- VASPの計算を行う:
- サンプルスクリプト:
adsorption.py - bimetallic alloyを想定。上記pythonスクリプトの引数で計算対象を指定する。例えば、
python adsorption.py Pt "CO"--> pure metalを計算python adsorption.py Pt Pd 50 "CO"--> Pt0.5Pd0.5のalloyを計算。第三引数は第一引数の元素のパーセンテージ - adsorption.pyを実行すると計算条件と計算結果がjsonファイル(surf_data.json)に追記される。汎関数や吸着エネルギーなど。
- DOSCAR と vasprun_{system}.xml が出力される。systemはalloy surfaceの名前(Ru0.5Rh0.5_111など)
- bimetallic alloyの成分を変えながら、一連の計算をsubmitするにはsubmit_ads.pyを使う
- submit_ads.py内でadsorption.pyにジョブを投げるようになっている。したがって計算機センター等では
python submit_ads.pyを実行すると一連の計算が始まる
- DOSCARのpeakを検出する:
- サンプルスクリプト:
example.py dos_analyzerライブラリーを利用- DOSCARを読み込んでs, p, d-DOSのピークを検出してdescriptorにする
VaspDosPlusクラスを定義: DOSCARファイル名をインスタンス作成時に与える(dos = VaspDosPlus(doscar=DOSCAR))- 表面のVASP計算のデータが入ったjsonファイルが必要:
VaspDosPlusのsurf_jsonプロパティで設定
- 検出したピークを記述子にして吸着エネルギーの回帰を行う
- サンプルスクリプト:
regression.py - 上で計算したdescriptorが入ったjsonファイルを使う
- sklearnを利用。現状ではOLS (ordinary linear regression), Ridge, LASSO, random forestを行う
- BOLASSO (bootstrapped LASSSO)はRにしかライブラリがないのでdo_bolasso.rで実行する。regression.pyからはこのRのスクリプトを呼ぶようになっている
- plotdos.py : DOSCARをプロット
python plotdos.py Rh0.2Cu0.8_111 ; open DOS_Rh0.2Cu0.8_111.png- waterfall_plot.py : DOSCARが縦に一斉に並んだようなplotを作る
- colormap.py : alloyの要素に対して吸着エネルギーのカラーマップを作る