Python实现的虚时间演化算法
项目描述
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。
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。
文档
文档和教程可在 readthedocs 上找到。
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
构建分布
ipie-0.7.1.tar.gz 的散列
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | d71d8d3347e2d6b0053c30ad49674b80d7427b5dd327a5989a74b583d8f8a6f7 |
|
MD5 | 02118cb00633046e8b491a8c1a9c224b |
|
BLAKE2b-256 | 10d3ef5d5c34567b8913f691c4ccd8da4a98b6d595df90b6ac7a03f3eb825d6b |
ipie-0.7.1-py3-none-any.whl 的散列
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | fb14bb673b007ade07242cdb99852c8b6ba944b75a7777ba7cc1ce1db82742e6 |
|
MD5 | 029f844fe36d5e7f9bf33aceeb0e51ff |
|
BLAKE2b-256 | ffdc630d0354f4a07ae9460918dde98e42909c3606522d29cfbad196bce39866 |