها در محیط HPC (لینوکس)
• 26. ابزارهای خط فرمان ضروری برای توسعه
• 27. سیستم‌های فایل توزیع‌شده و موازی
• 28. مفاهیم اولیه پایگاه داده برای داده‌های شبیه‌سازی
• 29. ابزارهای کنترل نسخه (Git)
• 30. معرفی ابزارهای تحلیل و مصورسازی (VMD, PyMOL)
• 31. سلسله‌مراتب حافظه و تاثیر آن بر عملکرد
• 32. حافظه کش و اصول بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
• 33. مفهوم موازی‌سازی: چرا و چگونه؟
• 34. انواع موازی‌سازی: داده‌محور، وظیفه‌محور
• 35. معماری‌های کامپیوتر موازی: حافظه مشترک و توزیع‌شده
• 36. معیارهای ارزیابی عملکرد: شتاب (Speedup) و کارایی (Efficiency)
• 37. قانون امدال (Amdahl's Law) و قانون گوسطافسون (Gustafson's Law)
• 38. مقدمه‌ای بر OpenMP (موازی‌سازی حافظه مشترک)
• 39. دایرکتیوهای اصلی OpenMP: `parallel`, `for`, `sections`
• 40. متغیرهای مشترک و خصوصی در OpenMP
• 41. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: `barrier`, `critical`, `atomic`
• 42. کاهش (Reduction) در OpenMP
• 43. اصول طراحی الگوریتم‌های موازی کارآمد
• 44. مقدمه‌ای بر MPI (موازی‌سازی حافظه توزیع‌شده)
• 45. توابع اولیه MPI: `MPI_Init`, `MPI_Finalize`, `MPI_Comm_size`, `MPI_Comm_rank`
• 46. ارتباط نقطه‌به‌نقطه در MPI: `MPI_Send`, `MPI_Recv`, `MPI_Isend`, `MPI_Irecv`
• 47. ارتباطات جمعی در MPI: `MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Gather`, `MPI_Scatter`, `MPI_Allreduce`
• 48. انواع داده‌های MPI و ساختارهای داده سفارشی
• 49. توپولوژی‌های مجازی در MPI
• 50. مدیریت خطا در MPI
• 51. ترکیب OpenMP و MPI (Hybrid Parallelism)
• 52. پیاده‌سازی موازی میدان نیرو: چالش‌ها و روش‌ها
• 53. لیست همسایگی (Neighbor Lists): ساخت و به‌روزرسانی موازی
• 54. روش‌های برش (Cutoff) و تاثیر آن بر عملکرد محاسباتی
• 55. شرایط مرزی تناوبی (Periodic Boundary Conditions) و پیاده‌سازی موازی آنها
• 56. محاسبه نیروهای بلندبرد: چالش‌های موازی‌سازی
• 57. روش Ewald و PME (Particle Mesh Ewald) برای نیروهای بلندبرد
• 58. الگوریتم‌های تخصیص بار (Load Balancing) در دینامیک مولکولی
• 59. موازی‌سازی داده‌ها در MD (تجزیه دامنه و تجزیه ذره‌ای)
• 60. موازی‌سازی وظایف در MD
• 61. استفاده از ساختارهای داده موازی در کدهای MD
• 62. معرفی GROMACS به عنوان یک نرم‌افزار HPC MD
• 63. معماری موازی GROMACS و پیکربندی آن
• 64. معرفی LAMMPS و قابلیت‌های موازی و پلتفرمی آن
• 65. برنامه‌نویسی اسکریپت در LAMMPS برای شبیه‌سازی‌ها
• 66. معرفی NAMD و ویژگی‌های HPC آن (Charm++)
• 67. بهینه‌سازی ورودی و خروجی (I/O) در شبیه‌سازی‌های بزرگ
• 68. بررسی و پروفایل‌کردن عملکرد کد MD
• 69. ابزارهای پروفایل‌سازی (مثال: VTune, Valgrind, gprof)
• 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی سطح کد: Loop unrolling, Vectorization
• 71. تاثیر کامپایلر و فلگ‌های بهینه‌سازی بر عملکرد
• 72. معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
• 73. تفاوت CPU و GPU در پردازش موازی
• 74. مدل برنامه‌نویسی CUDA: هسته‌ها (Kernels)، بلاک‌ها و Threadها
• 75. مدیریت حافظه در CUDA: Global, Shared, Constant Memory
• 76. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA
• 77. موازی‌سازی محاسبات میدان نیرو روی GPU
• 78. چالش‌های انتقال داده بین CPU و GPU و بهینه‌سازی آن
• 79. استفاده از شتاب‌دهنده‌های دیگر (FPGA, Xeon Phi)
• 80. شتاب‌دهی GPU در GROMACS/LAMMPS/NAMD
• 81. برنامه‌نویسی OpenCL به عنوان جایگزین CUDA
• 82. آماده‌سازی سیستم برای شبیه‌سازی: ساختار اولیه و حلال‌پوشی
• 83. تعادل‌سازی (Equilibration) و گرم‌کردن سیستم
• 84. انتخاب مجموعه (Ensemble): NVT, NPT, NVE
• 85. ترموستات‌ها و باروستات‌ها در شبیه‌سازی
• 86. اجرای شبیه‌سازی روی خوشه (Cluster)
• 87. سیستم‌های مدیریت منابع (Job Schedulers): SLURM, PBS
• 88. نوشتن اسکریپت‌های اجرای job (Job scripts)
• 89. مانیتورینگ پیشرفت شبیه‌سازی و وضعیت منابع
• 90. ذخیره و بازیابی داده‌های شبیه‌سازی (فرمت‌های فایل)
• 91. تحلیل تراژکتوری: RMSD, RMSF, شعاع ژیراسیون
• 92. محاسبه خواص ترمودینامیکی و سینتیکی
• 93. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته (Enhanced Sampling)
• 94. دینامیک مولکولی متاستابل (Metadynamics)
• 95. دینامیک مولکولی واکنشی (Reactive MD)
• 96. شبیه‌سازی‌های QM/MM (مکانیک کوانتومی/مولکولی)
• 97. محاسبات انرژی آزاد (Free Energy Calculations)
• 98. مدل‌های درشت‌دانه (Coarse-Grained Models)
• 99. یادگیری ماشین در دینامیک مولکولی و HPC
• 100. استفاده از ابررایانه‌ها (Supercomputers) و ابرپردازش