pypotlib

Python绑定和ASE适配器用于potlib。

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该库由在cpot下的potlib的薄包装和一个在ase_adapters下的PyPotLibCalc类组成，这是一个在ase下的计算器。

安装

这是在PyPI上，有轮子，所以用法很简单

pip install pypotlib

建议用户不要尝试从源代码构建，因为底层的potlib代码包括fortran和cpp依赖项，这些依赖项可能稍微有些棘手。

本地开发

最简单的方法是使用环境文件，兼容于conda，mamba，micromamba等。

mamba env create -f environment.yml
mamba activate rgpotpy
pdm install

生产

因此，由于编译的扩展等，使用cibuildwheel生成macos和linux轮子。在本地（在linux上）可以通过以下方式模拟

cibuildwheel --output-dir wheelhouse --platform linux

使用示例

最简单的用法是

import pypotlib as ppl
import numpy as np
ljpot = ppl.cpot.LJPot()
pos = np.array([1, 2, 3, 1.2, 2.3, 3.6]).reshape(-1, 3)
atm_types = [0, 0]
cell_dim = np.eye(3)*50
print(ljpot(pos, atm_types, cell_dim))

要使用ASE计算器，我们需要一个实例化的类。

from ase import Atoms
from pypotlib import cpot
from pypotlib.ase_adapters import PyPotLibCalc
atoms = Atoms(symbols=['Cu', 'H'], positions=[[0, 0, 0], [0.5, 0.5, 0.5]])
calc = PyPotLibCalc(cpot.CuH2Pot())
atoms.set_calculator(calc)
print(atoms.get_potential_energy())
print(atoms.get_forces())

要使用此进行NEB，请考虑以下玩具示例

from ase import Atoms
from ase.neb import NEB
from ase.optimize import BFGS

from pypotlib import cpot
from pypotlib.ase_adapters import PyPotLibCalc

atoms_initial = Atoms(symbols=['H', 'H'], positions=[(0, 0, 0), (0, 0, 1)])
atoms_final = Atoms(symbols=['H', 'H'], positions=[(0, 0, 2), (0, 0, 3)])

images = [atoms_initial]
images += [atoms_initial.copy() for idx in range(3)]
images += [atoms_final]

for image in images:
    image.calc = PyPotLibCalc(cpot.LJPot())

neb = NEB(images)
neb.interpolate(method = 'idpp')
optimizer = BFGS(neb)
optimizer.run(fmax=0.04)

贡献

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许可证

MIT.