DeepH-pack 开源项目教程

DeepH-pack 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepH-pack

项目介绍

DeepH-pack 是一个用于应用深度神经网络预测基于局部坐标和基函数变换的密度泛函理论（DFT）哈密顿矩阵的软件包。该项目支持由 ABACUS、OpenMX、FHI-aims 或 SIESTA 生成的 DFT 结果，并且即将支持 HONPAS。DeepH-pack 是 DeepH（深度哈密顿）方法的官方实现，该方法在论文《Deep-learning density functional theory Hamiltonian for efficient ab initio electronic-structure calculation》中有详细描述。

项目快速启动

安装 DeepH-pack

要安装 DeepH-pack，请在命令行中运行以下命令：

git clone https://github.com/mzjb/DeepH-pack.git
cd DeepH-pack
pip install .

准备数据集

为了使用 DeepH 方法进行高效的从头算电子结构计算，需要准备数据集。以下是一个简单的数据准备示例：

# 示例代码，具体数据准备步骤请参考官方文档
import deeph

# 加载数据集
dataset = deeph.load_dataset('path_to_your_dataset')

# 预处理数据集
preprocessed_data = deeph.preprocess(dataset)

应用案例和最佳实践

案例一：扭曲双层铋烯的研究

DeepH-pack 可以用于研究扭曲双层铋烯的电子结构。通过使用 DeepH 方法，可以高效地预测和分析材料的电子性质。

案例二：重现实验结果

DeepH-pack 还可以用于重现实验论文中的结果。通过训练 DeepH 模型，可以验证和重现已发表的研究成果。

典型生态项目

ABACUS 接口

DeepH-pack 支持与 ABACUS 软件包的接口，允许用户使用 ABACUS 生成的 DFT 结果进行深度学习模型的训练和推理。

SIESTA 接口

DeepH-pack 也支持与 SIESTA 软件包的接口，使得用户可以使用 SIESTA 生成的 DFT 结果进行数据集的构建和模型的训练。

通过这些生态项目的支持，DeepH-pack 能够与多个 DFT 计算软件包无缝集成，提供全面的电子结构计算解决方案。

DeepH-pack Deep neural networks for density functional theory Hamiltonian. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepH-pack