دوره شبیه‌سازی‌های مولکولی تکرارپذیر با پایتون: از مفاهیم تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبیه‌سازی‌های مولکولی تکرارپذیر با پایتون: از مفاهیم تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و محاسبات علمی

موضوع میانی: شبیه‌سازی مولکولی و محاسبات علمی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و محاسبات علمی
• 2. مبانی برنامه‌نویسی با پایتون
• 3. ساختار داده‌ها در پایتون
• 4. الگوریتم‌ها و پیچیدگی محاسباتی
• 5. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مولکولی
• 6. مدل‌سازی مولکولی در فیزیک و شیمی
• 7. مفاهیم دینامیک مولکولی
• 8. اصول شبیه‌سازی مونت کارلو
• 9. کاربرد پایتون در محاسبات علمی
• 10. کتابخانه‌های علمی پایتون: NumPy
• 11. کتابخانه‌های علمی پایتون: SciPy
• 12. کتابخانه‌های علمی پایتون: Matplotlib
• 13. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
• 14. مقدمه‌ای بر محیط‌های علمی پایتون
• 15. Jupiter Notebooks برای محاسبات تعاملی
• 16. مبانی تحلیل داده در پایتون
• 17. تجسم داده‌ها در پایتون
• 18. اصول اولیه‌ی دینامیک مولکولی (MD)
• 19. انتخاب مدل‌های مولکولی مناسب
• 20. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی مولکولی رایج
• 21. مقدمه‌ای بر GROMACS
• 22. نصب و پیکربندی GROMACS
• 23. ساخت فایل ورودی GROMACS
• 24. تنظیم پارامترهای شبیه‌سازی MD
• 25. اجرای شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 26. تحلیل نتایج شبیه‌سازی MD
• 27. مقدمه‌ای بر روش‌های کوانتومی (QM)
• 28. کاربرد QM در سیستم‌های کوچک
• 29. ترکیب QM/MM برای سیستم‌های بزرگتر
• 30. کتابخانه ASE برای ساخت و مدیریت مولکول‌ها
• 31. نصب و پیکربندی ASE
• 32. استفاده از ASE برای ساخت ساختارهای مولکولی
• 33. بهینه‌سازی هندسی مولکول‌ها با ASE
• 34. محاسبه خواص مولکولی با ASE
• 35. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی با پایتون
• 36. کتابخانه PySCF برای محاسبات کوانتومی
• 37. نصب و پیکربندی PySCF
• 38. انجام محاسبات SCF با PySCF
• 39. محاسبه انرژی و خواص مولکولی با PySCF
• 40. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو (MC)
• 41. الگوریتم Metropolis در MC
• 42. کاربرد MC در فیزیک آماری
• 43. پیاده‌سازی MC ساده در پایتون
• 44. تولید اعداد تصادفی در پایتون
• 45. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی‌های تکرارپذیر
• 46. اهمیت تکرارپذیری در محاسبات علمی
• 47. روش‌های مستندسازی شبیه‌سازی‌ها
• 48. استفاده از Git برای کنترل نسخه
• 49. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 50. مقدمه‌ای بر جعبه‌های ابزار علمی
• 51. استفاده از Conda برای مدیریت محیط‌ها
• 52. ساخت محیط‌های Conda برای پروژه‌ها
• 53. نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای شبیه‌سازی
• 54. استفاده از توابع و کلاس‌ها در پایتون
• 55. بهینه‌سازی کد پایتون برای سرعت
• 56. موازی‌سازی در پایتون (مبانی)
• 57. مقدمه‌ای بر پردازش موازی
• 58. کاربرد پردازش موازی در شبیه‌سازی
• 59. کتابخانه `multiprocessing` در پایتون
• 60. کتابخانه `joblib` برای موازی‌سازی ساده
• 61. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
• 62. مفاهیم اولیه Grid Computing
• 63. مفاهیم اولیه High-Performance Computing (HPC)
• 64. کاربرد ابزارهای مدیریت شغل (Job Schedulers)
• 65. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 66. تحلیل ارگودیسیته در شبیه‌سازی‌های MD
• 67. محاسبه توابع توزیع شعاعی
• 68. تحلیل پایداری ساختارهای مولکولی
• 69. محاسبه انرژی‌های برهم‌کنش
• 70. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مواد
• 71. شبیه‌سازی پلیمرها
• 72. شبیه‌سازی پروتئین‌ها
• 73. شبیه‌سازی نانوذرات
• 74. شبیه‌سازی سیستم‌های یونی
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در محاسبات علمی
• 76. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی خواص
• 77. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-learn
• 78. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 79. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پارامترها
• 80. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 81. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 82. الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
• 83. استفاده از بهینه‌سازها در پایتون
• 84. تجسم نتایج بهینه‌سازی
• 85. مقدمه‌ای بر گرافیک سه‌بعدی در پایتون
• 86. کتابخانه `pyvista` برای تجسم سه‌بعدی
• 87. نمایش مولکول‌ها و ساختارها
• 88. ایجاد انیمیشن از نتایج شبیه‌سازی
• 89. مقدمه‌ای بر انتشار و اشتراک‌گذاری نتایج
• 90. اصول نوشتن گزارش علمی
• 91. ساختار مقالات علمی
• 92. نکات کلیدی برای ارائه‌های علمی
• 93. مدیریت پروژه‌های محاسباتی بزرگ
• 94. اخلاق در پژوهش‌های علمی
• 95. فرهنگ همکاری در جامعه علمی
• 96. پروژه‌های عملی شبیه‌سازی مولکولی
• 97. شبیه‌سازی یک مولکول ساده
• 98. تحلیل دینامیک مولکولی یک پروتئین کوچک
• 99. شبیه‌سازی مونت کارلو یک سیستم ساده
• 100. بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی