ASE进行晶胞优化的BFGS算法

ASE中的BFGS算法实现了Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法，用于晶胞的优化。以下是使用ASE进行晶胞优化的BFGS算法代码示例：

from ase import Atoms
from ase.calculators.emt import EMT
from ase.optimize import BFGSCellRelaxer

# 定义晶体结构
atoms = Atoms('Si2', scaled_positions=[(0, 0, 0), (0.25, 0.25, 0.25)],
              cell=[(0.0, 0.5, 0.5), (0.5, 0.0, 0.5), (0.5, 0.5, 0.0)],
              pbc=True)

# 定义优化算法
calc = EMT()
relaxer = BFGSCellRelaxer(atoms, logfile=None)
relaxer.attach(calc)

# 运行晶胞优化
relaxer.run(fmax=0.01)

# 输出优化后的晶体结构
print(atoms.cell)
print(atoms.get_positions())

在上述代码中，首先定义了一个包含2个硅原子的晶体结构，并指定了初始的晶胞参数和原子位置。然后使用EMT计算器定义了一个能量计算方法，并将其附加到BFGSCellRelaxer优化器中。最后运行BFGSCellRelaxer算法进行晶胞优化，并输出优化后的晶体结构的晶胞参数和原子位置。在BFGS算法中，fmax参数指定了最大力的阈值，即当晶体结构中原子的受力小于该阈值时，优化算法将停止。