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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی مواد پیشرفته

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا و شبیه‌سازی مواد
• 2. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C, C++, Fortran)
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای شبیه‌سازی: مدل‌سازی، کدنویسی، اعتبارسنجی
• 4. معرفی محیط‌های توسعه (IDE) و ابزارهای کامپایلر برای HPC
• 5. مروری بر معماری‌های کامپیوتری: CPU، GPU، کلاستر
• 6. آشنایی با ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های پایه در شبیه‌سازی
• 7. اصول برنامه‌نویسی موازی: مفاهیم و مزایا
• 8. آشنایی با کتابخانه‌های ریاضی و محاسباتی: BLAS, LAPACK, FFTW
• 9. مبانی MPI (Message Passing Interface): مفاهیم و پیاده‌سازی
• 10. پیاده‌سازی برنامه‌های ساده MPI: Hello World، جمع ساده
• 11. مدیریت حافظه در MPI: تخصیص و آزادسازی
• 12. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI: Send و Receive
• 13. ارتباطات جمعی در MPI: Broadcast, Reduce, Gather
• 14. مبانی OpenMP: دستورالعمل‌های کامپایلر
• 15. پیاده‌سازی برنامه‌های ساده OpenMP
• 16. مدیریت حافظه مشترک در OpenMP
• 17. ترکیب MPI و OpenMP (Hybrid Parallelization)
• 18. اصول بهینه‌سازی کد: پروفایلینگ و عیب‌یابی
• 19. ابزارهای پروفایلینگ: gprof, perf, Intel VTune
• 20. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و کش
• 21. بهینه‌سازی محاسبات برداری (SIMD)
• 22. بهینه‌سازی حلقه و موازی‌سازی حلقه‌ها
• 23. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی شبیه‌سازی مواد
• 24. معرفی روش‌های مونت کارلو در شبیه‌سازی مواد
• 25. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی (MD): مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 26. کدنویسی MD با استفاده از زبان‌های HPC
• 27. بهینه‌سازی MD برای محاسبات موازی
• 28. آشنایی با پتانسیل‌های اتمی: Lennard-Jones, Embedded Atom Method
• 29. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با پتانسیل‌های پیچیده
• 30. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با شرایط مرزی مناسب
• 31. معرفی روش‌های المان محدود در شبیه‌سازی مواد
• 32. شبیه‌سازی المان محدود برای مسائل مکانیکی
• 33. شبیه‌سازی المان محدود برای مسائل حرارتی
• 34. بهینه‌سازی FEM برای محاسبات موازی
• 35. آشنایی با شبیه‌سازی فاز میدان (Phase-Field)
• 36. کدنویسی شبیه‌سازی فاز میدان
• 37. بهینه‌سازی فاز میدان برای HPC
• 38. معرفی روش‌های دینامیک ذرات (Discrete Element Method)
• 39. شبیه‌سازی DEM برای مواد گرانولی
• 40. بهینه‌سازی DEM برای HPC
• 41. معرفی فریمورک‌ها و کتابخانه‌های HPC: CUDA, OpenCL
• 42. برنامه‌نویسی GPU با CUDA: مفاهیم و پیاده‌سازی
• 43. بهینه‌سازی کد CUDA
• 44. برنامه‌نویسی GPU با OpenCL
• 45. آشنایی با ساختارهای داده‌های موازی
• 46. الگوریتم‌های موازی مرتب‌سازی و جستجو
• 47. مدیریت داده‌ها در محیط‌های توزیع شده
• 48. معرفی سیستم‌های فایل موازی: Lustre, GPFS
• 49. استفاده از سیستم‌های فایل موازی در شبیه‌سازی
• 50. آشنایی با شبیه‌سازی‌های مقیاس بزرگ
• 51. مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ
• 52. تجسم داده‌های شبیه‌سازی
• 53. بهینه‌سازی I/O (ورودی/خروجی) در HPC
• 54. بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
• 55. مدیریت منابع در کلاسترها
• 56. آشنایی با ابزارهای Job Scheduler: Slurm, PBS
• 57. استفاده از Job Scheduler برای اجرای شبیه‌سازی‌ها
• 58. عیب‌یابی و رفع اشکال در برنامه‌های HPC
• 59. اصول کدنویسی تمیز و مستندسازی
• 60. مبانی کنترل نسخه: Git
• 61. استفاده از Git برای پروژه‌های شبیه‌سازی
• 62. آشنایی با روش‌های کالیبراسیون و اعتبارسنجی مدل
• 63. آمار و تحلیل داده‌های شبیه‌سازی
• 64. معرفی یادگیری ماشین در شبیه‌سازی مواد
• 65. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص مواد
• 66. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از یادگیری ماشین
• 67. مدل‌سازی مبتنی بر داده (Data-Driven Modeling)
• 68. ادغام شبیه‌سازی و یادگیری ماشین
• 69. آشنایی با روش‌های طراحی آزمایش (DoE)
• 70. بهینه‌سازی ساختاری با استفاده از شبیه‌سازی
• 71. شبیه‌سازی مواد در شرایط محیطی مختلف
• 72. آشنایی با مواد کامپوزیت و شبیه‌سازی آن‌ها
• 73. شبیه‌سازی مواد با خواص ویژه: الاستومرها، پلیمرها
• 74. شبیه‌سازی مواد در مقیاس نانو
• 75. شبیه‌سازی انتقال حرارت در مواد
• 76. شبیه‌سازی انتقال جرم در مواد
• 77. شبیه‌سازی واکنش‌های شیمیایی در مواد
• 78. شبیه‌سازی نقص‌ها و عیوب کریستالی
• 79. اثرات میدان‌های الکتریکی و مغناطیسی بر مواد
• 80. شبیه‌سازی اندرکنش ماده و تابش
• 81. معرفی مدل‌های چند مقیاسی
• 82. ادغام شبیه‌سازی‌های مختلف در یک مدل
• 83. تکنیک‌های کاهش نویز در شبیه‌سازی
• 84. ارائه نتایج و نوشتن مقالات علمی
• 85. آشنایی با نرم‌افزارهای تجاری شبیه‌سازی
• 86. مقایسه نرم‌افزارهای تجاری و متن‌باز
• 87. آینده شبیه‌سازی مواد و HPC
• 88. روندها و چالش‌های پیش روی شبیه‌سازی مواد
• 89. مروری بر مقالات و تحقیقات اخیر در زمینه
• 90. کاربرد شبیه‌سازی در صنایع مختلف
• 91. آشنایی با مفاهیم امنیت داده‌ها در HPC
• 92. اخلاق در محاسبات و شبیه‌سازی
• 93. نقش شبیه‌سازی در توسعه پایدار
• 94. بررسی نمونه‌های موفق شبیه‌سازی مواد
• 95. مروری بر ابزارهای تجاری و متن‌باز: LAMMPS, OpenFOAM
• 96. تمرینات عملی و پروژه‌های شبیه‌سازی
• 97. جمع‌بندی و مرور مطالب
• 98. پرسش و پاسخ و ارائه بازخورد
• 99. ابزارها و تکنیک‌های پایش و تحلیل عملکرد کد برای بهینه‌سازی
• 100. مبانی برنامه‌نویسی موازی GPU (با تمرکز بر CUDA) برای شتاب‌دهی شبیه‌سازی