零件仿真 MPI支持的并行粒子模拟(惰性气体定律,pV = nRT,验证)。 这是MPI支持的粒子模拟并行实现,并且通过模拟粒子的运动和相互作用来验证理想气体定律PV = nRT 。 它还显示了一种称为布朗运动的东西。 在这里,我们假设粒子是半径为1的坚硬粒子,并且所有碰撞都是弹性的。 盒子是一个二维矩形,没有任何摩擦。 为了显示布朗运动,已将具有更大质量和半径的粒子插入到盒子中。 这个大粒​​子的轨迹已经被监视。 有关该问题的更多详细信息,请阅读docs目录中的“ Particle Simulation (Problem Description).pdf 。 该项目的目标是使MPI并行化仿真过程。 在该项目中,遵循了典型的物理模拟方法。 如果我们有P个处理器,则将整个盒子分为P个小区域,每个处理器负责一个区域。 如果我们总共有N粒子,那么每个处理器都会将N/P粒子均匀地分布到其区域中
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DFT的matlab源代码培训单原子催化剂的比例定律 该存储库包含使用各种机器学习方法基于物理描述符(从密度泛函理论计算获得的特征)训练缩放定律的工作流程。 比例定律是有用的替代模型,可用于快速预测所需特性和筛选催化剂材料,从而通过执行更少的量子计算来节省计算时间。 开发者 王一凡() 比例关系的开发是为了 结合,单金属原子在载体上的结合能 Ea,金属原子扩散的激活屏障 Ebind和Ea分别代表单个金属原子催化剂的热力学和动力学稳定性。 数据集 该数据集包括根据Ea_data.csv中的密度泛函理论(DFT)计算得出的载体上单个原子的属性。 9种支持 11种金属:Ag,Au,Co,Cu,Fe,Ir,Ni,Pd,Pt,Rh,Ru 99个采样点 使用的机器学习方法: LASSO回归 岭回归 弹力网 普通最小二乘(OLS)回归 基于符号回归的遗传规划(GP) 入门 gp_models:用于训练遗传程序设计模型的文件 ml_models:用于训练统计学习模型的文件 依存关系 :用于向量和矩阵运算 :用于绘图 :用于线性代数计算 :用于从Excel文件导入数据 :用于训练机器学习模型 :用于绘图
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