mean square displacement python code lammps

mean square displacement（MSD）是用于表征粒子在时间序列中的移动距离的指标。在Lammps中，可以使用Python代码来计算粒子的平均方位位移。

首先，需要安装Lammps的Python封装包，然后导入所需的库和模块。接着，设置Lammps的输入文件和计算参数，包括原子类型、边界条件和时间步长。

然后，使用Python代码编写循环来遍历每个时间步，计算每个粒子的位移，并将其累加到总的平均方位位移中。最后，将每个时间步的平均方位位移存储在一个数组中，并绘制出随时间变化的平均方位位移曲线。

下面是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lammps import IPyLammps

# 设置Lammps输入文件和计算参数
lmp = IPyLammps()

lmp.file('input.in')

# 获取原子坐标
atoms = lmp.gather_atoms("x", "y", "z")

# 初始化平均方位位移数组
msd = np.zeros(len(atoms))

# 循环遍历每个时间步
for i in range(1, lmp.run_time+1):
    lmp.run(1)  # 运行一个时间步
    new_atoms = lmp.gather_atoms("x", "y", "z")  # 获取新的原子坐标
    msd += np.sum((new_atoms - atoms)**2, axis=1)  # 计算每个粒子的位移并累加到msd中
    atoms = new_atoms  # 更新原子坐标

msd /= len(atoms)  # 计算平均方位位移

# 绘制平均方位位移随时间变化的曲线
plt.plot(range(1, lmp.run_time+1), msd)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('MSD')
plt.show()

通过这样的Python代码，可以方便地使用Lammps进行平均方位位移的计算和可视化。