دوره یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های مولکولی: پتانسیل‌های هم‌وردا با تقارن E(3) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های مولکولی: پتانسیل‌های هم‌وردا با تقارن E(3)

موضوع کلی: علوم محاسباتی و هوش مصنوعی در مهندسی مواد

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته ساختار اتمی و پتانسیل‌های بین‌اتمی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی شبیه‌سازی دینامیک مولکولی و روش‌های کلاسیک
• 2. محدودیت‌های پتانسیل‌های کلاسیک در پیش‌بینی خواص مواد
• 3. نقش یادگیری ماشین در توسعه پتانسیل‌های بین‌اتمی
• 4. مفاهیم پایه تقارن و هم‌وردا بودن در فیزیک محاسباتی
• 5. معرفی گروه تقارن اقلیدسی E(3) در توصیف ساختار مواد
• 6. بازنمایی داده‌های اتمی و چالش‌های چرخش و جابه‌جایی
• 7. اصول شبکه‌های عصبی هم‌وردا (Equivariant Neural Networks)
• 8. مقایسه پتانسیل‌های ثابت و پتانسیل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 9. توصیف‌گرهای ساختاری و نقش آن‌ها در تقارن‌های اتمی
• 10. معرفی تنسورهای کروی و نقش آن‌ها در مدل‌سازی برهم‌کنش‌ها
• 11. پایداری و انتقال‌پذیری در پتانسیل‌های یادگیری ماشین
• 12. ساختار ریاضی پتانسیل‌های مبتنی بر تقارن E(3)
• 13. معماری شبکه‌های عصبی مبتنی بر هارمونیک‌های کروی
• 14. آموزش مدل‌های پتانسیل با استفاده از داده‌های حاصل از محاسبات DFT
• 15. نحوه تولید مجموعه‌داده‌های باکیفیت برای آموزش مدل‌ها
• 16. بهینه‌سازی توابع هزینه در آموزش پتانسیل‌های اتمی
• 17. تحلیل خطای مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی نیروهای اتمی
• 18. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های هم‌وردا در شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
• 20. کاربرد پتانسیل‌های E(3) در مطالعه نقص‌های ساختاری کریستال‌ها
• 21. شبیه‌سازی تحول فازی با استفاده از پتانسیل‌های یادگیری ماشین
• 22. بررسی خواص مکانیکی مواد با پتانسیل‌های دقیق اتمی
• 23. مقیاس‌پذیری محاسباتی در شبیه‌سازی‌های بزرگ‌مقیاس
• 24. پیاده‌سازی پتانسیل‌های یادگیری ماشین در بسته‌های نرم‌افزاری رایج
• 25. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط آزمایشگاه مجازی
• 26. چالش‌های محاسباتی در کار با سیستم‌های چندعنصری
• 27. مدل‌سازی سطوح و فصل‌مشترک‌ها با پتانسیل‌های هم‌وردا
• 28. تلفیق دانش فیزیکی و داده‌کاوی در مهندسی مواد
• 29. بررسی پایداری عددی در شبیه‌سازی‌های طولانی‌مدت
• 30. آینده هوش مصنوعی در طراحی مواد نوین و هوشمند
• 31. اخلاق حرفه‌ای در پژوهش‌های محاسباتی و صیانت از داده‌های علمی
• 32. استانداردهای گزارش‌دهی در مقالات شبیه‌سازی مولکولی
• 33. نقش پژوهش‌های محاسباتی در توسعه فناوری‌های بومی
• 34. مدیریت منابع محاسباتی در پروژه‌های صنعتی و دانشگاهی
• 35. پروژه نهایی: توسعه و تست یک پتانسیل بین‌اتمی اختصاصی