فلش‌کارت‌های آموزشی شبیه‌سازی شیمی کوانتومی با شبکه‌های عصبی: از مبانی تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبیه‌سازی شیمی کوانتومی با شبکه‌های عصبی: از مبانی تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: شیمی محاسباتی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی با شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شیمی کوانتومی و چالش‌های محاسباتی
• 2. مرور معادله شرودینگر و توابع موج الکترونی
• 3. تقریب برن-اوپنهایمر و ساختار مولکولی
• 4. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی در فیزیک
• 5. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب توابع پیچیده
• 6. چرا شبکه‌های عصبی برای شبیه‌سازی کوانتومی؟
• 7. نمایش هندسی مولکول‌ها به عنوان ورودی شبکه
• 8. تقارن‌های مولکولی و درگیری آن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 9. اصل طرد پائولی و شبکه‌های عصبی ضد-متقارن
• 10. معماری‌های پایه برای توابع موج عصبی
• 11. معرفی شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه (Physics-Informed Neural Networks)
• 12. روش مونت‌کارلو تناظری (Variational Monte Carlo)
• 13. بهینه‌سازی توابع موج با استفاده از گرادیان کاهشی
• 14. محاسبه انرژی حالت پایه با شبکه‌های عصبی
• 15. معماری FermiNet: شبیه‌سازی دقیق الکترون‌ها
• 16. معماری PauliNet: ادغام فیزیک کوانتومی و یادگیری عمیق
• 17. معماری SchNet برای تعاملات اتمی
• 18. یادگیری ویژگی‌های پیوسته در فضای مولکولی
• 19. محاسبه انرژی همبستگی الکترونی با شبکه‌های عصبی
• 20. حل معادلات دیفرانسیل کوانتومی با PINNs
• 21. تخمین چگالی الکترونی با یادگیری عمیق
• 22. شبیه‌سازی پتانسیل‌های بین‌مولکولی با شبکه‌های عصبی
• 23. یادگیری انتقالی در شبیه‌سازی‌های شیمی کوانتومی
• 24. تولید داده‌های آموزشی از محاسبات DFT
• 25. کاهش هزینه محاسباتی DFT با پیش‌بینی‌های عصبی
• 26. شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) برای مولکول‌ها
• 27. چارچوب‌های نرم‌افزاری: JAX و TensorFlow برای فیزیک
• 28. پیاده‌سازی عملی FermiNet در پایتون
• 29. پیاده‌سازی عملی SchNet با PyTorch Geometric
• 30. تنظیم هایپرپارامترها برای توابع موج عصبی
• 31. جلوگیری از بیش‌برازش در داده‌های کوانتومی
• 32. ارزیابی دقت توابع موج تولید شده
• 33. محاسبه گرادیان انرژی نسبت به مختصات هسته
• 34. بهینه‌سازی هندسی مولکول‌ها با شبکه‌های عصبی
• 35. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی تسریع شده با یادگیری ماشین
• 36. پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی با شبکه‌های عصبی
• 37. محاسبه قطبیت و بارپذیری مولکولی
• 38. پیش‌بینی طیف‌های جذبی با یادگیری عمیق
• 39. حل سیستم‌های چندالکترونی با شبکه‌های عصبی
• 40. مدیریت برهم‌کنش‌های تبادلی در شبکه‌های عصبی
• 41. شبکه‌های عصبی برای حالت‌های برانگیخته مولکولی
• 42. محاسبه شکاف انرژی HOMO-LUMO با یادگیری ماشین
• 43. شبیه‌سازی واکنش‌های شیمیایی و سطوح انرژی پتانسیل
• 44. یافتن حالت گذار با شبکه‌های عصبی
• 45. پیش‌بینی سرعت واکنش‌ها با مدل‌های کوانتومی-عصبی
• 46. شبیه‌سازی مولکول‌های بزرگ و ماکرومولکول‌ها
• 47. شبکه‌های عصبی برای مواد جامد و شبکه‌های بلوری
• 48. پیش‌بینی خواص مکانیکی مواد با شبیه‌سازی کوانتومی
• 49. شبیه‌سازی سیستم‌های اسپینی و مگنت‌های کوانتومی
• 50. استفاده از GPUها برای تسریع محاسبات کوانتومی-عصبی
• 51. موازی‌سازی محاسبات مونت‌کارلو در شبکه‌های عصبی
• 52. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های انرژی عصبی
• 53. تفسیرپذیری شبکه‌های عصبی در فیزیک کوانتومی
• 54. استخراج بینش‌های فیزیکی از وزن‌های شبکه
• 55. مقایسه شبکه‌های عصبی با روش‌های کوانتومی سنتی (CCSD, DFT)
• 56. چالش‌های مقیاس‌پذیری در شبیه‌سازی‌های کوانتومی-عصبی
• 57. ترکیب یادگیری ماشین با الگوریتم‌های کوانتومی (Quantum ML)
• 58. آینده‌نگری شبکه‌های عصبی در کشف دارو
• 59. شبیه‌سازی کاتالیزورها با توابع موج عصبی
• 60. پروژه نهایی: شبیه‌سازی کامل یک مولکول از صفر تا پیش‌بینی خواص