从头算分子动力学势的发展
dftfit的Python项目详细描述
干膜厚度
dftfit是一个python代码，它使用dft计算中的从头开始数据。 例如vasp，quantum espresso和siesta来开发分子 动态电位。我们的包装与其他类似的代码不同 我们利用lamps作为计算器 potentials。这个 可能包括定制的python函数和各种各样的 三体相互作用包括特索夫，斯蒂林格·韦伯， 高韦伯，瓦希什塔，和梳电位。所有这些都可以 例如白金汉+库仑+ZBL 潜力。我们还有一个广泛的多目标和 单一目标 optimizers可以计算包括能量在内的许多性质的势， 力，应力，晶格常数，弹性常数，体积模量， 以及剪切模量。
一般来说，用户需要做三件事。
- Ab-Initio Training Data 包括VASP、午睡和Quantum浓缩咖啡 计算。此外，用户还可以提供测量的特性 例如晶格常数、弹性常数、体积模量和 剪切模量。
- configuration： 指定优化算法和步骤数，sqlite 数据库存储结果，MD计算器使用。
- Potential 在一组丰富的二三体电位中。包括一个 自定义python函数。
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演示文稿：
电位
在dftfit中，下列电位的任意组合都是有效的电位。
两体电位
- 自定义python函数
- zbl
- 白金汉宫
- 贝克
- 库仑相互作用
- 伦纳德·琼斯
三体电位
- 特索夫
- 斯蒂林格·韦伯
- 高韦伯
- 瓦希什塔
- 梳/梳3
测量特性
- 能量
- 压力
- 力
- 晶格常数（长度）
- 弹性常数（voigt）
- 体积模量
- 剪切模量
算法
我们用广义最小二乘法求最优 建议电位的参数。DFTFIT与现有集成 MD软件作为一个潜在的计算器。仅限当前 LAMMPS受支持。这个 意味着用户可以自由使用任何可用的电位 在拉姆斯。
我们的算法遵循 highly cited publication那 提出了一种利用dft计算的力匹配确定硅的新势的方法。
参数
- n_c:系统配置数
- n每个组态中的原子数
- α，β：三维张量[x，y，z]
- cl：分子动力学势的经典结果
- ai:DFT模拟的从头算结果
- W_f，W_s，W_e：分别为力、应力分配的权重， 能量
- f，s，e：力、应力和能量。
依赖关系
- MD计算器：LAMMPS
- pagmo2
- pymatgen
- 从头开始数据来自VASP或Quantum Espresso
安装
用于pypi安装。注意lammps-cython的安装可能
失败，并且是必需的。您需要将LAMMPS安装为
记录在案
here。你可能要做pip install numpy cython。
pip install dftfit
用于conda安装
conda install -c costrouc -c matsci -c conda-forge dftfit
用于docker安装
docker pull costrouc/dftfit
文档
官方文档位于github页面：https://chrisostrouchov.com/dftfit/
运行
dftfit提供了一个command line interface。的 当然，这个包可以用作标准的python包。
教程和文档
贡献
所有贡献，错误报告，错误修复，文档改进， 我们欢迎您的改进和想法。这些应该在 Github repository。
许可证
欢迎加入QQ群-->： 979659372
