کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی زمین‌شناسی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی زمین‌شناسی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 2. اهمیت محاسبات در مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 3. روندهای تاریخی در مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 4. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 5. نیاز به محاسبات با کارایی بالا (HPC)
• 6. مبانی برنامه‌نویسی: انواع زبان‌های برنامه‌نویسی
• 7. مبانی برنامه‌نویسی: متغیرها و انواع داده
• 8. مبانی برنامه‌نویسی: عملگرها
• 9. مبانی برنامه‌نویسی: ساختارهای کنترلی (شرطی)
• 10. مبانی برنامه‌نویسی: ساختارهای کنترلی (حلقه‌ها)
• 11. مبانی برنامه‌نویسی: توابع و رویه‌ها
• 12. مبانی برنامه‌نویسی: آرایه‌ها و لیست‌ها
• 13. مبانی برنامه‌نویسی: کار با رشته‌ها
• 14. مبانی برنامه‌نویسی: فایل‌های ورودی/خروجی
• 15. مبانی برنامه‌نویسی: مفاهیم شی‌گرایی (OOP)
• 16. مبانی برنامه‌نویسی: کلاس‌ها و اشیاء
• 17. مبانی برنامه‌نویسی: وراثت و چندریختی
• 18. مبانی برنامه‌نویسی: مدیریت خطا و استثناها
• 19. انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 20. معرفی زبان Python برای مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 21. کتابخانه‌های Python برای محاسبات علمی (NumPy, SciPy)
• 22. کتابخانه‌های Python برای بصری‌سازی (Matplotlib, Seaborn)
• 23. کتابخانه‌های Python برای کار با داده (Pandas)
• 24. مبانی محاسبات موازی
• 25. مبانی پردازش موازی: انواع موازی‌سازی
• 26. مبانی پردازش موازی: موازی‌سازی داده‌ای
• 27. مبانی پردازش موازی: موازی‌سازی وظیفه‌ای
• 28. معماری‌های سیستم‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC)
• 29. پردازنده‌های مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
• 30. حافظه اصلی (RAM) و حافظه نهان (Cache)
• 31. شبکه‌های اتصال پرسرعت (InfiniBand, Ethernet)
• 32. ذخیره‌سازی در سیستم‌های HPC (NAS, SAN)
• 33. انواع گره‌ها در خوشه‌های HPC
• 34. مقدمه‌ای بر خوشه‌های محاسباتی
• 35. سیستم‌های مدیریت بار کاری (Workload Managers): Slurm, PBS
• 36. نحوه ارسال وظایف در خوشه‌های HPC
• 37. تکنیک‌های برنامه‌نویسی موازی
• 38. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 39. مفاهیم اصلی MPI: فرستادن و دریافت پیام
• 40. MPI: ارتباطات نقطه به نقطه
• 41. MPI: ارتباطات گروهی (Broadcast, Gather, Scatter)
• 42. MPI: ارتباطات کاهشی (Reduce, Allreduce)
• 43. MPI: توپولوژی‌های ارتباطی
• 44. MPI: ساختار برنامه‌های MPI
• 45. MPI: مدیریت خطا در MPI
• 46. مقدمه‌ای بر OpenMP
• 47. دستورات directives در OpenMP
• 48. کار با نواحی موازی (Parallel Regions)
• 49. دستورات do, sections, single در OpenMP
• 50. اشتراک‌گذاری و حفاظت از داده‌ها در OpenMP
• 51. مدیریت وظایف و صف‌بندی در OpenMP
• 52. همگام‌سازی در OpenMP
• 53. مقایسه MPI و OpenMP
• 54. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی GPU
• 55. معماری CUDA
• 56. مفاهیم اصلی CUDA: هسته‌ها (Kernels)، نخ‌ها (Threads)، بلوک‌ها (Blocks)
• 57. مدیریت حافظه در CUDA: حافظه سراسری (Global Memory)، حافظه مشترک (Shared Memory)
• 58. همگام‌سازی نخ‌ها در CUDA
• 59. زمان‌بندی وظایف در GPU
• 60. مزایا و معایب برنامه‌نویسی GPU
• 61. کاربرد GPU در مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 62. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عددی در زمین‌شناسی
• 63. معادلات حاکم بر پدیده‌های زمین‌شناسی
• 64. روش‌های گسسته‌سازی معادلات دیفرانسیل (Finite Difference, Finite Volume, Finite Element)
• 65. مقدمه‌ای بر روش تفاضل محدود (Finite Difference Method)
• 66. پیاده‌سازی FDM در Python
• 67. کاربرد FDM در حل مسائل ساده زمین‌شناسی
• 68. مقدمه‌ای بر روش حجم محدود (Finite Volume Method)
• 69. کاربرد FVM در شبیه‌سازی جریان سیالات در محیط متخلخل
• 70. پیاده‌سازی FVM در Python
• 71. مقدمه‌ای بر روش المان محدود (Finite Element Method)
• 72. مزایا و معایب FEM
• 73. کاربرد FEM در مدل‌سازی سازه‌ای و تنش
• 74. پیاده‌سازی FEM در Python (مقدماتی)
• 75. مدل‌سازی جریان آب زیرزمینی
• 76. معادله پواسون برای جریان اشباع
• 77. حل معادله پواسون با استفاده از MPI/OpenMP
• 78. مدل‌سازی جریان نااشباع
• 79. مدل‌سازی انتقال حرارت در زمین
• 80. کاربرد HPC در شبیه‌سازی انتقال حرارت
• 81. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها
• 82. معادلات حاکم بر انتقال جرم
• 83. کاربرد HPC در مدل‌سازی انتشار
• 84. مدل‌سازی دینامیک سیالات زمین‌شناسی (Geodynamics)
• 85. شبیه‌سازی پدیده‌های تکتونیکی
• 86. شبیه‌سازی فوران‌های آتشفشانی
• 87. کاربرد HPC در شبیه‌سازی فوران‌ها
• 88. مدل‌سازی لرزه‌خیزی
• 89. شبیه‌سازی انتشار امواج لرزه‌ای
• 90. کاربرد HPC در شبیه‌سازی لرزه‌ها
• 91. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای HPC
• 92. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
• 93. شناسایی نقاط گلوگاه (Bottlenecks) در کد
• 94. تکنیک‌های پروفایلینگ (Profiling) کد
• 95. ابزارهای پروفایلینگ (gprof, nvprof)
• 96. راهکارهای موازی‌سازی کد موجود
• 97. نوشتن کد موازی از ابتدا
• 98. مدیریت داده‌های بزرگ در مدل‌سازی زمین‌شناسی
• 99. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌های حجیم
• 100. فرمت‌های فایل برای داده‌های علمی (HDF5, NetCDF)