基于机器学习的MD VASP应用介绍 分子动力学(Molecular Dynamics,MD)和密度泛函理论(Density Functional Theory,DFT)是材料科学和化学领域的重要计算工具。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)在这些领域的应用越来越广泛,尤其是在结合VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)进行计算时,极大提升了效率和准确性。 什么...
因为没有现成的液态硅结构,所以例子先从一个具有64个原子的晶体硅超胞开始创建该结构。温度设置为2000 K,以便在MD运行中快速熔化晶体。为了大幅提高模拟速度,该例子利用即时机器学习技术(on-the-fly machine learning)。大部分基于第一性原理的步骤将被非常快速的力场替代。在相当于30 ps的10000步弛豫后,得到了CONTC...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差，这种积分法具有如下优势：考虑了TI中的大部分非线性成分，可以达到极高的统计精度；还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构；实现只需几十皮秒的分子动力学模拟（MD）就能收敛。此外，对FPnl方法计算出的电位，作者决定应用...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML学...
mdvasp机器学习 # 基于机器学习的MDVASP应用介绍 分子动力学(Molecular Dynamics,MD)和密度泛函理论(Density Functional Theory,DFT)是材料科学和化学领域的重要计算工具。近年来,机器学习(Machine Learning,ML)在这些领域的应用越来越广泛,尤其是在结合VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)进行计算 ...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML...
VASP 6.3 之后推出了机器学习力场 Machine Learning Force Field，可以用跑 AIMD 过程中产生的结构和力...
+= -L$(WANNIER90_ROOT)/lib -lwannier# For machine learning library vaspml (experimental)#C...
$lsarch/ src/ build/ makefile README_ELPHON.md ... 1.3 C/C++/Fortran Classic 先尝试用C/C++ Classic $cparch/makefile.include.intel ./makefile.include $ vim makefile.include 修改makefile.include,一个参考: # Default precompiler optionsCPP_OPTIONS = -DHOST=\"Khompute\" \ -DMPI...
而FPsl方法是对氧化态和还原态利用ML电位到FP电位进行热力学积分来校正ML电位预测的误差,这种积分法具有如下优势:考虑了TI中的大部分非线性成分,可以达到极高的统计精度;还为其他计算步骤提供了所需的均衡初始结构;实现只需几十皮秒的分子动力学模拟(MD)就能收敛。此外,对FPnl方法计算出的电位,作者决定应用Δ-ML学...