lammps-tools

Разные полезности для удобной работы с LAMMPS

Скрипты

archive_run.py

Архиватор запусков LAMMPS. Копирует файлы во временную папку, запускает расчет, опционально компилирует дампы NEB, архивирует полезные файлы, удаляет ненужные файлы. Позволяет запускать несколько расчетов на одинаковых файлах с разными параметрами одновременно параллельно.

В начале скрипта словарь patterns хранит шаблоны имен файлов, которые будут заархивированы и удалены.

# python archive_run.py --help
usage: LAMMPS Runner [-h] [-d] [-n] [-m [MESSAGE ...]] command [command ...]

Runs LAMMPS, compiles NEB files, archives all data

positional arguments:
  command               LAMMPS command to run

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d, --skip-delete     Skip deletion of files
  -n, --skip-ntfy       Skip NTFY request
  -m [MESSAGE ...], --message [MESSAGE ...]
                        Run description

v0.2

Пример запуска

python archive_run.py -m "ontop K=100" -- mpirun -np 8 lmp -partition 8x1 -var K 100 -in ontop-neb.lmp

Предполагая, что положение скрипта находится в $PATH, полноценный запуск с постановкой в очередь задач и подстановкой параметров:

parallel -j1 tsp archive_run.py -m "K={}" -- mpirun -np 8 lmp -partition 8x1 -var K {} -in ontop-neb.lmp ::: 1 10 100

Зависимости

• rich (необязательно)
• export LAMMPS_PYTHON_TOOLS=/<...>/lammps/tools/python/pizza в файле ~/.bashrc (см. документацию)

runs_analyze.py

Анализатор расчетов LAMMPS, работающий с результатами расчетов, созданными скриптом выше. ⚠️WIP🚧

TODO: Docs!!

Зависимости

• rich (необязательно)
• plotly
• pandas

Пример использования

from tqdm.notebook import tqdm
import plotly.graph_objects as go
import runs_analyze as ra
LammpsRunFolder, LammpsRun = ra.LammpsRunFolder, ra.LammpsRun

lrf = LammpsRunFolder('runs/p-2mol1')
lrf.describe() # кратко выведет найденные файлы

runs = [ra.LammpsRun(run) for run in lrf.find()]

for run in tqdm(runs):
    run.parse_neb()

# профиль потенциального барьера
fig = go.Figure(layout=dict(width=1000, height=700, xaxis_title_text='Reaction coordinate', yaxis_title_text='Energy, kcal/mol'))
for run in runs:
    fig.add_traces(run.get_energy_path_traces(name=f'+{run.metadata["description"]}'))
fig.show()

# просмотреть требуемый файл с помощью ASE
runs[2].view_lammpsdata_with_ase('out.2.lammpsdata')

# его изменение в течение расчета
for run in runs:
    fig = go.Figure(layout=dict(width=1000, height=700, title=run.metadata['description']))
    fig.add_traces(run.get_transition_evolution_traces())
    fig.show()

# то же в 3D
for run in runs:
    fig = go.Figure(layout=dict(width=1000, height=700, title=run.metadata['description']))
    fig.add_traces(run.get_3d_energy_traj_traces())
    fig.show()

Просмотрщики

• view-lammpsdata-in-ase[-3x3x1].cmd --- для файлов, записанных LAMMPS директивой write_data
• view-poscar-in-ase[-3x3x1].cmd --- для файлов POSCAR (VASP)
• view-xyz-in-ase[-3x3x1].cmd --- для файлов XYZ

При перетаскивании файла на этот скрипт откроется окно просмотрщика ASE. Скрипты с 3x3x1 в названии показывают ячейку, повторенную трижды вдоль осей X и Y.

Для работы необходим установленный ASE.

Аналогичный функционал предоставляет Ovito с модификатором Replicate.

Прочее

run-with_lammps.cmd

При перетаскивании файла на этот скрипт, файл будет запущен LAMMPS

add-ipynb-file-format.reg

Добавляет в Windows возможность создать пустой ipynb из контекстного меню проводника