کتاب آموزش جامع زیرساخت AiiDA برای خودکارسازی محاسبات در علم مواد و بهره‌گیری از پلتفرم Materials Cloud با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع زیرساخت AiiDA برای خودکارسازی محاسبات در علم مواد و بهره‌گیری از پلتفرم Materials Cloud

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: شبیه‌سازی‌های پیشرفته ساختار الکترونی و مدیریت داده‌های پژوهشی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری زیرساخت محاسباتی AiiDA
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی AiiDA در سیستم‌های لینوکسی
• 3. مدیریت پایگاه داده و مفاهیم اصلی در AiiDA
• 4. آشنایی با ساختار داده‌ها و گروه‌های کاری در AiiDA
• 5. تعریف و مدیریت رایانه‌های میزبان در AiiDA
• 6. پیکربندی کدهای محاسباتی در محیط AiiDA
• 7. مفاهیم پایه در مدیریت گردش کار و اتوماسیون محاسبات
• 8. ایجاد و مدیریت اولین گره‌های محاسباتی در پایگاه داده
• 9. درک مفهوم Provenance و تاریخچه داده‌ها در علوم محاسباتی
• 10. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت داده‌های پژوهشی
• 11. آشنایی با زبان پرس‌وجوی QueryBuilder در AiiDA
• 12. فیلتر کردن و استخراج داده‌های پیچیده از پایگاه داده
• 13. نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای خودکارسازی فرایندهای محاسباتی
• 14. مدیریت ورودی‌ها و خروجی‌های محاسبات مواد
• 15. استفاده از CalcJob برای اجرای کدهای مهندسی مواد
• 16. مفاهیم WorkChain در طراحی زنجیره‌های محاسباتی پیچیده
• 17. پیاده‌سازی منطق کنترل خطا و بازگشت در زنجیره‌های کاری
• 18. مدیریت منابع و زمان‌بندی محاسبات در مراکز پردازش سریع
• 19. آشنایی با افزونه‌های محاسباتی برای کدهای ساختار الکترونی
• 20. استفاده از AiiDA برای محاسبات چگالی حالت‌ها و ساختار نواری
• 21. تجزیه و تحلیل داده‌های حاصل از محاسبات ساختار الکترونی
• 22. مقدمه‌ای بر پلتفرم Materials Cloud و اشتراک‌گذاری داده‌های علمی
• 23. آپلود و انتشار نتایج محاسباتی در Materials Cloud Archive
• 24. استفاده از اپلیکیشن‌های وب در پلتفرم Materials Cloud
• 25. یکپارچه‌سازی نتایج شبیه‌سازی با مخازن داده‌های علمی
• 26. اصول سازماندهی داده‌های حجیم در پروژه‌های تحقیقاتی مواد
• 27. بهینه‌سازی گردش کار برای محاسبات غربالگری مواد
• 28. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و بازتولیدپذیری در پژوهش‌های محاسباتی
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در اجرای زنجیره‌های کاری
• 30. به‌کارگیری AiiDA در پروژه‌های تحقیقاتی گروهی
• 31. مستندسازی خودکار نتایج پژوهشی با استفاده از AiiDA
• 32. توسعه افزونه‌های سفارشی برای کدهای محاسباتی جدید
• 33. اصول طراحی گردش کارهای پایدار و مقیاس‌پذیر
• 34. ارزیابی عملکرد کدهای محاسباتی از طریق تحلیل لاگ‌های AiiDA
• 35. آموزش نهایی: یکپارچه‌سازی کل فرایند از محاسبه تا انتشار داده