基于Aiida的循环累加器
基于Aiida实现的整数循环累加器,以下为代码:
vibration plot mode in vesta-2
常用单位转换
这是一篇关于原子单位和常用物理单位转换的博客,主要突出实用性,方便查阅,随时更新。
使用matplotlib制作动态图
一、简介
matplotlib(https://matplotlib.org/)是一个著名的python绘图库,由于其灵活强大的绘图功能使得在python中可视化变得非常容易,关于matplotlib的基础知识这里不再介绍,有疑问可以去官网翻Tutorials和example学习。由于我们实际使用时常常是绘制静态图,忽略了matplotlib的动态图生成功能,同时matplotlib生成动态图的功能不是非常友善,因此大部分人在真的需要制作动态图时都会选择先用matplotlib生成一系列静态图片,然后再用其它相对比较容易使用的第三方python库生成动态图,如imageio(https://imageio.readthedocs.io/en/stable/#), 或者使用其它工具,如Matlab。这里打算简单介绍一下在matplotlib库中制作动态图的方法。
VASP计算材料的弹性矩阵和杨氏模量
一、从1D到3D材料的胡克定律(Hooke’s law)
1.1D材料的胡克定律
1D材料的胡克定律也就是我们所熟知的线弹性模型,即是我们初中阶段就学习过的,用更加标准和统一的形式可以写作:
对于1D材料,其中三个关键参数分别为:
- :应力,标量,SI制下的单位为
- :弹性常数,标量,SI制下的单位为
- :应变,标量,表达式为
值得注意的是,考虑到在变形过程中材料的弹性常数并不是恒定的,因此在这里计算应力和应变有两种方法并且通常存在一定差别,这就是我们常说的工程应力、工程应变和真应力、真应变,具体可以参考这篇帖子:https://www.zhihu.com/question/294496637
pytorch 的自动求导功能简介
自动求导是 pytorch 的一项重要功能,它使得 pytorch 能够灵活快速地构建神经网络模型。反向传播算法是优化神经网络模型参数的一个重要方法,在反向传播过程中需要不断计算损失函数对参数的导数,然后更新相应的模型参数,首先简单介绍一下反向传播算法。