انجام رساله دکتری محاسبات علمی و محاسبات با کارایی بالا (HPC)

رشته محاسبات علمی و محاسبات با کارایی بالا (High Performance Computing یا HPC) یکی از زمینه‌های مهم در علوم کامپیوتر و ریاضیات کاربردی است که به مدل‌سازی، شبیه‌سازی، و حل مسائل پیچیده علمی و مهندسی با استفاده از روش‌های محاسباتی پیشرفته و سیستم‌های پردازشی قدرتمند می‌پردازد. این رشته به‌ویژه در حوزه‌های علمی مانند فیزیک، شیمی، مهندسی، بیوانفورماتیک و بسیاری از حوزه‌های دیگر اهمیت دارد و به استفاده بهینه از منابع محاسباتی برای حل مسائل پیچیده و بزرگ می‌پردازد.

مراحل انجام رساله محاسبات علمی و محاسبات با کارایی بالا:

1. انتخاب موضوع تحقیق: موضوع تحقیق باید شامل مسائل علمی پیچیده باشد که نیازمند استفاده از HPC برای مدل‌سازی و شبیه‌سازی هستند. زمینه‌هایی مانند مدل‌سازی عددی، تحلیل داده‌های بزرگ، و بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها در سیستم‌های موازی از موضوعات رایج هستند.
2. مطالعه پیشینه تحقیق: مطالعه مقالات و منابع علمی برای شناخت دقیق از چالش‌ها و روش‌های فعلی در محاسبات علمی و HPC.
3. مدل‌سازی و شبیه‌سازی: استفاده از نرم‌افزارهای شبیه‌سازی برای پیاده‌سازی مدل‌های عددی پیچیده و استفاده از منابع پردازشی HPC برای اجرای این مدل‌ها.
4. تحلیل نتایج و نگارش: تحلیل نتایج به دست آمده از شبیه‌سازی‌ها و نگارش رساله بر اساس یافته‌ها و ارزیابی‌های انجام‌شده.

لیست دانشگاه‌های ارائه‌دهنده رشته محاسبات علمی و HPC در ایران:

1. دانشگاه صنعتی شریف
2. دانشگاه تهران
3. دانشگاه صنعتی امیرکبیر
4. دانشگاه علم و صنعت ایران
5. دانشگاه صنعتی اصفهان
6. دانشگاه شیراز
7. دانشگاه فردوسی مشهد
8. دانشگاه شهید بهشتی
9. دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
10. دانشگاه تبریز

لیست نرم‌افزارهای شبیه‌سازی در محاسبات علمی و HPC:

1. MATLAB: برای مدل‌سازی عددی، شبیه‌سازی، و تحلیل داده‌های علمی.
2. ANSYS: برای شبیه‌سازی و تحلیل مسائل مهندسی مانند دینامیک سیالات و تحلیل سازه‌ها.
3. OpenFOAM: یک نرم‌افزار متن‌باز برای شبیه‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD).
4. COMSOL Multiphysics: ابزار شبیه‌سازی چندفیزیکی برای مدل‌سازی و حل مسائل علمی و مهندسی.
5. LAMMPS: یک ابزار شبیه‌سازی مولکولی برای مسائل مکانیک آماری و دینامیک مولکولی.
6. GROMACS: برای شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی به‌ویژه در شیمی و بیوفیزیک.
7. HPC Cluster: استفاده از کلاسترهای HPC برای اجرای شبیه‌سازی‌های موازی.
8. Fluent: برای شبیه‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) در مسائل صنعتی.
9. ParaView: نرم‌افزار پردازش موازی برای تجسم داده‌های شبیه‌سازی شده در مقیاس بزرگ.
10. TensorFlow: برای استفاده در پروژه‌های HPC مرتبط با یادگیری عمیق و هوش مصنوعی.

