اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی مولکولی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی مولکولی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر شبیه سازی مولکولی
• 2. مبانی فیزیک آماری و مکانیک کوانتومی در مقیاس مولکولی
• 3. نیروهای بین مولکولی و مدل های پتانسیل
• 4. انتخاب مدل پتانسیل مناسب برای سیستم های مولکولی
• 5. مفاهیم پایه دینامیک مولکولی (MD)
• 6. الگوریتم های انتگرال گیری زمانی در MD
• 7. شبیه سازی مونت کارلو (MC)
• 8. تفاوت ها و شباهت های MD و MC
• 9. تکنیک های نمونه برداری در MC
• 10. معرفی محاسبات سطح بالا (HPC)
• 11. معماری های رایج HPC (CPU, GPU)
• 12. برنامه نویسی موازی: مفاهیم اصلی
• 13. مدل برنامه نویسی MPI (Message Passing Interface)
• 14. مدل برنامه نویسی OpenMP (Open Multi-Processing)
• 15. الگوهای موازی سازی برای شبیه سازی های علمی
• 16. چالش های موازی سازی در شبیه سازی های مولکولی
• 17. انواع موازی سازی در MD (اتمی، مولکولی، نیرو)
• 18. موازی سازی با استفاده از MPI در MD
• 19. موازی سازی با استفاده از OpenMP در MD
• 20. تکنیک های کاهش سربار ارتباطی در MPI
• 21. روش های تقسیم کار در موازی سازی MD
• 22. استفاده از GPU برای تسریع شبیه سازی های مولکولی
• 23. مبانی برنامه نویسی CUDA
• 24. برنامه نویسی موازی با CUDA برای MD
• 25. مدل حافظه در GPU و تاثیر آن بر عملکرد
• 26. بهینه سازی دسترسی به حافظه در CUDA
• 27. تکنیک های همگام سازی در GPU
• 28. معرفی مدل برنامه نویسی OpenACC
• 29. مزایا و معایب OpenACC در مقایسه با CUDA
• 30. ترکیب OpenMP و MPI برای شبیه سازی های مقیاس بزرگ
• 31. ترکیب CUDA با MPI برای شبیه سازی های مقیاس بزرگ
• 32. بهینه سازی الگوریتم های محاسبه نیرو
• 33. الگوریتم های سریع تر برای محاسبه نیروهای دوربرد (Ewald, P3M, Fast Multipole Methods)
• 34. مقدمه ای بر شبیه سازی های مقیاس بزرگ (Large Scale Simulations)
• 35. نکات کلیدی در طراحی شبیه سازی های مولکولی کارآمد
• 36. استفاده از مجموعه داده های بزرگ (Big Data) در شبیه سازی های مولکولی
• 37. تجزیه و تحلیل داده های حاصل از شبیه سازی های مقیاس بزرگ
• 38. روش های آماری برای تجزیه و تحلیل نتایج شبیه سازی
• 39. تکنیک های کاهش ابعاد و خوشه بندی داده ها
• 40. مدیریت حافظه در شبیه سازی های طولانی مدت
• 41. ذخیره سازی و بازیابی حالت های شبیه سازی
• 42. اشکال زدایی (Debugging) در برنامه های موازی
• 43. پروفایلینگ (Profiling) و شناسایی گلوگاه های عملکردی
• 44. ابزارهای پروفایلینگ برای CPU و GPU
• 45. بهینه سازی کد برای معماری های مختلف HPC
• 46. اصول طراحی الگوریتم های مقیاس پذیر
• 47. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های پروتئین
• 48. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های مواد
• 49. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های داروسازی
• 50. اصول انتخاب نرم افزار شبیه سازی مناسب
• 51. آشنایی با نرم افزارهای محبوب شبیه سازی مولکولی (GROMACS, LAMMPS, NAMD, AMBER)
• 52. تنظیمات پارامترها در نرم افزارهای شبیه سازی
• 53. نحوه اجرای Job های شبیه سازی بر روی کلاستر HPC
• 54. مدیریت صف Job در سیستم های HPC
• 55. ملاحظات امنیتی در اجرای Job های HPC
• 56. معرفی مفاهیم نوین در HPC
• 57. ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در بهینه سازی شبیه سازی ها
• 58. استفاده از AI برای پیش بینی پتانسیل های مولکولی
• 59. کاربرد AI در انتخاب پارامترهای شبیه سازی
• 60. کاربرد AI در تجزیه و تحلیل نتایج شبیه سازی
• 61. شبیه سازی های کوانتومی در مقیاس مولکولی (Quantum Molecular Simulations)
• 62. مبانی نظری شبیه سازی های کوانتومی
• 63. الگوریتم های شبیه سازی کوانتومی (DMRG, Quantum Monte Carlo)
• 64. موازی سازی در شبیه سازی های کوانتومی
• 65. چالش های برنامه نویسی برای سخت افزارهای کوانتومی
• 66. مروری بر آینده محاسبات در شبیه سازی های مولکولی
• 67. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در کشف دارو
• 68. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در علم مواد
• 69. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در طراحی کاتالیزورها
• 70. کاربرد شبیه سازی های مولکولی در مطالعه سیستم های زیستی
• 71. نکات پیشرفته در استفاده از GPU برای شبیه سازی های دینامیک مولکولی
• 72. بهینه سازی kernel های CUDA برای الگوریتم های MD
• 73. استفاده از کتابخانه های تخصصی GPU (cuFFT, cuBLAS)
• 74. تحلیل ترافیک حافظه در GPU
• 75. مدیریت توان مصرفی در GPU
• 76. راهنمایی برای انتخاب سخت افزار HPC مناسب
• 77. اندازه گیری و گزارش عملکرد (Benchmarking)
• 78. تکنیک های کاهش خطای محاسباتی
• 79. تکنیک های ارتقای پایداری عددی
• 80. شبیه سازی های مولکولی در مقیاس های بزرگتر (Coarse-grained simulations)
• 81. انتقال پذیری (Portability) کد های شبیه سازی
• 82. استفاده از معماری های کامپیوتری هیبریدی
• 83. طراحی سیستم های شبیه سازی خودکار
• 84. مفاهیم پیشرفته در شبیه سازی مونت کارلو
• 85. تکنیک های نمونه برداری پیشرفته در MC
• 86. شبیه سازی های پیشرفته در دینامیک مولکولی (NVT, NPT ensembles)
• 87. روش های دینامیک مولکولی شتاب یافته (Accelerated MD)
• 88. بهینه سازی الگوریتم های انتخاب گام زمانی
• 89. مطالعه موردی: بهینه سازی شبیه سازی های شیمیایی
• 90. اصول برنامه نویسی تمیز و قابل نگهداری (Clean Code)
• 91. اهمیت کامنت گذاری و مستندسازی
• 92. مدیریت وابستگی ها (Dependency Management)
• 93. مفاهیم طراحی نرم افزار در پروژه های HPC
• 94. معرفی ابزارهای تحلیل کد (Code Analysis Tools)
• 95. روش های اعتبارسنجی (Validation) نتایج شبیه سازی
• 96. چالش های مقیاس پذیری در نرم افزارهای شبیه سازی
• 97. روش های ارتباط بین فرآیندی (Inter-process Communication)
• 98. تکنیک های مدیریت خطا و بازیابی (Error Handling and Recovery)
• 99. جمع بندی دوره و مرور مباحث کلیدی
• 100. بهینه سازی پارامترهای مدل پتانسیل با استفاده از داده های تجربی و محاسباتی