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COHP 计算分析

 COHP计算 - 组内活动 - 多尺度材料模拟与应用团队 (x-mol.com)

Lobster计算COOP和COHP(以IrO2为例) - DragonScience

Lobster的官网:http://www.cohp.de/

通过ICOHP直接看化学键的强弱对比

/work/qan/kluo/Mg/Mg-dislocationcore/dis17/COHP/ES04/around67/ICOHPLIST.lobster 有所有的汇总结果

/work/qan/kluo/Mg/Mg-dislocationcore/dis17/COHP/ES04/INCAR

需要 KPOINT + WAVECAR这两个vasp文件


WARNING: This looks like a VASP calculation, but not all required files
WARNING: are readable. Please check the following list of files:
WARNING: missing or empty KPOINTS
WARNING: missing or empty WAVECAR

SYSTEM=Mg                       # Job description
NCORE=16
ISTART=1
ICHARG=1
GGA=PE                          #
ISMEAR=1                        # Tetrahedron method with Bloechl corrections
NELM=200                        # Maximum number of SCF cycles
EDIFF=1.0E-06                   # Convergence criteria for SCF Energy
PREC=Accurate                     # Precision control
ENCUT=450
IBRION=-1                        # CG Geom Opt
ISIF=0                          # Relax atoms and cell
NSW=0                         # Maximum number of Geom Opt steps
EDIFFG=-1.0E-02                  # Convergence criteria for Geom Opt forces
LWAVE=.T.                   # !No wavefunction output file, too big
LCHARG = .F. #输出我们需要的电荷密度文件CHGCAR
LAECHG = .F. #输出修正核心电荷需要的文件AECCAR0和AECCAR2
NELMIN=6
SIGMA=0.1
#KSPACING=0.5
#LREAL= Auto


ISYM=-1 这样得到的电子计算更精确,但是在CDFT中必须要用2 因为用了固定的k空间。
NBANDS = 2560
NELECT = 3175.92
SYMPREC = 1.0e-06

************************************************************************
/work/qan/kluo/Mg/Mg-dislocationcore/dis17/COHP/ES04/lobsterin
COHPstartEnergy -10 COHPendEnergy 5 basisSet pbeVaspFit2015 basisFunctions Mg 2p 3s # from POTCAR #cohpbetween atom 62 and atom 67 cohpgenerator from 2.5 to 4.0 around 67 #form VESTA atomic Lable

*****************************************************************************
/work/qan/kluo/Mg/Mg-dislocationcore/dis17/COHP/ES04/slurm.cohp
#!/bin/bash

# Copy/paste this job script into a text file and submit with the command:
#    sbatch thefilename
# job standard output will go to the file slurm-%j.out (where %j is the job ID)
#SBATCH --constraint=intel
#SBATCH --time=8:00:00   # walltime limit (HH:MM:SS)
#SBATCH --nodes=1   # number of nodes
#SBATCH --job-name="Mg"
#SBATCH --partition nova,reserved,instruction,interactive #,scavenger
#SBATCH --mem=0   # maximum memory per node
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --hint=compute_bound
#SBATCH --ntasks=64
###SBATCH --exclusive
#SBATCH --exclude=nova18-gpu-[1-5],nova21-gpu-[1-15],nova22-gpu-[1-5]



lobster-5.0.0

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dpgen数据收集分类续算

dpgen 推荐安装升级方法:删除之前工作目录的dpgen文件夹 Install from source code:  git clone https://github.com/deepmodeling/dpgen && pip install ./dpgen 想收集TL的数据集且按化学成分分类:/work/qan/kluo/NaSPO/run/TransL dpgen collect ./ ./collect -p simplify.json -m 不起作用,只能用 param.json格式 所以单独新建文件夹,构造虚拟的 param.json其中初始数据集地址,直接复制最后一个train的input.json.再用 dpgen collect ./ ./collect -p param.json -m就可以收集初始的数据了,但是这时候没有分类,尽管dpgen collect -m 有这个功能但没有作用。 所以,构建虚拟的simplify任务,记住是精简过程,所以       "labeled" : true ,       "init_pick_number" : 0 ,       "iter_pick_number" : 0 , .....       "training_init_model" : false , 运行之后,第一步就得到了 所有的分类数据集。 Q: /work/qan/kluo/NaSPO/run 最近几轮的准确率上不去,猜测是数据集太大 232334 batch ,而每一代的学习步长 step 只有 50 万,以及不够了。所以出现了:一些模型的准确率一直上不去,就算修改上下限也没有改观。或者一些模型学好了,另一些模型就被遗忘了,很明显是学习步长不够了。 A: 解决办法如下:将现有数据收集分类,分拣出确实学习率低的重写单独重点学习。其次,以后用 dpgen 自动采样产生数据集的时候,时刻关注准确率的变化,一旦上不去了赶紧分家。 D: 1.        收集数据 a.       ...

dpgen simplify 数据精简二次处理

问题: 1.        Carbon 的势能文件无法准确描述石墨层间距 共有 204,200 bch 2.        NaSPO 的势能文件无法压缩 共有 242,423 bch 都可能是 data 太臃肿导致的,所以决定精简用 simplify 命令试试(感觉是重新采样的过程,只是节省了 lammps 的时间用 dp test 代替了,还是需要 fp 过程(也可以注释掉,如果需要新的 VASP 参数可以启用),更适合需要换 fp 参数的计算)。第一次取样是随机的, dp 采样过程有点慢 压缩的 pb 需要 6 小时。 还可以重新 fp 改善数据集 https://tutorials.deepmodeling.com/en/latest/CaseStudies/Transfer-learning/Transfer-learning.html https://docs.deepmodeling.com/projects/dpgen/en/latest/simplify/simplify-jdata.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/456504860 http://bohrium-doc.dp.tech/docs/software/DP-GEN_simplify Simplify — DP-GEN documentation 先做,动起来在看 1.        收集所有数据 https://hikunluo.blogspot.com/2022/12/dpgen.html 2.        准备 simplify 的两个 json 文件。      nohup dpgen simplify simplify.json machine.json 1 > log 2 > err &      (base) [kluo@condo2017 SimCarbon]$ cat simplify.json { ...

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