50 عنوان پیشنهادی برای رساله دکتری در محاسبات علمی و محاسبات با کارایی بالا:

1. بهینه‌سازی الگوریتم‌های موازی برای شبیه‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی
2. توسعه مدل‌های محاسباتی برای شبیه‌سازی پدیده‌های چندفیزیکی
3. بهینه‌سازی عملکرد HPC در تحلیل داده‌های بزرگ
4. شبیه‌سازی مسائل مکانیک جامدات با استفاده از روش‌های محاسباتی موازی
5. تحلیل و شبیه‌سازی مسائل انتقال حرارت با استفاده از HPC
6. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی با استفاده از HPC
7. بهینه‌سازی الگوریتم‌های عددی برای تحلیل مسائل پیچیده علمی
8. شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی با استفاده از کلاسترهای HPC
9. استفاده از یادگیری ماشین در بهینه‌سازی الگوریتم‌های HPC
10. شبیه‌سازی و مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده در فیزیک نجومی با استفاده از HPC
11. طراحی و توسعه الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای پردازش موازی
12. شبیه‌سازی تغییرات اقلیمی با استفاده از سیستم‌های HPC
13. توسعه مدل‌های محاسباتی برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های انرژی
14. تحلیل و شبیه‌سازی مسائل دینامیک سیالات با استفاده از مدل‌های عددی
15. بررسی روش‌های حل موازی در مسائل شبیه‌سازی جریان سیال
16. شبیه‌سازی رفتار مواد در مقیاس نانو با استفاده از HPC
17. طراحی الگوریتم‌های توزیع‌شده برای مسائل تحلیل داده‌های بزرگ
18. توسعه روش‌های عددی برای شبیه‌سازی مسائل پیچیده زیست‌محیطی
19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در کلاسترهای HPC برای شبیه‌سازی‌های علمی
20. استفاده از HPC برای شبیه‌سازی و تحلیل مسائل ژئوفیزیک
21. بررسی و توسعه الگوریتم‌های مبتنی بر GPU برای شبیه‌سازی‌های علمی
22. شبیه‌سازی و تحلیل مسائل سازه‌ای پیچیده با استفاده از روش‌های محاسباتی پیشرفته
23. توسعه الگوریتم‌های موازی برای حل مسائل ترکیبی در محاسبات علمی
24. شبیه‌سازی و تحلیل مسائل ارتعاشی با استفاده از روش‌های عددی و HPC
25. بررسی مدل‌های محاسباتی برای شبیه‌سازی واکنش‌های شیمیایی
26. استفاده از روش‌های محاسباتی موازی برای تحلیل مسائل زیستی پیچیده
27. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر HPC برای مسائل علمی بزرگ‌مقیاس
28. بهینه‌سازی روش‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ در سیستم‌های HPC
29. تحلیل و شبیه‌سازی مسائل انتقال حرارت در سیستم‌های انرژی با استفاده از HPC
30. بررسی الگوریتم‌های محاسباتی برای مسائل فیزیک پلاسما
31. شبیه‌سازی و مدل‌سازی جریان‌های چندفازی با استفاده از روش‌های عددی
32. استفاده از روش‌های موازی در تحلیل و طراحی سیستم‌های مهندسی
33. شبیه‌سازی پدیده‌های مغناطیسی با استفاده از HPC
34. توسعه روش‌های محاسباتی برای شبیه‌سازی مواد در مقیاس میکرو
35. شبیه‌سازی مسائل الاستیک و پلاستیک در سازه‌های پیچیده
36. بررسی تأثیر HPC در کاهش زمان محاسباتی شبیه‌سازی‌های علمی
37. شبیه‌سازی فرآیندهای شیمیایی پیچیده با استفاده از سیستم‌های HPC
38. بهینه‌سازی روش‌های محاسباتی برای تحلیل داده‌های نجومی
39. استفاده از HPC برای شبیه‌سازی و تحلیل مسائل زمین‌شناسی
40. توسعه الگوریتم‌های پردازش موازی برای حل مسائل خطی بزرگ
41. بررسی روش‌های تحلیل سریع و دقیق در شبیه‌سازی‌های علمی
42. طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی برای مسائل ژنتیک محاسباتی
43. استفاده از HPC برای شبیه‌سازی پدیده‌های انتقال حرارت در محیط‌های پیچیده
44. تحلیل و شبیه‌سازی عملکرد سیستم‌های چندفیزیکی با استفاده از HPC
45. توسعه مدل‌های شبیه‌سازی برای تحلیل سیستم‌های اکولوژیکی
46. بهبود روش‌های موازی‌سازی الگوریتم‌های شبیه‌سازی در مقیاس بزرگ
47. شبیه‌سازی رفتارهای پیچیده در مواد با استفاده از روش‌های محاسباتی پیشرفته
48. توسعه روش‌های محاسباتی برای شبیه‌سازی و تحلیل سیستم‌های الکتروشیمیایی
49. بررسی تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد HPC در پردازش داده‌های علمی
50. طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های محاسباتی برای حل مسائل چندمقیاسی