اکسپرس 24
کتاب شبیه‌سازی شیمی کوانتومی با شبکه‌های عصبی: از مبانی تا پیاده‌سازی

کتاب شبیه‌سازی شیمی کوانتومی با شبکه‌های عصبی: از مبانی تا پیاده‌سازی

تگ‌ها: Computational Physics Deep Learning FermiNet Machine Learning Molecular Simulation Neural Networks Quantum Chemistry Wave Function تابع موج شبکه‌های عصبی شبیه‌سازی مولکولی شیمی کوانتومی فیزیک محاسباتی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.