nablaDFT 项目使用教程

nablaDFT 项目使用教程

nablaDFT nablaDFT: Large-Scale Conformational Energy and Hamiltonian Prediction benchmark and dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/nablaDFT

1. 项目介绍

nablaDFT 是一个用于大规模构象能量和哈密顿预测的基准和数据集。该项目基于量子化学方法，旨在提供分子性质的准确近似，适用于计算机辅助药物发现和其他化学科学领域。nablaDFT 数据集包含大量分子结构和构象，以及多种数据类型和任务，为神经网络势能（NNPs）的训练提供了丰富的资源。

2. 项目快速启动

2.1 安装

首先，克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/AIRI-Institute/nablaDFT.git
cd nablaDFT/
pip install -r requirements.txt

2.2 数据集下载

nablaDFT 提供了多个数据集文件，包括哈密顿矩阵数据库和能量数据库。以下是下载和使用哈密顿矩阵数据库的示例：

# 下载最小的哈密顿矩阵数据库文件
wget https://a002dlils-kadurin-nabladft.obs.ru-moscow-1.hc.sbercloud.ru/data/nablaDFTv2/hamiltonian_databases/train_2k.db

2.3 使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何加载和使用哈密顿矩阵数据库：

from nablaDFT.dataset import HamiltonianDatabase

# 加载哈密顿矩阵数据库
train = HamiltonianDatabase("train_2k.db")

# 获取第一个数据点
Z, R, E, F, H, S, C, moses_id, conformation_id = train[0]

print("原子编号:", Z)
print("原子位置:", R)
print("能量:", E)
print("力:", F)
print("哈密顿矩阵:", H)
print("重叠矩阵:", S)
print("系数矩阵:", C)
print("MOSES ID:", moses_id)
print("构象ID:", conformation_id)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 分子性质预测

nablaDFT 数据集可用于训练神经网络势能（NNPs），以预测分子性质，如能量、力和哈密顿矩阵。通过使用大规模和多样化的数据集，NNPs 可以提供比传统量子化学方法更高的计算效率。

3.2 构象优化

nablaDFT 数据集还包含大量分子的构象优化轨迹，可用于训练模型以进行构象优化任务。这对于药物设计和材料科学中的分子建模非常有用。

4. 典型生态项目

4.1 Psi4

Psi4 是一个开源的量子化学软件包，用于计算分子和材料的电子结构。nablaDFT 数据集中的所有计算均使用 Psi4 进行，因此 Psi4 是 nablaDFT 项目的重要生态项目之一。

4.2 PySCF

PySCF 是另一个流行的量子化学计算库，支持多种电子结构计算方法。nablaDFT 项目可以与 PySCF 结合使用，以扩展其功能和应用范围。

4.3 DeepChem

DeepChem 是一个用于化学信息学的开源库，支持深度学习模型的开发和应用。nablaDFT 数据集可以与 DeepChem 结合使用，以训练和评估深度学习模型在分子性质预测中的性能。

通过以上模块的介绍和示例，您可以快速上手并深入了解 nablaDFT 项目。

nablaDFT nablaDFT: Large-Scale Conformational Energy and Hamiltonian Prediction benchmark and dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/nablaDFT