热ML 作者： 松田幸太（ ） 版本： 0001 内容 由机器学习提供动力的热力学。 Thermo-ML是面向热力学领域的科学家的python库，他们希望利用机器学习的力量来进行准确的预测。 （如果您听说过ChemSage，FactSage，Thermochem，则该项目可能会让您感兴趣。） 该软件包将（很快）包括： 来自JAFAF和其他可靠来源的广泛热力学数据库 从数据库中学习并做出准确预测的AI（我的计划是从形成焓开始） 我目前是一名机器学习工程师（位于Tokto的一家初创企业中的AI Dev总监），之前曾从事计算热力学@McGill University的研究。 （ ） 我将在周末进行此工作，因此请耐心等待。 如果您有兴趣关注这个项目，请打上星号，让我知道您在那里，我将努力加快工作的速度;） 目的是使AI能够学习成千上万种化合物的热力学性质（例如，焓，熵，热容

python-thermodata 该存储库包含 Python 代码，用于与由 Bonnie J. McBride 和 Sanford Gordon 编写的 NASA Glenn 计算机程序 CEA（化学平衡与应用程序）一起分发的热力学数据库连接。 CEA 是一个 FORTRAN 程序，用于计算复杂的化学平衡成分和应用，。 其热力学数据库包含 2000 多种气态和凝聚态化学物质的数据。 数据表示为定义的温度区间内温度多项式函数的最小二乘系数。 这些系数是由另一个 NASA Glenn 程序 PAC（属性和系数）从广泛的源数据中生成的。 此代码旨在用作访问和表示具有一些基本功能的数据的 Python 原生方式，包括： 制表数据。 生成原始数据格式的子集，用于 CEA 或旨在从源读取的其他程序。 搜索/浏览功能。 请注意， 以更加用户友好的方式提供此功能。 但是，它不适合以编程方

内容概要：本文详细介绍了FLAC3D在岩土工程中进行边坡数值模拟的具体应用和技术要点。涵盖了多个实际应用场景，如流固耦合降雨、动力分析地震、热力学耦合冻融循环以及蠕变模型等。每个场景不仅提供了具体的代码实现方法，还分享了许多实用的经验和注意事项，帮助用户更好地理解和应用FLAC3D进行复杂的多物理场耦合分析。 适合人群：从事岩土工程、地质灾害防治等相关领域的工程师和技术人员，尤其适用于有一定FLAC3D使用经验并希望深入掌握其高级特性的专业人士。 使用场景及目标：①通过具体实例学习如何利用FLAC3D进行流固耦合、动力分析、热力学耦合等多物理场耦合的边坡稳定性分析；②掌握FLAC3D中各种命令的实际应用及其背后的物理意义；③了解常见错误和优化技巧，提升数值模拟的精度和效率。 其他说明：文中强调了数值模拟过程中参数选择的重要性，并提醒读者结合实际情况灵活调整参数，确保模拟结果符合工程实际。此外，还提供了一些实用的小贴士，如实时监控日志文件、动态调整材料属性等，有助于提高工作效率和解决问题的能力。

DFT的matlab源代码REMARC-NanoSim 开发用于将DFT数据转换为动力学和热力学的REMARC脚本集（NanoSim项目）。 React机理和速率计算器（REMARC）由脚本组成，用于计算速率常数和热力学数据，并根据DFT输出对相应的React机理进行分类。 它将速率常数拟合为方便的函数形式，还创建了用于运行简单动力学模型（耦合速率方程）的输入，以进一步使用详细的速率常数。 输出数据还可用于动力学蒙特卡洛（KMC）模拟，以使用和处理详细的速率常数。 即将进行的更新将使KMC输出速率数据适合整个React的动力学参数，即，不包括中间物种，仅包括初始React物和最终产物。 到目前为止，REMARC只处理VASP数据，但是稍后将添加处理其他DFT输出的功能。

比较Thermo-Calc，Pandat等热力学软件

工程热力学 沈维道、童钧耕主编 第4版课件

考虑到Bose-Einstein（BE）和Fermi-Dirac（FD）统计数据的非广义泛化，在非广义环境中详细研究了热力学和协变动力学理论。 从Tsallis的熵公式开始，为具有q广义BE / FD自由度的经典系统建立了恒温统计的基本原理。 根据q-广义Uehli的相对论输运方程建立了多粒子动力学理论。

在具有紧凑边界的（4 + 1）维球对称Gauss-Bonnet AdS黑洞时空中对全息纠缠熵进行了数值研究。 在主体方面，黑洞时空在扩展相空间中经历了范德华式相变，对此进行了重点研究，重点是温度熵平面上的行为。 在边界上，我们计算了不同大小的磁盘区域的正则HEE。 我们找到了强有力的数值证据，证明了温度HEE平面上等压曲线的等面积定律失效以及纠缠熵第一定律的正确性，并简要解释了为什么后者可能成为前者的原因， 即在HEE平面上等面积定律的失效。

在本文中，我们通过多种方法和在不同的热力学集合（规范/大正则）中分析了爱因斯坦-麦克斯韦-杨-米尔斯-AdS引力（EMYM）中反de-Sitter黑洞的热力学性质。 首先，我们在固定电荷的熵热图中简要概述了该相结构，然后在固定电势集合中研究了此热力学结构。 接下来的相关步骤是回顾非局部可观测量，例如全息纠缠熵和两点相关函数，以表明这两个可观测量在我们的数值精度上均表现出类似于范德华斯的行为，并且在热熵的情况下仅在临界线附近 通过检查麦克斯韦的等面积定律和临界指数来确定固定费用。 根据宏大的规范合奏，我们还发现了这种黑洞的新相结构，其中临界行为在热图像和全息图像中都消失了。

由（σ，ω，π）量子hadrodynamics（QHD）的有效模型生成的自洽手性Dirac-Hartree-Fock（CDHF）近似被扩展为包括Lorentz标量自洽顶点校正。 标量顶点校正使用QHD和Bethe-Salpeter方程的自洽性构造，并且所得的顶点校正在图解上等效于称为Hedin-Dirac-Hartree-Fock（HDHF）的自洽Hedin逼近。 （σ，ω，π）量子动力学的有效模型将热力学一致性和密度泛函理论（DFT）的要求保持在良好的近似值。 HDFT近似适用于核物质和中子星的性质。