########################### NEBモジュール ########################### .. module:: grrmpy.neb.auto_neb RepetitiveNEB ================= | (climb=False,mastep=0.05,step=300)→(climb=False,mastep=0.1,step=2000)→(climb=True,mastep=0.25,step=2000) | の条件でNEB計算を行ないたい時は. .. code-block:: python from ase.io import write from grrmpy.neb import RepetitiveNEB from grrmpy.io import write_html rneb = RepetitiveNEB(images) rneb.attach(lambda:write("NEB.traj",rneb.images)) rneb.attach(lambda:write_html("NEB_Diagram.traj",rneb.images)) # ある条件でNEB計算がを終えるたびに構造を保存する場合(上書きせず別ファイルへ保存). # 3回NEB計算するのでrange(3). それぞれNEB_0.traj,NEB_1.traj,NEB_2.trajに保存される. rneb.update(lambda func:iter([write(f"NEB_{i}.traj",rneb.images) for i in range(3)]):next(func)) rneb.run( climb_list = [False,False,True], maxstep_list = [0.05,0.1,0.25], fmax_list = [0.05,0.05,0.05], steps_list = [300,2000,2000] ) .. autoclass:: grrmpy.neb.repetitive_neb.RepetitiveNEB :members: run, attach, attach_stop, update, default_param SNEB ================================== - Step1: 緩い収束条件でNEB計算を行ない,最もエネルギーの高い点をTSとする. - Step2: | TS構造の両隣の構造のエネルギーを順次確認し,エネルギーの谷間があった場合,その点をnew_ini,new_fin構造とする(青点). | この時浅い谷間は無視する.具体的にはtolerance kJ/mol以下の谷間は無視する. - Step3: | TSとnew_ini,TSとfin_iniのエネルギー差をそれぞれ100とした時,threshold以下の点を切り捨てて新たにNEW_INI,NEW_FINを設定する. | (これはTS付近にimageを集中させNEB計算を早く終わらせるために行う.) - Step4: NEW_INIとNEW_FINを新たな始構造,終構造とし,NEB計算を行なう. - Step5: Step1-Step4の操作を繰り返す(デフォルトでは4回行なう) .. image:: ./img/SNEB.png :scale: 20% :align: center .. important:: | 通常のNEB計算とは異なり,計算後のTS構造を **必ずIRC計算する必要がある** ので注意. | 引数 ``html`` を設定すると **NEBのエネルギーダイアグラムを表示できる** が, この活性化エネルギーはあくまで目安であり,本当の活性化エネルギーはIRCするまで分からない. | 通常 **活性化エネルギーは低く見積もられる.** .. autoclass:: grrmpy.neb.auto_neb.SNEB :members: run, imax Propertes: .. autoattribute:: archive .. autoattribute:: images ANEB ================================== TSから ``nsampling`` 離れた点を新たな始構造,終構造(new_ini,new_fin)としてNEB計算を行なう. .. image:: ./img/ANEB.png :scale: 20% :align: center .. autoclass:: grrmpy.neb.auto_neb.ANEB :members: run, imax Propertes: .. autoattribute:: archive .. autoattribute:: images