最近想模拟一个NpT系综，看手册了解到 langevin 恒温器有fixed原子和langevin原子之分，比如手册给的例子...
IBRION=0 #AIMD计算时该参数设置为0 POTIM=0.5 #时间步长控制参数,单位是fs NSW=1000 #控制弛豫步数 TEBEG=300 #初始温度控制开关,单位为K TEEND=300 #弛豫最终温度控制开关,默认值与TEBEG相同 系综设置主要通过MDALGO和ISIF控制,VASP目前支撑的系综有NVT,NPT以及NPH系综具体设置如下表: 此外对于原子间的键长键...
AIMD计算时,INCAR的关键设置参数包括:IBRION=0(AIMD计算时该参数设置为0),POTIM=0.5(时间步长控制参数,单位是fs),NSW=1000(控制弛豫步数),TEBEG=300(初始温度控制开关,单位为K),TEEND=300(弛豫最终温度控制开关,默认值与TEBEG相同)。系综设置主要通过MDALGO和ISIF控制,VASP目前支撑的系综有NVT、NPT以及NPH。此外...
有三种办法:(1)基于phonopy的QHA模块,做纯粹DFT+声子计算即可(请自行网上查阅phonopy的QHA模块);(2)借助AIMD,NPT系综模拟结构在某一压强和温度下的动力学情况,此时ISMEAR=-1,用Fermi-Dirac分布,并选取对应温度下的展宽SIGMA(需要考虑电子温度),并且模拟时间需要足够(通常得5-10ps以上),在确认结构维持原有构型的前...
1. 两个固相的界面跑AIMD是使用NPT还是NVT系综? A:用NVT系综。 2. 老师我想请问如果我想跑同一个体系 50ps的AIMD(同一个温度压强不考虑相变),我是直接用 MLFF 跑 50 ps,收集数据;还是先训练出一个合理的力场,再用力场跑更久的? A:推荐使用后者,能保证整段分子动力学的误差是前后一致的。
VASP是AIMD，是第一性原理动力学，forcite是分子动力学，二者没有什么可比性。VASP跑动力学控温很差，...
人工智能与传统计算机模拟结合是当今科学计算的一大趋势,机器学习力场作为其中的一个重要方向,能够显著提升分子动力学模拟的精度和效率。PWMLFF是一套由龙讯旷腾团队开发,在 GNU 许可下的开源软件包,用于快速生成媲美从头算分子动力学(AIMD)精度的机器学习力场。本次发布的PWMLFF 2024.3版本,包含Lammps的libtorch接口方案...
这些与高效的 Broyden 和 Pulay 密度混合方案相结合,以加速自洽循环。新版vasp.6.3.0支持on-the-fly机器学习力场。比其他许多软件如GAP-SOAP,DeepMD-Kit,KRR系列等方法都要先进。但当然,实测效果需要进一步测试。 新增功能主要有: This release consists of the source files of vasp.6.3.0 and vdW-DF kernels....
frames-1 if self.NPT == False: self.lattice_read()def step_select(self,selected_step): # 't>100ps and t < 1000ps' 'eg. t > 100 and t < 1000' assert isinstance(selected_step,str),'Selected timestep must be in a "string"' if 'and' in selected_step:...
lammps借助vasp提供的信息进行动力学演化产生构型反馈给vasp进行下一步力与能量的迭代,也就是AIMD(第一性分子动力学) 目前cp2k,quantun espresso都支持aimd,但是速度都相对有限(cp2k里有很多很黑科技,但是上手难度比较大) 虽然vasp自身也提供了NVT/NPT模拟,但控温控压的能力有限,(目前NPT只支持郎之万热浴),lammps...