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ASE原子環(huán)境模擬之原子構(gòu)建和計(jì)算單元
來源: 時(shí)間:2022-12-16 16:33:54 瀏覽:2947次

ASE允許指定不同的計(jì)算代碼作為原子尺度的計(jì)算單元。在這個(gè)入門練習(xí)中,我們通過ASE的基本概念和工作流程,最終計(jì)算N2的結(jié)合曲線。

這些教程經(jīng)常使用電子結(jié)構(gòu)代碼GPAW。使用其他受支持的代碼也可以很好地完成它們,但需要稍作調(diào)整。




Python


在ASE中,通過編寫和運(yùn)行Python腳本來執(zhí)行計(jì)算。在ASE文檔中可以找到一個(gè)非常簡(jiǎn)短的Python入門教程。如果你是Python新手,最好了解一下基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)類型和導(dǎo)入之類的東西。




Atoms


我們建立一個(gè)分子,進(jìn)行DFT計(jì)算。我們可以手動(dòng)輸入原子的化學(xué)符號(hào),并且猜測(cè)原子的坐標(biāo)(以?ngstr?m為單位),來建立簡(jiǎn)單分子。比如N2:


from ase import Atoms

atoms = Atoms('N2', positions=[[0, 0, -1], [0, 0, 1]])

為了防止錯(cuò)誤,我們使用ASE GUI可視化我們的分子:


from ase.visualize import view

view(atoms)

同樣地,我們以某種格式保存原子,通常是ASE自己的trajectory格式:


from ase.visualize import view

view(atoms)

然后在終端上運(yùn)行GUI:


ase gui myatoms.traj

ASE支持相當(dāng)多的不同格式。對(duì)于完整的列表,運(yùn)行:

$ ase info --formats



Calculators


接下來讓我們進(jìn)行一個(gè)電子結(jié)構(gòu)計(jì)算。ASE使用calculators模塊進(jìn)行計(jì)算。calculators模塊為進(jìn)行實(shí)際計(jì)算的不同后端提供抽象接口。通常,calculators通過調(diào)用外部電子結(jié)構(gòu)代碼或力場(chǎng)代碼來工作。要運(yùn)行計(jì)算,我們必須首先創(chuàng)建一個(gè)calculator,然后將其附加到Atoms對(duì)象。這里我們使用GPAW并設(shè)置一些計(jì)算參數(shù):

from gpaw import GPAW

calc = GPAW(mode='lcao', basis='dzp', txt='gpaw.txt', xc='LDA')

atoms.calc = calc

不同的電子結(jié)構(gòu)軟件具有不同的輸入?yún)?shù)。GPAW可以使用實(shí)空間網(wǎng)格(mode='fd')、平面波(mode='pw')或局部原子軌道(mode='lcao')來表示波函數(shù)。在這里,我們調(diào)用更快但不太精確的LCAO模式,以及標(biāo)準(zhǔn)雙zeta極化基組('dzp')。GPAW和許多其他代碼也需要一個(gè)基本原胞(或模擬盒子)。因此,我們把原子放在一個(gè)盒子的正中間,在每個(gè)原子周圍留下3  ?的空間:

atoms.center(vacuum=3.0)

print(atoms)

輸出將顯示模擬框(或cell)的坐標(biāo),該框也可以在GUI中看到。

一旦Atoms有了一個(gè)具有適當(dāng)參數(shù)的計(jì)算器,我們就可以計(jì)算能量和力:


e = atoms.get_potential_energy()

print('Energy', e)

f = atoms.get_forces()

print('Forces')

print(f)

這就給出了以eV為單位的能量eV和以eV/?為單位的力。(ASE還提供了atoms.get_kinetic_energy()來表示原子運(yùn)動(dòng)時(shí)的動(dòng)能。在DFT計(jì)算中,我們通常只需要Kohn-Sham基態(tài)能量,也就是計(jì)算器提供的“勢(shì)能”。)

調(diào)用get_potential_energy()get_forces()會(huì)觸發(fā)一個(gè)自洽計(jì)算,并輸出大量的輸出文本。檢查gpaw.txt文件,可以查看選擇了哪些計(jì)算參數(shù)。請(qǐng)注意get_forces()調(diào)用實(shí)際上并沒有觸發(fā)新的計(jì)算—力是根據(jù)已經(jīng)計(jì)算過的基態(tài)得到的,因此我們只運(yùn)行了一次計(jì)算。




結(jié)合曲線


ASE的優(yōu)點(diǎn)是可以編寫腳本。atoms.positions是表示原子位置的numpy數(shù)組:

print(atoms.positions)

