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개요

Freud Python 라이브러리는 분자 역학 또는 Monte Carlo 시뮬레이션에서 얻은 궤적을 분석하기 위한 간단하고 유연하며 강력한 도구 세트를 제공합니다. 고성능 병렬 C++는 방사형 분포 함수, 상관 함수, 차수 매개변수 및 클러스터와 같은 표준 도구뿐만 아니라 평균 힘 및 토크(PMFT)의 전위 및 로컬 환경 일치를 포함한 독창적인 분석 방법을 계산하는 데 사용됩니다. Freud 라이브러리는 다양한 입력 형식을 지원하고 NumPy 배열을 출력하므로 많은 일반적인 재료 과학 워크플로를 위해 과학적인 Python 생태계와 통합할 수 있습니다.

자원

참조 문서: 예제, 튜토리얼, 주제 가이드 및 패키지 Python API.
설치 가이드: freud 설치 및 컴파일 지침.
프로이트 토론 게시판: 프로이트 사용자 커뮤니티에 도움을 요청하세요.
GitHub 저장소: Freud 소스 코드를 다운로드하세요.
문제 추적기: 문제를 보고하거나 기능을 요청합니다.

소환

출판을 위한 데이터 처리를 위해 Freud를 사용할 때 이 인용문을 활용하시기 바랍니다.

설치

freud는 linux-64 , osx-64 , osx-arm64 및 win-64 아키텍처용 conda-forge에서 사용할 수 있습니다. 다음을 사용하여 설치:

mamba install freud

freud는 PyPI에서도 사용할 수 있습니다:

python3 -m pip install freud-analysis

더 자세한 정보가 필요하거나 소스에서 Freud를 설치하려면 설치 가이드를 참조하여 소스에서 Freud를 컴파일하세요.

예

Freud 라이브러리는 Python 스크립트를 사용하여 호출됩니다. 많은 핵심 기능은 프로이트 문서에 설명되어 있습니다. 예제는 Jupyter 노트북 형식으로 제공되며 Freud 예제 저장소에서 다운로드하거나 Binder에서 대화형으로 실행할 수도 있습니다. 다음은 HOOMD-blue를 사용하여 실행되는 시뮬레이션에 대한 방사형 분포 함수를 계산하고 GSD 파일에 저장하는 샘플 스크립트입니다.

 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