Freud

Freud

Überblick

Die Freud- Python-Bibliothek bietet einen einfachen, flexiblen und leistungsstarken Satz von Werkzeugen zur Analyse von Trajektorien, die aus Molekulardynamik- oder Monte-Carlo-Simulationen gewonnen wurden. Hochleistungsfähiges, parallelisiertes C++ wird zur Berechnung von Standardwerkzeugen wie radialen Verteilungsfunktionen, Korrelationsfunktionen, Ordnungsparametern und Clustern sowie ursprünglichen Analysemethoden einschließlich Potenzialen mittlerer Kraft und Drehmoment (PMFTs) und lokaler Umgebungsanpassung verwendet. Die Freud -Bibliothek unterstützt viele Eingabeformate und gibt NumPy-Arrays aus und ermöglicht so die Integration in das wissenschaftliche Python-Ökosystem für viele typische Arbeitsabläufe in der Materialwissenschaft.

Ressourcen

• Referenzdokumentation: Beispiele, Tutorials, Themenleitfäden und Paket-Python-APIs.
• Installationsanleitung: Anleitung zum Installieren und Kompilieren von freud .
• Freud-Diskussionsforum: Bitten Sie die Freud- Benutzergemeinschaft um Hilfe.
• GitHub-Repository: Laden Sie den Freud- Quellcode herunter.
• Issue-Tracker: Melden Sie Probleme oder fordern Sie Funktionen an.

Verwandte Tools

• HOOMD-blue: Führen Sie MD/MC-Simulationen durch, die mit Freud analysiert werden können.
• signac: Verwalten Sie Ihren Workflow mit signac .

Zitat

Wenn Sie Freud zur Verarbeitung von Daten zur Veröffentlichung nutzen, verwenden Sie bitte dieses Zitat.

Installation

Freud ist auf Conda-Forge für die Architekturen Linux-64 , OSX-64 , OSX-ARM64 und Win-64 verfügbar. Installieren mit:

mamba install freud

freud ist auch auf PyPI verfügbar:

python3 -m pip install freud-analysis

Wenn Sie detailliertere Informationen benötigen oder Freud aus dem Quellcode installieren möchten, lesen Sie bitte die Installationsanleitung zum Kompilieren von Freud aus dem Quellcode.

Beispiele

Der Aufruf der Freud -Bibliothek erfolgt über Python-Skripte. Viele Kernfunktionen werden in der Freud-Dokumentation demonstriert. Die Beispiele liegen in Form von Jupyter-Notizbüchern vor, die auch aus dem Freud-Beispiel-Repository heruntergeladen oder interaktiv auf Binder gestartet werden können. Nachfolgend finden Sie ein Beispielskript, das die radiale Verteilungsfunktion für einen Simulationslauf mit HOOMD-blue berechnet und in einer GSD-Datei speichert.

 import freud
import gsd . hoomd

# Create a freud compute object (RDF is the canonical example)
rdf = freud . density . RDF ( bins = 50 , r_max = 5 )

# Load a GSD trajectory (see docs for other formats)
traj = gsd . hoomd . open ( 'trajectory.gsd' , 'rb' )
for frame in traj :
    rdf . compute ( system = frame , reset = False )

# Get bin centers, RDF data from attributes
r = rdf . bin_centers
y = rdf . rdf 

Unterstützung und Beitrag

Bitte besuchen Sie unser Repository auf GitHub für den Quellcode der Bibliothek. Alle Probleme oder Fehler können über unseren Issue-Tracker gemeldet werden, während Fragen und Diskussionen an unser Diskussionsforum gerichtet werden können. Alle Beiträge zu Freud sind über Pull-Requests willkommen!