دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی ژئوفیزیکی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی ژئوفیزیکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه نویسی: متغیرها، انواع داده و عملگرها
• 2. ساختارهای کنترلی: شرطی‌ها و حلقه‌ها
• 3. توابع و ماژول‌ها: تعریف و استفاده
• 4. آرایه‌ها و لیست‌ها: ساختارها و الگوریتم‌های پایه
• 5. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های numpy و scipy
• 7. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی و مهندسی
• 8. مبانی محاسبات سطح بالا (HPC)
• 9. معماری‌های کامپیوتری برای HPC
• 10. آشنایی با پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 11. مبانی سیستم‌عامل لینوکس
• 12. دستورات مقدماتی لینوکس برای مدیریت فایل و دایرکتوری
• 13. آشنایی با محیط خط فرمان لینوکس
• 14. مبانی شبکه‌های کامپیوتری و پروتکل‌ها
• 15. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی و همروندی
• 16. انواع موازی‌سازی: داده و وظیفه
• 17. مبانی MPI (Message Passing Interface)
• 18. نصب و پیکربندی MPI
• 19. برنامه‌نویسی MPI: ارسال و دریافت پیام
• 20. ارتباط جمعی در MPI: Broadcast, Scatter, Gather
• 21. کاهش عملیات در MPI: Reduce, Allreduce
• 22. مبانی OpenMP (Open Multi-Processing)
• 23. directives OpenMP: Parallel, For, Sections
• 24. اشتراک‌گذاری داده در OpenMP
• 25. مبانی CUDA (Compute Unified Device Architecture)
• 26. معماری GPU و CUDA
• 27. نصب و پیکربندی CUDA
• 28. برنامه‌نویسی CUDA: Kernelها و حافظه
• 29. انتقال داده بین CPU و GPU
• 30. مبانی شبیه‌سازی ژئوفیزیکی
• 31. انواع شبیه‌سازی‌های ژئوفیزیکی: لرزه‌نگاری، الکترومغناطیس، گرانی‌سنجی
• 32. معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) در ژئوفیزیک
• 33. روش‌های حل معادلات دیفرانسیل جزئی: تفاضل محدود، المان محدود، حجم محدود
• 34. مقدمه‌ای بر روش تفاضل محدود (FDM)
• 35. پیاده‌سازی FDM در یک بعد
• 36. شرایط مرزی در FDM
• 37. پایداری و همگرایی FDM
• 38. مقدمه‌ای بر روش المان محدود (FEM)
• 39. توابع پایه در FEM
• 40. مونتاژ ماتریس‌ها در FEM
• 41. حل سیستم معادلات خطی در FEM
• 42. مقدمه‌ای بر روش حجم محدود (FVM)
• 43. شبکه‌بندی در FVM
• 44. شارها در FVM
• 45. پایداری و دقت FVM
• 46. بهینه‌سازی کد: پروفایلینگ و شناسایی گلوگاه‌ها
• 47. بهینه‌سازی حلقه‌ها و توابع
• 48. بهینه‌سازی استفاده از حافظه
• 49. برنامه‌نویسی برداری و SIMD
• 50. استفاده از کامپایلرها برای بهینه‌سازی
• 51. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های خطی‌سازی (Linear Algebra)
• 52. BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)
• 53. LAPACK (Linear Algebra Package)
• 54. SCALAPACK (Scalable LAPACK)
• 55. بهینه‌سازی ماتریس ضرب در HPC
• 56. موازی‌سازی حل سیستم‌های معادلات خطی
• 57. روش‌های تکراری برای حل سیستم‌های معادلات خطی
• 58. روش‌های پیش‌شرطی (Preconditioning)
• 59. استفاده از MPI برای حل توزیع‌شده سیستم‌های معادلات خطی
• 60. استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی درون گره
• 61. استفاده از CUDA برای تسریع GPU
• 62. بهینه‌سازی شبیه‌سازی لرزه‌نگاری
• 63. بهینه‌سازی شبیه‌سازی الکترومغناطیسی
• 64. بهینه‌سازی شبیه‌سازی گرانی‌سنجی
• 65. کاهش پیچیدگی محاسباتی شبیه‌سازی‌ها
• 66. استفاده از تقریب‌ها و ساده‌سازی‌ها
• 67. تکنیک‌های کاهش بعد
• 68. الگوریتم‌های تصادفی و مونت کارلو
• 69. بهینه‌سازی پارامترها در شبیه‌سازی‌ها
• 70. روش‌های بهینه‌سازی گرادیانی
• 71. روش‌های بهینه‌سازی غیر گرادیانی
• 72. الگوریتم‌های تکاملی
• 73. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در شبیه‌سازی ژئوفیزیکی
• 74. تصحیح خطا و اعتبارسنجی نتایج
• 75. روش‌های ارزیابی دقت شبیه‌سازی‌ها
• 76. مقایسه با داده‌های واقعی
• 77. تحلیل حساسیت
• 78. تجسم داده‌ها و نتایج شبیه‌سازی
• 79. ابزارهای تجسم داده‌ها در پایتون: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• 80. تجسم داده‌های سه‌بعدی
• 81. مبانی یادگیری ماشین برای ژئوفیزیک
• 82. یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده
• 83. استفاده از یادگیری ماشین برای تقریب شبیه‌سازی‌ها
• 84. مدل‌سازی جانشین (Surrogate Modeling)
• 85. کاهش هزینه محاسباتی با استفاده از مدل‌سازی جانشین
• 86. بهینه‌سازی مدل‌های جانشین
• 87. استفاده از محاسبات ابری برای HPC
• 88. مقدمه‌ای بر سرویس‌های ابری AWS, Azure, Google Cloud
• 89. اجرای شبیه‌سازی‌های ژئوفیزیکی در ابر
• 90. مدیریت منابع ابری
• 91. هزینه‌سنجی محاسبات ابری
• 92. ادغام HPC با گردش‌کارهای ژئوفیزیکی
• 93. بهینه‌سازی گردش‌کارها
• 94. اتوماسیون شبیه‌سازی‌ها
• 95. استفاده از ابزارهای گردش‌کار
• 96. مستندسازی و گزارش‌دهی شبیه‌سازی‌ها
• 97. بهینه‌سازی کد برای خوانایی و نگهداری
• 98. تست و اشکال‌زدایی کد
• 99. استفاده از ابزارهای کنترل نسخه (Git)
• 100. مدیریت پروژه‌های HPC