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Python实现的虚时间演化算法

项目描述

https://github.com/linusjoonho/ipie/blob/main/logo.png

ipie代表的是基于Python的智能虚时间演化(Intelligent Python-based Imaginary-time Evolution),重点在于简单和速度。

ipie继承了来自pauxy的大量QMC特性。

https://github.com/linusjoonho/ipie/workflows/CI/badge.svg http://readthedocs.org/projects/ipie/badge/?version=latest https://img.shields.io/badge/License-Apache%20v2-blue.svg https://img.shields.io/badge/paper%20%28v0%29-arXiv%3A2209.04015-B31B1B

版权所有:Joonho Lee(joonholee@g.harvard.edu)我们的首次发布论文可以在https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.2c00934找到

特性

ipie目前支持

  • 使用无相位AFQMC估计从头算系统的基态能量,支持CPU和GPU。

  • 简单数据分析。

  • 其他在pauxy中可用的旧功能,例如从头算、UEG、Hubbard和Hubbard-Holstein模型的基态和有限温度能量及属性(通过反向传播)。

安装

Linux和Mac OS的wheel可用于通过pip安装

$ pip install ipie

对于开发,您可以克隆存储库

$ git clone https://github.com/linusjoonho/ipie.git

并在顶级ipie目录中运行以下命令

$ pip install -r requirements.txt
$ pip install -e .

需求

要使用MPI支持(通过mpi4py)构建ipie,请

$ pip install -e .[mpi]

请注意,mpi4py需要在您的机器上安装一个工作的MPI安装才能构建。这通常是设置正确的一个非常棘手的依赖关系。

如果使用pip安装ipie wheel,最简单的方法之一是使用conda

conda install openmpi

它将仅安装OpenMPI库。我们建议用户参考mpi4py的文档,以了解构建mpi4py和所需MPI库的替代方法。

进一步的需求列在requirements.txt中。

GPU支持

Cupy 是在 GPU 上运行计算时必需的,可以通过以下说明进行安装:此处

可以通过 conda-forge 安装 CUDA 感知的 MPI。

运行测试套件

ipie 包含单元测试和一些较长的驱动测试,可以通过运行

$ pytest -v

在仓库底部。一些较长的并行测试也通过 CI 运行。有关更多详细信息,请参阅 .github/workflows/ci.yml

https://github.com/linusjoonho/ipie/workflows/CI/badge.svg

文档

文档和教程可在 readthedocs 上找到。

http://readthedocs.org/projects/ipie/badge/?version=latest

项目详情


下载文件

下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个,请了解更多关于 安装包 的信息。

源分布

ipie-0.7.1.tar.gz (358.1 kB 查看散列)

上传

构建分布

ipie-0.7.1-py3-none-any.whl (528.7 kB 查看散列)

上传 Python 3

由以下提供支持