我們可以通過在數(shù)組元素中添加或賦值來移動(dòng)原子。然后,我們可以再次調(diào)用atoms.get_potential_energy()atoms.get_forces()來觸發(fā)新的計(jì)算。

這樣我們就可以實(shí)現(xiàn)任何一系列的計(jì)算。當(dāng)運(yùn)行多個(gè)計(jì)算時(shí),我們通常希望將它們寫入一個(gè)文件。我們可以使用標(biāo)準(zhǔn)的軌跡格式來編寫多種計(jì)算(原子和能量),如下所示:


from ase.io.trajectory import Trajectory

traj = Trajectory('mytrajectory.traj', 'w')

...

traj.write(atoms)

練習(xí):編寫一個(gè)循環(huán),以小的步長(zhǎng)移動(dòng)N2分子的其中一個(gè)原子,得到體系能量對(duì)距離的曲線。將每一步的構(gòu)型存盤并且可視化。平衡距離是多少呢?

注意原子不要太靠近模擬盒子的邊緣(否則電子會(huì)擠壓盒子,增加能量和/或破壞計(jì)算)。

如果我們忘記編寫軌跡,我們還可以在gpaw.txt文件上運(yùn)行ASE GUI,盡管它的輸出精度是有限的。

盡管GUI將為我們繪制能量曲線,但發(fā)布高質(zhì)量的曲線通常需要一些手工修改。ASE提供兩個(gè)函數(shù)來讀取軌跡或其他文件:

  • ase.io.read()讀取并返回最后一個(gè)構(gòu)型,如果指定了index關(guān)鍵字,則可能是一組構(gòu)型。 

  • ase.io.iread()讀取多個(gè)構(gòu)型,一次一個(gè)。

使用ase.io.iread()讀取構(gòu)型,例如:


for atoms in iread('mytrajectory.traj'):

   print(atoms)

練習(xí):使用matplotlib繪制結(jié)合曲線(能量對(duì)距離的函數(shù))。你將需要搜集隨著軌跡循環(huán)的計(jì)算中每一步能量和距離。如果剛才已經(jīng)計(jì)算過能量,那么atoms就已經(jīng)包含能量,所以調(diào)用atoms_get_potential_energy()可以簡(jiǎn)單地獲得能量而不需要再做計(jì)算。

選做練習(xí):為了計(jì)算更加正確的結(jié)合能,設(shè)置一個(gè)孤立的N原子并計(jì)算它的能量。然后計(jì)算由原子到分子的分子結(jié)合能:E_結(jié)合 = E_N2 - 2E_N。你可以在計(jì)算開始之前設(shè)置atoms.set_initial_magnetic_moments([3])來告訴GPAW你的原子是具有自旋極化的。




練習(xí)答案


from ase import Atoms

from ase.io import Trajectory

from gpaw import GPAW

atoms = Atoms('N2', positions=[[0, 0, -1], [0, 0, 1]])

atoms.center(vacuum=3.0)

calc = GPAW(mode='lcao', basis='dzp', txt='gpaw.txt')

atoms.calc = calc

traj = Trajectory('binding_curve.traj', 'w')

step = 0.05

nsteps = int(3 / step)

for i in range(nsteps):

   d = 0.5 + i * step

   atoms.positions[1, 2] = atoms.positions[0, 2] + d

   atoms.center(vacuum=3.0)

   e = atoms.get_potential_energy()

   f = atoms.get_forces()

   print('distance, energy', d, e)

   print('force', f)

   traj.write(atoms)



import matplotlib.pyplot as plt

from ase.io import iread

energies = []

distances = []

for atoms in iread('binding_curve.traj'):

   energies.append(atoms.get_potential_energy())

   distances.append(atoms.positions[1, 2] - atoms.positions[0, 2])

ax = plt.gca()

ax.plot(distances, energies)

ax.set_xlabel('Distance [?]')

ax.set_ylabel('Total energy [eV]')

plt.show()



from ase import Atoms

from gpaw import GPAW

atoms = Atoms('N')

atoms.center(vacuum=3.0)

atoms.set_initial_magnetic_moments([3])

calc = GPAW(mode='lcao', basis='dzp')

atoms.calc = calc

atoms.get_potential_energy()


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文字是人類用符號(hào)記錄表達(dá)信息以傳之久遠(yuǎn)的方式和工具。現(xiàn)代文字大多是記錄語(yǔ)言的工具。人類往往先有口頭的語(yǔ)言后產(chǎn)生書面文字,很多小語(yǔ)種,有語(yǔ)言但沒有文字。文字的不同體現(xiàn)了國(guó)家和民族的書面表達(dá)的方式和思維不同。文字使人類進(jìn)入有歷史記錄的文明社會(huì)。
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