freud

freud

Visão geral

A biblioteca freud Python fornece um conjunto de ferramentas simples, flexível e poderoso para analisar trajetórias obtidas a partir de dinâmica molecular ou simulações de Monte Carlo. C++ paralelizado e de alto desempenho é usado para calcular ferramentas padrão, como funções de distribuição radial, funções de correlação, parâmetros de ordem e clusters, bem como métodos de análise originais, incluindo potenciais de força e torque médios (PMFTs) e correspondência de ambiente local. A biblioteca freud suporta muitos formatos de entrada e saídas de matrizes NumPy, permitindo a integração com o ecossistema científico Python para muitos fluxos de trabalho típicos de ciência de materiais.

Recursos

• Documentação de referência: exemplos, tutoriais, guias de tópicos e pacote de APIs Python.
• Guia de Instalação: Instruções para instalar e compilar o freud .
• Fórum de discussão freud: peça ajuda à comunidade de usuários freud .
• Repositório GitHub: Baixe o código-fonte do Freud .
• Rastreador de problemas: relate problemas ou solicite recursos.

Ferramentas relacionadas

• HOOMD-blue: Realize simulações MD/MC que podem ser analisadas com freud .
• signac: gerencie seu fluxo de trabalho com signac .

Citação

Ao usar Freud para processar dados para publicação, use esta citação.

Instalação

freud está disponível no conda-forge para as arquiteturas linux-64 , osx-64 , osx-arm64 e win-64 . Instale com:

mamba install freud

freud também está disponível no PyPI:

python3 -m pip install freud-analysis

Se você precisar de informações mais detalhadas ou desejar instalar o freud a partir do código-fonte, consulte o Guia de instalação para compilar o freud a partir do código-fonte.

Exemplos

A biblioteca freud é chamada usando scripts Python. Muitos recursos principais são demonstrados na documentação do Freud. Os exemplos vêm na forma de notebooks Jupyter, que também podem ser baixados do repositório de exemplos freud ou lançados interativamente no Binder. Abaixo está um exemplo de script que calcula a função de distribuição radial para uma simulação executada com HOOMD-blue e salva em um arquivo GSD.

 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 

Apoio e Contribuição

Visite nosso repositório no GitHub para obter o código-fonte da biblioteca. Quaisquer problemas ou bugs podem ser relatados em nosso rastreador de problemas, enquanto perguntas e discussões podem ser direcionadas para nosso fórum de discussão. Todas as contribuições para Freud são bem-vindas por meio de pull requests!