作业说明

在这份作业中，我们将基于深度势能模型（Deep Potential, DP）对LiCl熔体进行分子动力学（MD）研究。DP模型是一种基于机器学习模型，用于精确描述原子间相互作用的势能面。通过使用这种模型，我们可以高效地模拟材料的结构、动力学和热力学性质。具体包括以下练习：

  • ex1: LAMMPS 经典分子动力学模拟 - 本示例将介绍如何使用LAMMPS进行经典MD模拟，为后续与深度势能分子动力学（DPMD）模拟结果进行对比做准备。

  • ex2: ABACUS 第一性原理计算 - 本示例将解释如何使用ABACUS进行第一性原理计算，以生成训练DP模型所需的第一性原理数据集。

  • ex3: DeePMD-kit 深度势能模型训练 - 本示例将讲解如何使用DeePMD-kit工具包进行DP模型的训练，以及如何利用DP模型进行MD模拟。

  • ex4: DP-GEN 构建训练数据并生成深度势模型 - 本示例将展示如何使用DP-GEN工具生成高质量的训练数据集，并为LiCl熔体构建适用于宽温压范围的DP模型。

  • ex5: LAMMPS 深度势能分子动力学研究 - 本示例将展示如何使用DP模型，系统研究LiCl熔体的性质。

在这份作业中，ex1、ex2和ex3为必做，这些部分将帮助你建立对经典分子动力学模拟、第一性原理计算和深度势能分子动力学的基本理解。ex4和ex5为选做，这些部分将引导你进一步练习高质量训练数据集的构建，以及深度势模型的应用。在完成本教程后，同学们需要提交以下内容：

（1）计算输入文件。

  • ex1：LAMMPS计算输入文件（保存在ex1文件夹下）；

  • ex2：ABACUS计算输入文件（保存在ex2文件夹下）；

  • ex3：用于训练DP模型的数据集，控制文件input.json和生成的非压缩版DP模型（保存在ex3文件夹下）；

  • ex4（选做）：初始和标记数据集，控制文件param.json和machine.json（保存在ex4文件夹下）；

  • ex5（选做）：LAMMPS NPT和NVT MD计算输入文件（保存在ex5文件夹下）。

其中FILL处需要同学们填写（根据文档中的填写提示）。

（2）撰写一份总结报告。报告包含：

  • ex1的计算结果（RDF图像和扩散系数数值）；

  • ex2的计算结果（RDF图像）；

  • ex3的计算结果（损失函数图像，DP和DPT的能量和力相关性图像，RDF图像）；

  • ex4（选做）的计算结果（每轮迭代中准确、失败和候选构型情况汇总表，max_devi_f分布图像）；

  • ex5（选做）的计算结果（RDF图像，密度和扩散系数数值）；

  • 结合计算过程和结果，阐述经典分子动力学模拟，第一性原理分子动力学模拟和深度势能分子动力学模拟在计算精度和效率上的异同。