チュートリアル: AENET + mapper によるグリッド探索 ===================================================== 本チュートリアルでは、AENET で構築した機械学習ポテンシャルと ODAT-SE の mapper（グリッド探索）を組み合わせて、 N2 二量体のエネルギー曲面を網羅的に評価する方法を説明します。 サンプルファイルは ``sample/aenet_mapper/`` にあります。 前提条件 -------- - AENET の ``predict.x`` がインストール済みであること - 学習済みの ANN ポテンシャルファイル（``N.5t-5t.ann``）が準備済みであること （:doc:`tutorial_training` を参照） ファイル構成 ------------ .. code-block:: text sample/aenet_mapper/ ├── input.toml # ODAT-SE 設定ファイル ├── predict.in # AENET 予測設定 ├── template.xsf # 構造テンプレート ├── run_all.sh # 実行スクリプト └── plot_colormap.py # 距離-エネルギー曲線のプロット input.toml の説明 ------------------ .. code-block:: toml [base] dimension = 1 output_dir = "output" パラメータ空間の次元を 1（N-N 結合距離のみ）に設定します。 .. code-block:: toml [solver] name = "aenet" [solver.config] aenet_exec_file = "predict.x" aenet_ann_potential = "N.5t-5t.ann" [solver.param] string_list = ["value_01"] ソルバーとして AENET を使用し、``predict.x`` のパスと ANN ポテンシャルファイルを指定します。 ``string_list`` はテンプレート内のプレースホルダーです。 .. code-block:: toml [algorithm] name = "mapper" label_list = ["z"] [algorithm.param] min_list = [0.8] max_list = [1.4] num_list = [101] mapper アルゴリズムの設定: .. list-table:: :header-rows: 1 :widths: 30 70 * - パラメータ - 説明 * - ``min_list`` / ``max_list`` - 探索範囲: N-N 距離 0.8〜1.4 Å * - ``num_list`` - グリッド点数: 101（等間隔に分割、刻み幅 0.006 Å） テンプレートファイル -------------------- ``template.xsf`` は N2 二量体の構造テンプレートです: .. code-block:: text ATOMS N 0.0000000000 0.0000000000 0.0000000000 N 0.0000000000 0.0000000000 value_01 ``value_01`` が mapper によって 0.8〜1.4 Å の範囲で等間隔に評価される N-N 結合距離です。 実行方法 -------- 一括実行スクリプト: .. code-block:: bash cd sample/aenet_mapper sh run_all.sh または直接実行: .. code-block:: bash odatse-aenet input.toml 101 点のグリッド探索はシリアル実行で約 1 秒で完了します。 出力 ---- 計算結果は ``output/`` ディレクトリに生成されます: - ``output/ColorMap.txt``: 各グリッド点における N-N 距離とエネルギーの対応表 ``ColorMap.txt`` のフォーマット: .. code-block:: text # z fx 0.800000 0.806000 ... 1列目が N-N 距離（Å）、2列目がエネルギー（eV/atom）です。 結果の可視化 ~~~~~~~~~~~~ ``plot_colormap.py`` を使って距離-エネルギー曲線をプロットできます: .. code-block:: bash python3 plot_colormap.py ``distance_energy.png`` が生成されます。 計算結果 -------- グリッド探索の結果、エネルギーが最小となる N-N 結合距離が約 1.1 Å であることがわかります。 .. figure:: ../../common/img/mapper_distance_energy.png :width: 500px :align: center N2 二量体の距離-エネルギー曲線（mapper によるグリッド探索の結果） エネルギー最小のグリッド点を確認します: .. code-block:: bash sort -k2 -n output/ColorMap.txt | head -5 .. code-block:: text 1.106000 -383.911050 1.112000 -383.910955 1.100000 -383.908373 1.118000 -383.908224 1.124000 -383.902987 エネルギー最小点は z = 1.106 Å です。